本系統為疾病資料視覺化系統，所以建立一套查詢系統方便使用者針對不同 疾病代碼抓取資料，視覺化是本章節主要核心，由於資料種類繁多所以想要以時 間與空間等，不同的角度呈現資料的樣貌，減少視覺上的雜訊以精確地傳達數值 的意義。
5-1 系統簡介
使用者從首頁輸入欲察看之疾病代碼 ICD-9，以及欲載入之其他資料庫，系 統便會從健保資料庫或是快取中讀取資料，完成搜尋後便會進入結果呈現的界 面，包含控制面板、疾病地圖、整合趨勢圖。
5-2 首頁
可以自行輸入疾病代碼(ICD-9)或者從選單中選取預先儲存的疾病代碼組 合，為了方便一般使用者操作所以建立這組轉譯系統即使不懂疾病代碼(ICD-9) 也能輕鬆操作，亦可以勾選其他資料庫在整合趨勢圖中可以使用，送出後系統便 會從快取或者資料庫抓取疾病資料進行結構化後，傳入結果呈現的界面。
doi:10.6342/NTU201601304
33
圖 5-1：搜尋介面
5-3 結果呈現
由於系統的疾病地圖、疾病趨勢圖以及整合趨勢圖三個模組畫面較為龐大不 適合呈現在一個畫面中，所以將畫面切為上下兩個部分，如圖 4-4 所示，疾病地 圖、疾病趨勢圖做與整合水質資料趨勢圖分開，為了方便使用者操作，所以在畫 面左側建立控制面板。
圖 5-2：系統地圖
5-3-1 控制面板
為了便於操作疾病地圖與疾病趨勢圖，所以設計此控制面板，如圖 5-3 所示，
具有時間控制與快速移動的錨點功能，時間控制包含：自動展示、年份增加以及 年份減少，讓使用者可以調整時間；透過錨點可以快速於疾病地圖與整合趨勢圖 中快速移動；此外控制面板顯示此次搜尋的基本資訊，包含疾病代碼以及是否為 傳染病以外，使用者也可以利用此介面動態載入其他資料庫，包含水庫水質資料 庫以及自來水水質資料庫。
doi:10.6342/NTU201601304
34
圖 5-3：控制面板
5-3-2 疾病地圖
疾病地圖是一個利用顏色來凸顯疾病的盛行狀態的工具，呈現了同時間不同 地區的疾病分布狀況，利用控制面板調整時間或者自動展示功能改變疾病地圖的 著色，根據顏色的轉換可以一目了然地觀察疾病在臺灣的盛行趨勢以及分布狀況。
可以選擇相對盛行率以及絕對盛行率兩種著色模式，如表 5-1 所示，在相對 盛行率模式中由於僅以該年度作為疾病分布比例尺的極大與極小值，通常會有較 強烈的顏色對比，此模式下的紅色僅能代表該疾病之盛行率相對高於其他縣市有 凸顯某區疾病盛行狀況的功能，在絕對盛行率模式下地圖中的顏色對比度雖然相 對不明顯但看得出年度與年度間整體的疾病趨勢，以大腸癌為例，如表 5-2 所示，
隨著時間(年度)增加，疾病地圖的顏色漸漸從綠色調轉變為黃色甚至是紅色，由 此可知該疾病盛行率有顯著增加的趨勢，此外也可以利用色標來尋找其對應的縣 市，增加使用者的互動性。
doi:10.6342/NTU201601304
35
相對盛行率 絕對盛行率
圖 5-3：疾病地圖相對盛行率 圖 5-4：疾病地圖絕對盛行率 1. 比較同時間各地區的盛行率
2. 有較高的對比度
1. 比較該年度之狀況
2. 利用整體顏色深淺觀察疾病趨勢 表 5-1：盛行率模式
表 5-2：大腸癌絕對盛行率
doi:10.6342/NTU201601304
36
5-3-2 疾病趨勢圖
