AI 助陣醫學、防疫，個人隱私難兩全？

2021/06/09 研之有物

規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。

評論

本篇來自合作媒體研之有物，作者周玉文、黃曉君，INSIDE 經授權轉載。

AI 醫療、科技防疫的人權爭議

健康大數據、人工智慧（AI）已經成為醫療研發的新聖杯，新冠肺炎（COVID-19）更將 AI 技術推上防疫舞臺，各國紛紛串聯大數據監控足跡或採用電子圍籬。但當科技防疫介入公衛醫療，我們是否在不知不覺中讓渡了個人隱私？

中研院歐美研究所副研究員何之行認為，規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。

「天網」恢恢，公衛醫療的新利器
自 2020 年新冠疫情大爆發，全世界為了因應危機展開大規模協作，從即時統計看板、預測病毒蛋白質結構、電子監控等，大數據與 AI 技術不約而同派上用場。但當數位科技介入公共衛生與醫療健康體系，也引發人權隱私的兩難爭議。

2020 年的最後一夜，臺灣再次出現本土案例。中央流行疫情指揮中心警告，居家隔離、居家檢疫、自主健康管理的民眾，都不應參加大型跨年活動。而且，千萬別心存僥倖，因為「天網」恢恢，「我們能找得到您」！有天網之稱的電子圍籬 2.0 出手，許多人拍手叫好，但也挑起國家進行隱私監控的敏感神經。

隱私爭議不只在防疫戰場，另一個例子是近年正夯的精準醫療。2021 年 1 月，《經濟學人》（The Economist）發布亞太區「個人化精準醫療發展指標」（Personalised-health-index）。臺灣勇奪亞軍，主要歸功於健全的健保、癌症資料庫及尖端資訊科技。

國際按讚，國內反應卻很兩極。早前曾有人質疑「個人生物資料」的隱私保障，擔憂是否會成為藥廠大數據；但另一方面，部分醫療研究者卻埋怨《個人資料保護法》（簡稱《個資法》）很嚴、很卡，大大阻擋了醫學研發。為何國內反應如此分歧？

中研院歐美所副研究員何之行認為，原因之一是，

《個資法》早在 2012 年就實施，跑在 AI 時代之前，若僅僅仰賴現行規範，對於新興科技的因應恐怕不合時宜。

健保資料庫爭議：誰能再利用我們的病歷資料？

來看看曾喧騰一時的「健保資料庫訴訟案」。

2012 年，臺灣人權促進會與民間團體提出行政訴訟，質疑政府沒有取得人民同意、缺少法律授權，逕自將健保資料提供給醫療研究單位。這意味，一般人完全不知道自己的病例被加值運用，侵害了資訊自主權。案件雖在 2017 年敗訴，但已進入大法官釋憲。

民間團體批評，根據《個資法》，如果是原始蒐集目的之外的再利用，應該取得當事人同意。而健保資料原初蒐集是為了稽核保費，並非是提供醫學研究。

但支持者則認為，健保資料庫是珍貴的健康大數據，若能串接提供學術與醫療研究，更符合公共利益。此外，如果過往的數據資料都必須重新尋求全國人民再同意，相關研發恐怕得被迫踩剎車。

種種爭議，讓醫學研究和資訊隱私之間的紅線，顯得模糊而舉棋不定。何之行指出，「個人權利」與「公共利益」之間的權衡拉鋸，不僅是長久以來政治哲學家所關心的課題，也反映了現代公共衛生倫理思辨的核心。

我們有權拒絕提供資料給醫療研究嗎？當精準醫療的腳步飛也似向前奔去，我們要如何推進醫學科技，又不棄守個人的隱私權利呢？

「精準醫療」與「精準健康」是近年醫學發展的重要趨勢，透過健康大數據來評估個人健康狀況，對症下藥。但健康資料涉及個人隱私，如何兼顧隱私與自主權，成為另一重要議題。

去識別化爭點：個資應該「馬賽克」到什麼程度？

何之行認為，「健保資料庫爭議」短期可以從幾項原則著手，確立資料使用標準，包括：允許退出權（opt-out）、定義去識別化（de-identification）。

「去識別化」是一道安全防護措施。簡單來說：讓資料不會連結、辨識出背後真正的那個人。何之行特別分享 Google 旗下人工智慧研發公司 DeepMind 的慘痛教訓。

