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新加坡茲卡延燒!用 Google 搜尋監控國際疫情

一名新加坡女性於 8 月 25 日出現結膜炎、紅疹等症狀, 8 月 27 日確診首例茲卡境內感染, 8 月 28 日又爆增 40 名病例。《自由時報》引用台大醫師看法:「一定擋不住了!」1-3

  • 8 月 29 日新加坡衛生部和國家環境局確診 41 例本土茲卡案例;9 月 9 日數據顯示,總確認人數已達 304 例
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茲卡病毒的電子顯微照片。病毒顆粒的直徑為40奈米,具有外包絡緻密內芯。圖/wiki

每年都有許多人從鄰國入境台灣,因此掌握鄰近國家傳染病疫情對台灣來說非常重要。那我們現在假設住在新加坡的小明,某天被帶有茲卡病毒的蚊子叮咬,數天後出現紅疹、結膜炎等症狀4,那身處千里之外的台灣疾病管制署(疾管署)要如何及時發現異狀呢?

下圖是近 30 天在新加坡,分別以「結膜炎」和「紅疹」(中、英和馬來文)為關鍵字在 Google 查詢的強度變化。有趣的是,可以觀察到英文的「結膜炎(conjunctivitis)」在 8 月 25 日至 28 日間飆升,而這幾天新加坡國內發生什麼事呢?

圖1

特定症狀關鍵字在新加坡用不同語言的搜尋強度變化。圖/本文作者

原來 8 月 25 日起,新加坡爆發了一波本土傳播的茲卡疫情。據新聞報導,首名女性患者在 8 月 25 日出現結膜炎、紅疹等症狀,而後續多人持續出現症狀。四天後的 8 月 29 日,新加坡衛生部確診 41 名本土茲卡病例5

一般法定傳染病從患者採樣送檢到疾病確診,約有 1~5 日的等待期,但在極少數特殊案例中,甚至會有長達 20 日的空等待期。在此空窗期裡,政府無法了解疫情在民間肆虐的情況。倘若此傳染病又是發生在鄰國(如新加坡此波本土茲卡疫情),台灣政府可能要花更長的天數,才能透過媒體報導(如果該國媒體資訊公開透明的話)或外交管道知曉鄰國正在爆發流行病疫情,這對防疫決戰境外的概念來說,無疑是個無法解決的難題!

倘若鄰國對疾病爆發的處置方式,如同當年中國政府為了國家顏面、隱瞞 SARS 疫情6,7,使得台灣無法知道鄰國傳染病的發展,就有可能會重演當年 SARS 在台灣肆虐,最終導致全台三百多人、全球八千多人遭受感染的重大災情。(台灣確診病例數是 346 人,死亡  37 人; 全球確診 8096 人,死亡 774 人)8

圖2

分析網路活動量變化可彌補檢測的空窗等待期。圖/張昱維、蔣維倫

茲卡疾病的送檢與檢測時間。圖/中華民國疾病管制署署長信箱回應

儘管新加坡官方直至 8 月 29 日才確診此波疫情,但從圖 1 中可以發現到,英文的「結膜炎」和「紅疹」從 8 月 26 日就已經大幅的飆升,因此可以大膽的猜測 [註1],新加坡國內從 8 月 26 日起,就有越來越多人出現結膜炎或紅疹症狀,所以越來越多患者、家屬、醫師或相關醫療從業人員在 Google 上搜尋相關資訊,也同時反映了新加坡民間和第一線醫院的狀況 [註2, 3]!而此現象也同時發生在巴西去年 5 月的茲卡疫情,在大量疑似茲卡病例出現之前,葡萄牙語的「紅疹」在 Google 上的搜尋強度就已經開始飆升,顯示巴西的民眾正在被一種奇特的疫情所襲擊9 [註4]。

網路能幫我們決戰傳染病於境外嗎?

從 〈用 Google 預警茲卡病毒疫情?〉一文可以知道,觀察網路活動能夠針對不同國別、語言和日期進行縮限,以提高準確度。因此我們提出大膽的構想,可以:

1) 分析網路以建立台灣鄰國警戒圈 [註5]
2) 分析特定症狀關鍵字網路活動,以建立國內的疾病警戒機制

利用網路平台的各項縮限工具(如:韓國 / 韓文、日本 / 日文、菲律賓 / 英文、越南 / 越文等),定期分析各種症狀關鍵字(如:咳嗽 → 流感;水泡 → 腸病毒;紅疹、結膜炎 → 茲卡、登革熱),一旦某些症狀關鍵字的網路強度出現異常,就能夠針對相關的疾病或事件進行比對分析,有效掌握國內防疫的黃金時期,決戰跨國傳染病於境外之效!

  • 本文感謝衛生福利部台東醫院檢驗科張昱維(Yu-Wei Chang)、馬來西亞友人林雯慧(whlim)協助。

註釋:

  • 註1:猜測也有可能是錯的,如果同時在新加坡也有另一種會引發結膜炎、紅疹的疾病,此猜想就會有錯誤。
  • 註2:必須要強調,疾病的確診必須要仰賴實驗室,網路活動僅是反映另一種觀察疫情的角度。
  • 註3:新加坡的官方用語至少有英、中和馬來文,但英文的症狀關鍵字表現較為明顯,可能是因為醫師的學術用語為英文。
  • 註4:巴西的官方用語為葡萄牙語。
  • 註5:任何可以分析數據的網路平台都可以應用此概念,如 Google、Twitter、微博等。

參考文獻:

  1. 新加坡本土茲卡病毒 暴增至 41 例。天下雜誌
  2. 新加坡茲卡病毒本土感染病例增至 41 起。中華民國外交部
  3. 茲卡攻陷新加坡 暴增 41 例本土感染。自由時報
  4. 茲卡病毒感染症。中華民國疾病管制署
  5. Localised Community Spread Of Zika Virus Infection With More Cases Confirmed。新加坡衛生部(Ministry of Health, Singapore)
  6. 邱坤玄 (2003) SARS疫情與兩岸關係的發展。展望與探索,5-7
  7. 李慶四 (2003) 從SARS衝擊看中國政府的危機公關。二十一世紀
  8. Cumulative Number of Reported Probable Cases of Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS). WHO官方網頁
  9. Chiang Wei-Lun. (2016, April 23). 用 Google 預警茲卡病毒疫情?. PanSci 泛科學. Retrieved August 30, 2016 from pansci.asia/archives/97183

關於作者

Chiang Wei-Lun

Wei-Lun

蔣維倫。喜歡虎斑、橘子、白底虎斑、三花貓。曾意外地先後收集到台、清、交三間學校的畢業證書。泛科學PanSci專欄作家、上下游新聞市集公民寫手、故事專欄作家。 文章作品:http://pansci.asia/archives/author/miss9 https://www.newsmarket.com.tw/blog/author/miss9ch/