疾病趨勢圖負責呈現一個地區中不同時間的狀況及比較以補足疾病地圖中僅 能呈現整體資料的不足，利用分頁將系統之疾病趨勢圖、疾病趨勢比較圖與疾病 表格的功能分開，並且為了讓畫面更加簡潔，使用者一次只能觸發一個功能來使 用；系統欲達到即時顯示的目的所以當使用者將滑鼠移入地圖中的縣市時，疾病 趨勢圖就會動態更新資料，將該縣市之疾病通報數、盛行率以及各年齡層疾病分 布之資料分別載入三組圖表如圖 5-5 所示，三張圖表設定為同步，讓使用者可以 更清楚詳細地閱讀該地區的詳細資料，同時也利用小地圖呈現該縣市中鄉鎮的疾 病分布狀況，如圖 5-8 所示；以大腸癌為例，在疾病地圖絕對盛行率模式中宜蘭 區的顏色偏向黃色代表著盛行率是偏高的，將其盛行率與其他地區比較，並利用 疾病趨勢比較功能如圖 5-6 所示，其原因可能是地下水遭砷的污染[17]有關，後 來全面改用自來水變見其改善。
圖 5-5：疾病趨勢圖
doi:10.6342/NTU201601304
37
圖 5-6：疾病趨勢比較圖
圖 5-7：表格系統
doi:10.6342/NTU201601304
38
圖 5-8：縣市疾病分布圖
5-3-3 整合趨勢圖
傳統折線圖僅具有水平與垂直兩個象限，利用圓形物件的半徑可以增加第三 個象限，系統將 x 軸設定為疾病資料相關可以選擇通報數與疾病盛行率，y 軸設 定為水庫水質資料庫與自來水水質資料庫的屬性，圓形物件半徑設定為疾病通報 數，使用者選取欲察看之地區，系統便會將該年度的疾病狀況依據年齡族群分類 (18 歲以下、19 與 30 之間、31 與 45 之間、46 與 64 歲之間、65 歲以上)以五個 圓形物件表示且綠色系與橘色系進行區別，可以使用自動展示功能或者透過拖曳 時間軸來觀察物件移動的趨勢。
以大腸癌(ICD-9:154、1540、1541、1542、1543、1548)為例，觀察圓形物件 高年齡層與低年齡層的圓形物件距離距離呈現加大的趨勢，臺東縣在年齡層 45 歲以上（45~64 與 65 歲以上）具有較高的盛行率，如圖 5-9 所示。將臺中市、臺 北市與雲林縣作為城市與鄉鎮的實驗組與對照組，雖然從自來水質資料庫中硝酸 鹽類 NO3N 之數值雲林縣之數值比起臺中市低很多，但雲林縣 45 歲以上（45~64
doi:10.6342/NTU201601304
39
與 65 歲以上）有明顯的疾病盛行趨勢，也許可以透過飲食習慣與年齡結構等其他 因素來探討其致病原因。
圖 5-9：大腸癌-臺東
圖 5-10：大腸癌-臺北市、雲林縣
以呼吸道症候群（ICD-9:480～488）為例，將新竹縣與花蓮縣做比較，工業 密集工廠林立的新竹縣無論 pm2.5、pm1.0 與 NOx 氣體[18]等具有汙染代表指標指
doi:10.6342/NTU201601304
40
數值均遠高於花蓮縣，或許新竹縣 18 歲以下之兒童具有相對花蓮縣較高的機會獲 得呼吸道疾病。
5-4 疾病趨勢模組
希望能讓系統有更彈性的擴充空間，所以將整合趨勢圖模組化，其目的是讓 水質資料庫或者空氣抽樣資料...等環境資料庫能用更適合的方式整合健保資料 庫的疾病資料呈現給使用者，讓資料具有更好的研究價值，利用 MVC 架構容易擴 充的優點，系統會根據查詢所使用的疾病代碼(ICD-9)所對應的 collection 名稱 作為依據尋找對應的預測模組，若沒有找到則選用通用模組來取代，並在結果呈 現的階段將預測模組或者功能模組嵌入於系統中。
doi:10.6342/NTU201601304
以使用者輸入的疾病代碼作為查詢條件，利用分散式技術 MapReduce，透過 map 函式將查詢分散為更小的程序以達到分散的效果，利用 reduce 函式將原始的