2017 年，DeepMind 與英國皇家醫院（Royal Free）的協定曝光，DeepMind 從後者取得 160 萬筆病歷資料，用來研發診斷急性腎衰竭的健康 APP。聽來立意良善的計畫，卻引發軒然大波。原因是，資料分享不僅未取得病患同意，也完全沒有將資料去識別化，每個人的病史、用藥、就醫隱私全被看光光！這起爭議無疑是一大教訓，重創英國社會對於開放資料的信任。

回到臺灣脈絡。去識別化指的是以代碼、匿名、隱藏部分個資或其他方式，無從辨識特定個人。但要達到什麼樣的隱匿保護程度，才算是無從識別特定個人？

何之行指出，個資法中的定義不甚清楚，混用匿名化（anonymous）、假名化（pseudonymised）、去連結（delink）等規範程度不一的概念。臺灣也沒有明確定義去識別化標準，成為爭點。

現行法令留下了模糊空間，那麼他山之石是否能提供參考？

以美國《健康照護可攜法案》（HIPAA）為例，法案訂出了去除 18 項個人識別碼，作為去識別化的基準；歐盟《一般資料保護規則》則直接說明，假名化的個資仍然是個人資料。

退出權：保留人民 say NO 的權利

另一個消解爭議的方向是：允許退出權，讓個人保有退出資料庫的權利。即使健保資料並沒有取得民眾事前（opt-in）的同意，但仍可以提供事後的退出選項，民眾便有機會決定，是否提供健康資料做學術研究或商業運用。

何之行再舉英國國民健保署 NHS 做法為例：英國民眾有兩階段選擇退出中央資料庫 （NHS Digital）的機會，一是在一開始就拒絕家庭醫師將自己的醫病資料上傳到 NHS Digital，二是資料上傳後，仍然可以在資料分享給第三方使用時說不。畢竟有人願意為公益、學術目的提供個人健康數據，對商業用途敬謝不敏；也有人覺得只要無法辨識個人即可。

近年，英國政府很努力和大眾溝通，希望民眾認知到資料分享的共善，也說明退出所帶來的社會成本，鼓勵人們留在資料庫內，享受精準醫療帶給個人的好處。可以看到英國政府藉由公眾溝通，努力建立社會信任。

參照英國經驗，目前選擇退出的比率約為 2.6%。保留民眾某種程度的退出權，但善盡公眾溝通，應是平衡集體利益與個人隱私的一種做法。

歐盟 GDPR 個資保護的四大原則

健保資料庫只是案例之一，當 AI 成為大數據浪潮下的加速器，最周全之策仍然是針對 AI 時代的資料運用另立規範。 歐盟 2018 年實施的《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation，以下簡稱 GDPR），便是大數據 AI 時代個資保護的重要指標。

因應 AI、大數據時代的變化，歐盟在 2016 年通過 GDPR，2018 年正式上路，被稱為「史上最嚴格的個資保護法」。包括行動裝置 ID、宗教、生物特徵、性傾向都列入被保護的個人資料範疇。
歐盟在法令制定階段已將 AI 運用納入考量，設定出個資保護四大原則：目的特定原則、資料最小化、透明性與課責性原則。

其中，「目的特定」與「資料最小化」都是要求資料的蒐集、處理、利用，應在特定目的的必要範圍內，也就是只提供「絕對必要」的資料。

然而，這與大數據運用需仰賴大量資料的特質，明顯衝突！

大數據分析的過程，往往會大幅、甚至沒有「特定目的」的廣蒐資料；資料分析後的應用範圍，也可能超出原本設定的目標。因此，如何具體界定「特定目的」以及後續利用的「兼容性判斷」，便相當重要。這也突顯出「透明性」原則強調的自我揭露（self-disclosure）義務。當蒐集方成為主要的資料控制者，就有義務更進一步解釋那些仰賴純粹自動化的決策，究竟是如何形成的。

「透明性原則的用意是為了建立信任感。」何之行補充。她舉例，中國阿里巴巴集團旗下的芝麻信用，將演算法自動化決策的應用發揮得淋漓盡致，就連歐盟發放申根簽證都會參考。然而，所有被納入評分系統的人民，卻無從得知這個龐大的演算法系統如何運作，也無法知道為何自己的信用評等如此。

