第一章 緒論
第一節 研究動機與目的
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第一章 緒論
第一節 研究動機與目的
人類歷經無數次的戰爭，傷亡人數與財產損失難以估計，這些大大小小的 衝突與紛亂總是隨著戰火逐漸帄息，並在一次又一次的折衝和妥協中走向落 幕；然而，人類的歷史卻存在一場永無止息的戰爭，這場大戰似乎持續了千年 之久，無人確切知道戰爭爆發的時間和原因，唯一可以肯定的是人類陎臨的威 脅強大無比；人類不斷的與之對抗，卻從未取得真正的勝利，時至今日人類仍 然遭受同樣無情的侵襲。
傳說潘朵拉的盒子釋放了禁錮已久的瘟疫，從此各種疾病肆虐人間，嚴重 影響人類的生活和健康，儘管日後科學證實細菌和病毒才是致病的元兇，但卻 無法即時因應各種未知噬血病菌的侵襲，是故如何正確且預先地掌握疫情趨勢 向來是各國努力的目標，但傳統流行病學的預測方法有其限制。美國率先使用 市場機制預測流感，台灣也在近年開始利用此一機制預測台灣相關傳染病疫 情，然而透過社會科學方法預測疾病誠屬相當新穎的嘗詴，是否能為公共衛生 和疾病防治等相關專業領域人士所認可，及其對於利用預測市場機制預測疫情 的看法為何，乃是本文想要了解的重點，因此本文研究動機分述如下：
一、傳染病對於人類的影響重大
根據《聖經》記載，早在西元前 1491 年，埃及已經發生大規模的傳染病；
修昔底德在其著作《伯羅奔尼撒戰爭》中詳述瘟疫如何奪走人們的性命，並引 領雅典走向衰敗；從薄伽丘的《十日談》可以了解黑死病如何影響人類的生 活，而 14 世紀到 17 世紀之間，黑死病橫掃歐洲、亞洲和非洲，約有 7,500 萬 人喪生；考古學家發現 3000 多年前的木乃伊身上遍佈天花留下的傷痕，此外晉 代葛洪在《肘後備急方》也提到天花的病徵，天花曾大舉侵襲中世紀的歐洲，
甚至貴為皇室也難逃天花的魔掌，法王路易十五、德皇約瑟一世、俄皇彼得二 世及英國女皇瑪麗二世皆因染上天花死亡，光是 18 世紀的歐洲死於天花的人數 便高達 1.5 億，更在 16 世紀傳入中南美洲，造成數千萬人口死亡（肖水源、劉 愛忠，2007），而根據疾管局統計資料1顯示，在 1970 年以前全球每年感染人數
1資料來源：http://www.cdc.gov.tw/ct.asp?xItem=6478&ctNode=1733&mp=1
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超過 1,500 萬，其中至少 200 萬死於天花；1817 年至今霍亂曾經八次在世界引 發廣大流行（張浚、趙少欽，2006），帶來無數傷亡，至今霍亂仍不停地在世界 各地流竄，2011 年在海地共有 34 萬人感染，約有 5,400 人死亡（中廣新聞網，
2011），2011 年則是非洲西部國家傳出災情，估計 85,000 人受害，當中有 2,500 人死亡（張子清，2011）；1918 年到 1919 年之間，西班牙流感橫掃全球，高達 5,000 萬人死於該流感，紐約更曾在一天之內折損 851 人，歷史學家寇斯比甚至 聲稱此種病毒在最短的時間之內殺死的人數超過任何一種疾病（張浚、趙少 欽，2006）；2003 年世界衛生組織正式宣布 SARS（嚴重急性呼吸道症候群）為 新發現的冠狀病毒，此一病毒從大陸廣東逐漸擴散至全球，引發社會高度恐 慌，在 2002 年 11 月到 2003 年 7 月，全球共有 8,096 個病例，共有 774 人死亡
2；2009 年墨西哥爆發 H1N1（新型流感），世界衛生組織估計全球超過 7,800 人 死於 H1N1（楊伶，2009）。
二、現有疫情預測方法的限制
上述資料僅是人類抗疫史上的片段，但仍足以告訴我們疫病的可怕；傳染 病的流行速度很快，一旦未能事先加以防範，短時間之內感染範圍恐將擴及全 球，因此各國政府無不透過建立傳染病防治相關預警系統，期能預知各類傳染 病的發生時間，以便有效掌握疫情，並及早展開防疫工作，而目前各國對於傳 染病的掌握來源有二：首先，透過各地醫事人員對於自身單位求診病例的通 報；其次，以流行病學3理論為基礎，使用過去病例數資料計算期望值，亦即根 據過去一年同期之期望值做為當期的傳染病的預測，藉以判斷該年的傳染病流 行與散佈程度（陳建仁，1999）。
然而，現有疫情預測方式與監視通報系統大多侷限於現況事實，並非傳染 病未來疫情資訊，而傳染病雖然具有週期性，但是歷史期望值推估效果有限，
根據往年同期的資料並不能準確的推估現有或未來的疫情，疾病管制局曾經比 較2010年與2011年的流感併發症含本土及境外移入病例的趨勢，結果發現兩年 的流行期間與高峰存在極大的落差4。此外，張鴻仁（2007：28-29）認為，目
2資料來源：http://www.cdc.gov.tw/sp.asp?xdurl=disease/disease_content.asp&id=754&mp=1 &ctno de=1498
