連假本土確診單日皆破百例!專家:「重症清零」比壓低確診數更重要
連假本土確診單日皆破百例!專家:「重症清零」比壓低確診數更重要

清明連假期間,單日本土確診數皆破百例,是否升級疫情管制再次引發討論。公衛學者認為,新型變異株病毒特性仍為「高傳播力、低重症率」,政策應以「重症清零」為主,不必過度恐慌。

4月以來,中央流行疫情指揮中心每日公布的新冠肺炎本土確診病例都超過百人,其中4月5日更有216名本土病例,創下今年以來新高。儘管確診人數上升,但行政院長蘇貞昌仍在4月3日公開宣示,政府防疫政策將維持「正常生活、積極防疫、穩健開放」的「新台灣模式」。

這波自3月下旬以來快速升溫的本土疫情,指揮中心分析確診者基因定序,發現多數屬於Omicron亞型變異株BA.2,指揮中心醫療應變組副組長羅一鈞指出,BA.2變異株的傳播力比Omicron強,因此在短短12天內,本土確診病例就累積超過9百例。

根據世界衛生組織(WHO)與全球各國臨床數據顯示,BA.2的傳播力比其他Omicron變異株高出50%至60%,但重症率與致死率相仿。台灣情況也與國際類似,指揮中心統計今年1月至4月4日間本土確診數為1846例,中重症案例5人,比率為0.27%,死亡案例1人,致死率0.05%;羅一鈞也指出,感染BA.2與BA.1Omicron病毒的病患,症狀沒有太大差異。

由於BA.2高傳染力、低重症率的特性,指揮中心暫時不考慮升級疫情管制層級,現階段仍強調邊境控管、戴口罩維持社交距離等NPI(非藥物介入)措施、快速提高疫苗覆蓋率並積極購買口服藥,以及自主應變和簡化疫調追蹤,「原則是要不在影響民眾生活下,做好防疫措施!」指揮中心指揮官陳時中說。

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圖/ 圖片提供/iF Design Award

與病毒共存有前提,提升疫苗覆蓋率、增加清消

《今周刊》訪問的多位公衛專家學者也一致認為,新型病毒變異株的重症率與致死率皆低,建議指揮中心防疫政策應朝「與病毒共存」方向進行,並逐步解封,以便與世界接軌,「新冠病毒變異株的不變特性是:傳播力愈強、重症率愈低,民眾對Omicrom BA.2不必過度恐慌。」台灣大學公共衛生學院教授陳秀熙說。

但陳秀熙觀察,指揮中心一方面喊出逐步解封,卻又不放棄「清零」,例如針對基隆小吃店染疫情形,喊出「類普篩」,又詳細公布確診樓層資訊;台北SOGO百貨忠孝館特展累計6人確診,台北市政府卻一口氣發出7萬則細胞簡訊,這些都與逐步解封的政策宣示矛盾。

基於「穩健開放」的前提,陳秀熙認為,「類普篩」及追蹤疫調都不應該做,或是減輕力度,並參考日本的「重症清零」模式,只要65歲族群第3劑接種率達81%,就可宣布解封。

疫情
圖/ 今周刊

陳秀熙分析,台灣要達到重症清零必須符合幾個條件,首先是第3劑施打率應提升至70%以上,避免第2劑疫苗保護力失效降低群體免疫力;65歲以上高齡者與慢性病患更應全面至少打滿兩劑基礎劑,以控制醫療量負荷過大的風險。

除了疫苗施打率以外,社區環境清消也能阻斷病毒傳染。陳秀熙指出,BA.2病毒會藉由氣溶膠傳染,例如新北市社區大樓內,就已發生手扶梯、欄杆上發現病毒殘留而導致民眾染疫,增加清潔消毒頻率,有助於降低感染風險;另一方面指揮中心也應強化資訊宣導,讓民眾了解新冠肺炎已走向流感化,輕症民眾應該主動篩檢,若確診只需在家自主管理,重症才須通報就醫治療。

事實上,陳秀熙建議的強化資訊宣導,類似陳時中提出的自主應變,若社區有足夠防疫資訊,有症狀自行採檢後,即使確診,做好自主管理就可減少指揮中心花心力追蹤疫調。

建議開放自費施打第4劑,布局口服藥,以備不時之需

前衛生署副署長、陽明交通大學醫務管理所教授張鴻仁,觀察到這一波本土疫情升溫,但民眾因為已經施打疫苗、且有基本防疫知識,心態上不再像去年三級警戒時恐慌,指揮中心應將重心放在未來的口服藥物購買布局,以及規畫第4劑施打計畫,「不需要每天追著確診數字跑,可以放棄追究輕症。」

張鴻仁指出,新冠肺炎口服藥的功能是在確診初期迅速降低病毒量,但現在多數個案為輕症或無症狀,不需要服藥,他認為政府買口服藥物目的是「安撫人心功能大於治療」。目前我國新冠口服藥物搶購1千萬份,僅到貨3.2萬份,未來仍應持續增加購買數量,以備不時之需;但站在公衛角度,防疫以施打疫苗預防措施為主,口服藥為輔助。

至於是否該開放第4劑疫苗施打,張鴻仁指出,我國向美國購買逾兩百萬劑Novavax疫苗,除了優先保留給無法注射mRNA疫苗的65歲老人及青少年外,剩下的量他支持開放民眾自費施打,當作第4劑加強劑。

張鴻仁解釋,政府追求集體免疫力鼓勵民眾施打公費疫苗,但由於病毒演變及臨床數據證明,無法達到集體免疫效果,以色列就是顯著案例,因此他支持開放疫苗自費施打。

我國防疫政策朝向逐步解封,即使疫情升溫,指揮中心穩健地做好「重症清零」,就可以與世界接軌,讓台灣回到往日生活。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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關鍵字: #疫情動態
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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