芝麻信用表示，系統會依照身分特質、信用歷史、人脈關係、行為偏好、履約能力等五類資料，進行每個人的信用評分，分數介於 350-950。看似為電商系統的信用評等，實則影響個人信貸、租車、訂房、簽證，甚至是求職。

這同時涉及「課責性」（accountability）原則 ── 出了問題，可以找誰負責。以醫療場域來講，無論診斷過程中動用了多少 AI 工具作為輔助，最終仍須仰賴真人醫師做最後的專業判斷，這不僅是尊重醫病關係，也是避免病患求助無門的問責體現。

科技防疫：無所遁形的日常與數位足跡

當新冠疫情爆發，全球人心惶惶、對未知病毒充滿恐懼不安，科技防疫一躍成為國家利器。但公共衛生與人權隱私的論辯，也再次浮上檯面。

2020 年 4 月，挪威的國家公共衛生機構推出一款接觸追蹤軟體，能監控足跡、提出曾接觸確診者的示警。但兩個月後，這款挪威版的「社交距離 APP」卻遭到挪威個資主管機關（NDPA）宣告禁用！

挪威開發了「Smittestopp」，可透過 GPS 與藍牙定位來追蹤用戶足跡，提出與感染者曾接觸過的示警，定位資訊也會上傳到中央伺服器儲存。然而，挪威資料保護主管機關（NDPA）宣告，程式對個人隱私造成不必要的侵害，政府應停止使用並刪除資料。

為何挪威資料保護機關會做出這個決定？大體來說，仍與歐盟 GDPR 四大原則有關。

首先，NDPA 認為挪威政府沒有善盡公眾溝通責任，目的不清。人民不知道這款 APP 是為了疫調？或者為研究分析而持續蒐集資料？而且，上傳的資料包含非確診者個案，違反了特定目的與資料最小蒐集原則。

此外，即便為了防疫，政府也應該採用更小侵害的手段（如：僅從藍牙確認距離資訊），而不是直接由 GPS 掌控個人定位軌跡，這可能造成國家全面監控個人行蹤的風險。

最後 NDPA 認為，蒐集足跡資料原初是為了即時防疫，但當資料被轉作後續的研究分析，政府應主動說明為什麼資料可以被二次利用？又將如何去識別化，以確保個資安全？

換言之，面對疫情的高度挑戰，挪威個資保護機關仍然認為若沒有足夠的必要性，不應輕易打開潘朵拉的盒子，國家採用「Smittestopp」這款接觸追蹤軟體，有違反比例原則之虞。

「有效的疫情控制，並不代表必然需要在隱私和個資保護上讓步。反而當決策者以防疫之名進行科技監控，一個數位監控國家的誕生，所妥協的將會是成熟公民社會所賴以維繫的公眾信任與共善。」何之行進一步分析：

數位監控所帶來的威脅，並不僅只於表象上對於個人隱私的侵害，更深層的危機在於，掌握「數位足跡」(digital footprint) 後對於特定當事人的描繪與剖析。

當監控者透過長時間、多方面的資訊蒐集，對於個人的「深描與剖繪」（profiling）遠遠超過想像──任何人的移動軌跡、生活習慣、興趣偏好、人脈網絡、政治傾向，都可能全面被掌握！

AI 時代需要新法規與管理者

不論是醫藥研發或疫情防控，數位監控已成為當代社會的新挑戰。參照各國科技防疫的爭論、歐盟 GDPR 規範，何之行認為，除了一套 AI 時代的個資保護規範，實踐層面上歐盟也有值得學習之處。

例如，對隱私風險的脈絡化評估、將隱私預先納入產品或服務的設計理念（privacy by design），「未來照護機器人可能走入家家戶戶，我們卻常忽略機器人 24 小時都在蒐集個資，隱私保護在產品設計的最初階段就要納入考量。」

另外最關鍵的是：設置獨立的個資監管機構，也就是所謂的資料保護官（data protection officer，DPO），專責監控公、私營部門是否遵循法規。直白地說，就是「個資警察局」。何之行比喻，

如果家中遭竊，我們會向警察局報案，但現況是「個資的侵害不知道可以找誰」。財稅資料歸財政部管，健康資料歸衛福部管，界定不清楚的就變成三不管地帶。

綜觀臺灣現狀，她一語點出問題：「我們不是沒有法規，只是現有的法令不完備，也已不合時宜。」

過往許多人擔心，「個資保護」與「科技創新」是兩難悖論，但何之行強調法令規範不是絆腳石。路開好、交通號誌與指引完善，車才可能跑得快。「GDPR 非常嚴格，但它並沒有阻礙科學研究，仍然允許了科學例外條款的空間。」