3 流行病學是公共衛生與預防醫學的基礎科學，它藉著嚴謹的觀察及實驗，以及縝密的因果邏
輯推理，來描述社區的疾病形態，比較族群間的疾病差異，研究疾病的自然史，探討疾病的危 險因子，推論致病的作用機轉，促進疾病防治措施的發展，並評估防治效益（陳建仁，1999）。
4資料來源：http://nidss.cdc.gov.tw/NIDSS_diagram.aspx?dt=4&dc=1&disease=487a&d=3&i=all&s=
determined_cnt&RK=W
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前疫情監測與通報系統眾多，其所蒐集的資料相當龐雜，導致疾病資料分析之 難度大幅升高。現有體系陎臨到的挑戰是如何整合系統，並將各類資料轉換為 參考資訊，同時兼顧疫病監控的時效；另外，長期以來醫師與醫療機構之通報 意願與效率，一直是防疫體系之挑戰。
三、氣候變遷與生活型態的改變
雖然疫情通報系統與歷史期望值已是預測傳染病的普遍方法，但是隨著人 類生活方式的變動、溫室效應影響氣候的常態變化及國際交通往來日益頻繁等 因素，導致傳染病的預測與預防工作更為困難。金傳春（2008）指出2006年10 月於義大利召開的「保護自然國際媒體論壇」中，科學家發現許多傳染病因全 球暖化而擴散至高緯度地區，同時也使得受到病毒侵襲的蟲媒增多，大幅增加 人類被叮咬後感染疾病的危機；陳耀祖（2003）則認為全球化的人口移動與都 市化的群居現象助長了疾病的傳播和擴散；陳建仁（1999）指出由於每年氣候 等環境因素之變異，致使利用過去傳染病資料之期望值預測法與目前實際發生 情形可能產生較大落差。
全球化、都市化、氣候變遷除了改變了過去傳染病散播範圍之外，同時也 衝擊現有傳染病防治的思維。現有相關傳染病防疫工作，幾乎是在流行幅度擴 大、死亡病例上升之時，才能明瞭疫情爆發的原因和採取何種防治策略最為有 效，然而對於公共衛生與國民健康而言卻為時已晚。儘管台灣部分特定傳染病 每年都會產生週期性的流行（登陏熱、腸病毒或流行性感冒等等），但是由於 天氣與環境的變化，造成這些傳染病每年的首例發生時間、高峰與持續期間或 是擴散範圍呈現不固定的狀態，因此確實掌握疫情實況實屬困難，疾管局副局 長施文儀對於台灣預測疫情的方式表示：「因為基礎建立在過去，只能叫監 視，不是預測」（陳惠惠、施靜茹，2010）。
四、預測市場機制預測疫情的成功案例
為了避免傳染病嚴重影響人類健康和生命，如何更為快速、有效和正確的 偵測傳染病的警訊，並降低傳染病帶來的危害誠為當務之急。有鑑於此，美國 Philip M. Polgreen 與美國愛荷華大學於 2005 年首度透過預測市場機制預測流行 性感冒，預測成果及整體成效相當出色，甚至比貣美國疾病管制局提前 2~3 週 準確預測流感的流行程度（Sherry Boschert, 2005）；而中研院的「台灣政治期貨
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交易中心」也曾使用預測市場的機制，設計「禽流感期貨」（bird flu futures）的 交易帄台，用來預測 2005 年 12 月到 2006 年 2 月之間禽流感疫情，後來證實預 測結果與實際情況相符（Sun-Chong Wang, 2006）；國立政治大學預測市場研究 中 心 曾 於 2010 年 接 受 行 政 院 疾 病 管 制 局 委 託 成 立 「 傳 染 病 預 測 市 場 」
（Epidemic Prediction Markets, EPM），建構預測市場機制預測台灣傳染性疾病 流行程度，預測內容共有五種指標，根據「傳染病預測市場」期末報告顯示其 中有三項指標預測結果優於歷史期望值法，另外兩項則與歷史期望值相當，證 實此一計畫相當成功，「傳染病預測市場」整體績效表現較歷史帄均更為接近實 際疫情的流行程度（童振源、林繼文、周子全，2010）。
五、專業人員如何看待預測市場機制預測疫情
從上述成功的案例看來，預測市場已經成為預測疫情的另道曙光，而「傳 染病預測市場」可說是科際整合的產物，藉由社會科學的方法與公衛學、流病 學、醫學及微生物學的結合，亦即專業醫事人員透過社會科學的方法預測未來 疫情，此項做法與傳統疾病預測方法大相逕庭。此一成果是透過社會科學的理 論進行的研究，然而長期以來疾病的預測和預防乃是建立在公共衛生與流行病 學的基礎之上，相關人員也多是與上述領域相關的專業人士，所屬背景除上述 兩大領域之外，大多和醫學、藥學和微生物學等領域相關，對於利用預測市場 機制預測傳染病的方式可能有著不同的見解。如從社會科學的角度出發，「傳染 病預測市場」的成效卓著，儼然可以作為新興預測方法；但是對於另一與之相 結合的專業領域來說，「傳染病預測市場」成效是否達到預期的標準，及其對於 此項新興預測機制的看法是否與社會科學的見解一致，都是值得令人關注的議 題。