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統計數字 粒粒皆辛苦

在醫院管理局大樓一樓與M樓之間有個辦公室,名曰「天空之城」,是統計及數據科學部的所在地。統計數據不是「天空之城」那麼遙不可及,在430疫情記者會上公布的疫情數據,便是出自這個部門,有助專家分析疫情。

「每粒統計數字粒粒皆辛苦!」醫管局總醫療衞生統計師張德麟如此形容數據整合的工作。自第五波疫情以來,統計及數據科學部接手整理疫情相關的醫療數據,每天整合近100項統計數字,包括入院、重症、死亡個案數目,以及當中的男女比例、年齡分佈等。數據來自四方八面,單是新冠病毒核酸檢測,已分別由醫管局化驗室、衞生署公共衞生化驗服務處及私營化驗所進行化驗,加上快速抗原測試陽性結果申報系統、新冠疫苗接種紀錄、臨床醫療管理系統上的病歷等,可以想像數據多如恆河細沙。

難在數據多 有落差

處理數據並不是「撳個掣就有」,難在收集渠道多,數據有落差,「以檢測為例,各檢測中心、化驗室的運作不同,惟分析數據必須有統一準則,如樣本有多個化驗結果紀錄,同事便需把該樣本的數據理順和整合,然後通知負責分析數據的同事。團隊合作靠的是雙方的默契。」高級醫療衞生統計師麥寶剛說。

(左起)張德麟和麥寶剛 團隊亦將死亡個案中,病人求診、入院、病情惡化到死亡的歷程,透過圖表顯示在儀表板。「呈報死亡個案對很多人來說僅僅是一組數字,但20宗個案就代表著20條人命、20個家庭。我們看著病歷彷彿在回顧病人一生,其實很傷感。我們唯有藉著分析數據,讓專家更了解疫情。」高級統計分析主任李鞏樑感慨地說。

團隊將離世病人從入院到死亡簡化成一個個歷程,背後卻代表著破碎的家庭。

數據促成 超越期望

團隊表示,如今公眾對資訊透明度的要求比沙士時高,他們必須充份準備及快速整合數據,協助430記者會發言人回應記者提問。他們亦需要隨狀況轉變而「變陣」,而且轉變來得快,團隊必須在有限時間內完成,有需要時甚至會通宵達旦。

疫情初期,團隊設計了大數據分析模型,預測病人的病情發展,以協助分流;第五波後,團隊受當時的食物及衞生局委託擔任技術支援,處理全港疫情數據。無論是哪個階段,張德麟和麥寶剛都感激同事同心協力,成為抗疫的一股力量。
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