「資料是新石油」（data is the new oil），臺灣擁有世界數一數二最完整的健康資料，唯有完善明確的法規範才能減少疑慮，找出資料二次利用與科技創新的平衡點，也建立對於資料二次利用的社會信任。

資料來源：https://www.inside.com.tw/article/23814-ai-privacy-medical?fbclid=IwAR0ATcNjDPwTsZ4lkQpYjvys3NcXpDaqsmE_gELBl_UNu4FcAjBlscxMwss

#今日疫情重點【今日新增與校正回歸確診493例，單日死亡21人；萬華風險下降，但其他縣市卻微幅增加，公衛教授呼籲別去市場群聚；雙北醫療量能緊迫，醫師工會曝院內確診爆量狀況，喊別「置之不理」】
　
台灣今（29）天新增320例COVID-19（又稱新冠肺炎、武漢肺炎）本土確診個案，校正回歸166例（新增與回歸數共493例），7例境外移入，死亡人數再度破新高。今天公布21人死亡，其中19人有慢性病史，18人年紀超過60歲，年齡最輕僅30多歲，是一名無慢性病史的男性，為全台目前最年輕死亡案例。
　
以校正回歸後每天確診人數的7天移動平均值顯示，目前台灣確診案例仍在高峰，衛福部長、指揮中心指揮官陳時中也表示，目前確診案例持平，萬華相關活動史的確診者雖減少，但其他縣市則增加，疫調後發現足跡曾到過傳統市場、黃昏市場，呼籲大家口罩要戴好，不要到太壅擠的地方，降低家庭聚會人數，維持手部清潔衛生。
　
另台北市與新北市將在明天一起進行第四級警戒的推演，包括新北市8個高風險的熱區進行防疫的升級。台大公衛學院教授陳秀熙表示，台北市今天確診案例有趨緩一些，不過雙北有些區域案例仍快要破百，雙北做封城演習是好事，去年他們也做過，現在只是提前部署，記取教訓，不代表就是要封城，演習對雙北公衛措施嚴謹度有提升效果。
　
■新增486例本土確診者，專家呼籲別到傳統市場
　
陳時中在記者會中宣布，今天新增320例本土個案，有169例男性、151例女性，年齡介於未滿5歲到90多歲，發病日介於5月7日至5月28日。校正回歸個案有166例，其中90例男性、76例女性，年齡介於未滿5歲至90多歲，發病日介於5月6日至5月27日。
　
總計今天公布的本土個案共486例，仍以新北市224例最多，其次為台北市168例，台中市33例，桃園市19例，基隆市14例，台東縣、宜蘭縣各5例，花蓮縣、嘉義縣各4例，苗栗縣3例，新竹縣及彰化縣各2例，雲林縣、高雄市及新竹市各1例。其中萬華活動史相關36例，茶藝館相關2例，其他已知感染源158例，關聯不明49例，疫調中241例。相關疫情調查持續進行中。（見最新疫情概況圖）
　
陳時中進一步表示，目前確診案例持平，萬華相關活動史的確診者在減少，但其他縣市則增加，疫調後發現新出現的確診者曾到過傳統市場、黃昏市場，呼籲大家不要到太壅擠的地方，降低家庭聚會人數，維持手部清潔衛生。
　
台大公衛學院教授陳秀熙分析，如果目前三級警戒措施民眾可以落實到9成，6月14日疫情還是很有機會趨緩，但要守住其他易被攻破的地方，例如市場群聚要減少，減少喪禮、宗教聚會，嚴防長照機構、遊民爆發感染，其他國家過去一年曾發生的經驗，台灣要記取。
　
■21例死亡再創新高，指揮中心擬公布新指引，醫院優先收治年長者
　
根據指揮中心資料，今天21起死亡案例中19人有慢性病史，18人年紀超過60歲，更有6人是死後才確診。由於近期死亡案例屢創新高，集中在60歲以上長者，許多醫生都紛紛指出不能再以症狀作為送醫或居家隔離的標準。疾管署副署長、醫療應變組副組長羅一鈞證實，上週四（27日）的專家會議的確有討論送醫標準，以60歲以上或有慢性病者作為住院、送往集中檢疫所標準，觀察血氧濃度和呼吸次數、相關病症，例如胸悶、呼吸急促、意識改變都是警示徵象。60歲以下、無慢性病者則居家隔離，正在做最後確認，近期很快會公布。
