【名人語錄】錯過先機、缺公衛醫療人才、篩檢量不足、暫無疫苗

2020/05/10
【名人語錄】錯過先機、缺公衛醫療人才、篩檢量不足、暫無疫苗
2020年4月14日,全球台灣醫衛總會、台灣世衛外交協會、台灣聯合國協會三大民間團體及立法院跨合作,舉辦「臺灣防疫外交展望直播論壇」,邀請國內衛生、醫療護理等專家分析臺灣目前防疫的情況,並透過全球連線

View Points | 名人語錄  2020年  Vol.73

臺灣防疫外交展望論壇

錯過先機、缺公衛醫療人才、篩檢量不足、暫無疫苗

2020年4月14日,全球台灣醫衛總會、台灣世衛外交協會、台灣聯合國協會三大民間團體及立法院跨合作,舉辦「臺灣防疫外交展望直播論壇」,邀請國內衛生、醫療護理等專家分析臺灣目前防疫的情況,並透過全球連線方式,邀請旅居國外的講者分享美國、越南、德國、英國、加拿大的防疫經驗。

 

文/劉端雅、吳培安、王棋祺

 

 

新冠肺炎疫情持續延燒,全球確診病例突破290萬。臺灣在這波疫情中超強部署防疫,備受全球矚目和讚譽。根據英國智庫Deep Knowledge Group調研報告,臺灣在新冠疫情下「安全國家」排名中,名列第7名。

在此時此刻,全球台灣醫衛總會、台灣世衛外交協會、台灣聯合國協會三大民間團體及立法院跨合作,在4月14日舉辦「臺灣防疫外交展望直播論壇」,透過全球連線的方式,邀請旅居國外的講者分享美國、越南、德國、英國、加拿大的防疫經驗。

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臺灣防疫

涂醒哲»加入WHO從正式管道合作與協助全球醫療

前衛生署長、現任財團法人生物技術開發中心董事長涂醒哲表示,臺灣這次防疫表現已經超過WHO,這應歸功於「政府快速專業做防疫,全民動員保健康」,也是抵抗傳染病毒的不二法門。

不過,即使WHO表現不佳,臺灣仍需爭取加入WHO。原因包括:唯有加入才能(從體制內)改善WHO ; 疾管署(CDC)在已知病名的疫情方面,防疫能力強,但對於處理未知病名的新興傳染病仍摸不著邊,例如:過去的嚴重急性呼吸道症候群(SARS),所以需要與世界一起合作;很多臺灣人到全世界經商及旅遊,若不加入WHO恐怕會成為防疫缺口;最後是臺灣公共衛生優良,但沒有正式管道幫助其他國家,除了邦交國。

涂醒哲指出,臺灣應設立推動「臺灣加入WHO委員會」,整合和分配給予邦交國的援助款,改成以衛生醫療軟實力的服務或合作,例如:在日內瓦設置臺灣館,介紹臺灣公共衛生和醫療等,以及不定期舉辦臺灣健康的活動、展覽和生技產業的介紹、媒合等,讓世界看到臺灣的軟實力。

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陳保中»恐公衛人才斷層應設公共衛生師

臺大公衛學院教授、臺灣公共衛生學會理事長陳保中表示,臺灣防疫成功有賴醫療和公衛人才。但未來10年、20年的公衛人才在哪?人才斷層是我們一直所憂慮的事情,因此公衛學會絕對支持《公共衛生師法》。(編按:4月23日行政院會通過 《公共衛生師法》草案。)

公共衛生師具備生物統計、流行病學、衛生行政與管理、環境職業衛生、社會行為科學等五大核心能力。除了新興傳染病外,氣候變遷、食品安全、空氣污染等也屬於公共衛生領域,所以,不是只有發生疫情時才需要公共衛生師。

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李思賢»臺灣核酸檢測能量技術優疫苗是最終解決方法

高端疫苗生物製劑執行副總經理李思賢表示,臺灣生技業的檢測能量和技術優秀。疾管署所採取的核酸檢測(qPCR)是目前最標準的方式,但其檢測技術,對於臺灣廠商的技術水準而言,很容易做到,開發的技術門檻也不高。目前,很多生技公司都有開發出自己的檢測試劑,不少已送往食藥署(TFDA)查驗,或申請歐盟CE認證,甚至向美國FDA申請緊急使用授權(Emergency Use Authorization,EUA),因此,臺灣生技產業在檢測能量相當足夠,疾管署的檢測試劑也準備充分。所以,若未來需要應付大規模的篩檢,臺灣生技公司也有能力承接檢測試劑的量能,但需要TFDA加速審查。

對抗新冠病毒,疫苗有可能是最後且唯一的解決方式。全球都在競相投入發展疫苗,但疫苗開發門檻極高,且疫苗產業長期以來是寡占市場,被全球一些大廠所把持。臺灣目前有兩家疫苗開發公司(高端疫苗和國光疫苗),高端在過年後就跟美國國家衛生研究院(NIH)合作,目前候選疫苗已進行動物試驗,預計半年後進入人體臨床試驗。一般傳統疫苗從開發到上市需要 8-10 年,但現在大家力拼把新冠疫苗縮短至1 年到 2 年。如何在縮短法規下提供安全且有效的疫苗,是很嚴肅的課題。最後,疫苗產業長期面臨缺貨的問題,可預測當疫苗上市後,一定會發生供應短缺,屆時將可能從搶口罩、酒精轉為搶疫苗。

 

 

李友專»提出四大呼籲 應用AI助防疫

臺北醫學大學醫學科技學院院長暨2021年國際醫療資訊協會(IMIA)主席李友專表示,人工智慧(AI)能幫助我們精確找出最高風險的族群,同時降低對經濟傷害的恐慌。

對於AI如何幫助防疫,IMIA有四項建議給予所有國家,內容包括:

用AI結合過去傳統流行病學來做精準的預測;採取非面對面的遠距醫療(Telemedicine);增加資料的開放和分享,呼籲各國開放相關技術與資料庫;最後,組合出世界級的詳細、標準化、具有時序性,且為病人層次(Patient-Level)的大數據資料庫。

 

 

>>本文節錄自《環球生技月刊》Vol73