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COVID discriminates? But data doesn’t
abstract
新冠肺炎是2020年最大的公共衛生事件,然而疫情對不同群體間的影響卻不盡相同。若能在初期藉由社會觀察並輔以數據,快速的找到高危族群,了解原因並進一步介入,便能達到防患未然的效果。講者們旅居美國,目前正在做有關疫情對美國影響的專案,希望藉由社會觀察和大數據兩個不同面向的切入,來剖析數字背後的社會意義。資料上,藉由使用與美國FDA(美國食品藥品監督管理局)與TrinetX 的合作連結中,不同醫療院所擷取僅佔總個案數約十分之一的匿名病歷資料,便能快速找出嚴重個案的危險因子,並即時監測不同藥物的使用情形及其效益。這樣的專案,不僅在公共衛生上能有效抗疫,也能加快相關治療的研發。對台灣有益部分,若未來能應用在資料更為健全完整的台灣健保資料和醫療院所病例系統,相較於鄰邦的封閉與不透明,將能使台灣在亞洲醫療大數據扮演開拓者的角色。
Launches a IT working space, and focus the topic to software. Doing free training program for people who want to be a developer. Dedicates to building Tainan, the city of Southern Taiwan to become a IT light tower and a manufacturer of producing quality developer in Taiwan. Builds an online platform of “Mask Inventory Map” in 2020.
流行病學與生物統計博士,專長為運用現實醫療大數據探討致病因子及加速藥品研發。現任職於美國舊金山基因泰克 / 羅氏大藥廠 個人化醫療數據科學家
創業者、專欄作家、社會活動者。關心人與社會的關係,在天下獨立評論專欄「三番兩語」撰寫舊金山相關的社會觀察和時事。曾獲得經濟部「女性創業菁英獎」、擔任g0v summit 2018年贊助組志工,並以專案「政治人物行程探測雷達」入圍2017年g0v公民科技創新獎決選。