　
羅一鈞補充，指揮中心也購置了1萬5,000台血氧機，提供給地方衛生局，尤其雙北，透過採檢站、衛生局等提供給居家隔離者，偵測血氧濃度，定期回報，希望多一道防護。不過如果居家隔離者相對年輕、沒有慢性病，呼籲大家不要搶購血氧機，否則可能會影響到真正需要的人。
　
■啟動全台23家傳染病防治醫療網
　
由於雙北醫療量能滿載，指揮中心昨天啟動全台22縣市、共23家傳染病防治醫療網應變醫院，要求儘速清空病房，支援收治確診者。羅一鈞表示，22縣市都有一家傳染病應變醫院，必要時會執行全院或部分清空，台北市原先只有聯合醫院和平院區，這次多指定一家三總松山分院。目前雙北3家應變醫院已全院清空，專責收確診病人，和平院區有110床，已收治83人；三總松山分院93床，已收治36人；新北市立聯合醫院117床，收治75人。
　
羅一鈞說，總計全台應變醫院有1,092床，目前已收治520人，桃園的應變醫院部立桃園醫院新屋分院已完成全院清空，部立台東醫院也完成清空，其他醫院則是分階段清空，必要時增加清空床數達到全院清空。
　
加護病房部分，衛福部次長石崇良表示，全國有557張專責加護病床，專門收治重症病患，目前有429張空床，但雙北比較吃緊，截至上午剩97張空床，正在努力擴大加護病床量。全國負壓隔離病房則有919張床，截至上午空床391張，雙北剩43張空床，會留給需要插管、使用呼吸器的重症。
　
■雙北醫療量能緊繃，台北市醫師職業工會喊「別置之不理」
　
柯文哲指出，現在台北市的醫療量能從昨晚開始才足以應付疫情的狀況，但台北市醫師職業工會今傍晚卻發出聲明稿，指出台北市聯醫仁愛院區確診爆量，今（29日）仁愛院區已收治總共65床病患，24床需要使用呼吸器，其中有13床使用呼吸器的個案因加護病房量能已滿，只能在普通病房繼續治療。除了病房能量不足，醫護人力也窘迫，從5名護理師增加到62名護理師負責輪值專責病房，其中卻只有8名護理師具呼吸器照顧的經驗。
　
指揮中心發言人莊人祥表示，還是要先由台北市地方衛生局先調度其他醫院專責病房或醫學中心來提供床位，如果要跨區的話，可以透過區域的指揮官協助。台北市緊急醫療網有各醫院床位資訊，重症在這部分床位本來就比較擠，如果真的沒床位，可以跟衛福部醫事司反應，由中央來協調。
　
針對聯醫仁愛院區反應北部各醫學中心都有相對應的中南部醫學中心可以備援，聯醫這種區域醫院卻沒有備援，莊人祥回應，目前區域醫院的確不像醫學中心有列出對應的備援醫院，不過可以透過上述那些方式，由地方和中央來協調病床。
　
台北市政府在發稿前尚未回應此事，柯文哲則在記者會中表示，台北市目前總共有19間防疫專責醫院，總共有1,292張各類病床，預估在31日可以上升到1,333床。其中負壓隔離病床有167床、普通隔離病床有165床、專責病床有960床。柯文哲說，因為在這個禮拜裡，台北市的醫院將960床的普通病房改成專責病房，再加上部分醫院每天都有再加開病床，讓台北市的醫療量能得以緩解。例如昨天全台北的空病床只剩下16張床，但今天北榮再加開了140張床，才讓台北市目前的空床增為156張。
　
新北市長侯友宜則指出，新北市目前1,043間專責病房已經清空出953房，預計在下週可以擴充到1,330張病床，並且會再繼續增開117間加護病房。
　
■台大、中研院皆表達願支援PCR篩檢，指揮中心：評估中
　
台大校長管中閔昨（28）晚在臉書發文表示，台大樂於提供校內的PCR設備和P2實驗室投入防疫。指揮中心專家諮詢小組召集人張上淳證實，昨晚疾管署昆陽實驗室已經跟台大獸醫學院接洽，確認是否可以符合疾管署規定，「符合的話可以分擔部分檢體檢驗。」
　
他解釋，要做高危病毒的篩檢，檢體處理有生物安全顧慮，要在P2等級實驗室進行，台大獸醫學院有做過動物方面的檢體操作，實驗室在P2安全等級以上，不過台大可以提供多少量能，還需要昆陽實驗室來評估。
　
媒體詢問指揮中心未來是否會徵召更多學術單位實驗室支援，例如中研院、國衛院等等，指揮中心沒有正面回答。張上淳表示，中研院也有跟疾管署聯絡，目前都還在聯絡跟評估中。不過他解釋，現在大家以為檢驗有點塞車，問了台北區各實驗室發現，檢驗本身不是大問題，「並沒有量能不足問題」，是在上傳系統有點塞車。
　
羅一鈞表示，目前指定檢驗機構有145家，檢驗量能全開時一天超過5萬1,744件，前一星期不管是感控或醫檢師，最困擾的都是系統問題，常常在篩檢站已經採檢完，也送到實驗室檢驗，更通知受檢者了，但因系統上傳困難或資料無法核對，沒辦法完成通報和上傳。簡化流程和系統速度加快後，昨天通報和排除數差距有5萬多，今天縮小剩4萬多，會努力讓差距縮小。
　
■8月底預計擴增1,000家診所打疫苗
　
首批15萬劑AZ疫苗本週開打，指揮中心統計目前已施打數約4萬2,920劑。陳時中表示，下週二會把第二批疫苗分發下去，希望第一線人員要儘速接種。為了因應接下來到貨的疫苗，陳時中今天也宣布增加基層診所接種點，6月預計有500家，8月預計增加至1,000家，之後也會透過外展服務，主動讓更多人快速接種疫苗。
　
近日有企業、地方政府、宗教團體表達希望採購疫苗，疾管署署長、指揮中心疫情監測組組長周志浩表示，「最近很多人熱心介紹，仲介聯繫，但我們回過頭來問原廠，原廠回覆他們接觸的對象都是各國家，而且買疫苗要確保運送品質、冷藏條件，原廠告訴我們，他們基本上不會賣給中介廠商。」陳時中也表示，感謝這些團體，他們可以提出申請，但要由政府來簽約。
　
針對中央計畫發出6千億的紓困金，台北市長柯文哲呼籲中央，不如撥出其中1成的金額到國際市場上購買疫苗，盡快擴充台灣疫苗接種率。
　
柯文哲說，中央發下來的2萬2,000劑AZ疫苗，昨天已經接種5,164人，台北市也再向中央申請6萬劑的疫苗，讓第一線的警消醫護人員可以接種。柯文哲說中央已經承諾，下週二將再撥發一次疫苗。柯文哲建議中央，下次疫苗的分配方式不要以全國縣市人口比例作為基準，應該以感染程度高低比例來分配，讓高感染縣市的第一線人員可以先打。
　
■雙北確診數字上升速度趨緩，明天進行升四級警戒兵棋推演
　
柯文哲在記者會上指出，接下來的死亡人數出現的高峰會比染疫人數的高峰期來得慢。台北市5月28日各快篩站總共有705人今行快篩，陽性率有4.4％。柯文哲說，台北市萬華區的疫情有被控制住，但其他的行政區仍有潛在的感染源。
　
侯友宜在記者會上表示，新北市確診人數已經超過3,000人，共有8個高風險熱區，這幾天確診人數上升的速度降緩，但永和區的上升趨勢需要注意。他指出，新北市在明天跟台北市一起進行第四級警戒的兵棋推演。侯友宜表示，這8個高風險熱區會進行防疫的升級實戰演練。
　
（文／林慧貞、楊智強；設計與資料整理／黃禹禛、何柏均；攝影／許𦱀倩、鄭宇辰、蘇威銘、黃品維）
　
#延伸閱讀
【「這是我們集體的失敗」──疫苗生產大國卻被疫情重創，來自印度沉痛的告白】https://bit.ly/3bXnguw
【真的假的？確診數「校正回歸」很正常，但一次回補太多天恐使疫情判斷失準？】https://bit.ly/3fJSUfW
【從武漢到世界──COVID-19（武漢肺炎）疫情即時脈動】http://bit.ly/2HMR2T6
　
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