以數學模型評估醫療資源可及性於 COVID-19疫情中的時空變化

防疫醫療資源的配置和空間分布影響著防疫單位對於疫情管控的能力。在COVID-19這種傳染性高的流行病疫情中，染病人數會隨時間快速改變，所以醫療資源需求在每個時間點都不盡相同。換言之，必須考量到疫情的動態發展，以及其所導致的需求動態變化，才能夠合理地評估醫療資源供需情形。因此，本團隊開發了名為Epi-RA的模型，整合了地理學中的浮動服務範圍（Floating catchment area, FCA）概念以及SEIR流行病學數理模擬。

Epi-RA模型的核心概念為：在每個時間點將SEIR所模擬出的染病人數視為潛在的醫療資源需求，再利用FCA模型評估每個地區的供需狀況。同時，FCA的評估結果反映出有多少病人可以接受適當的醫療照護資源，讓部分具有傳播力的病患因為被隔離而無法傳播疾病予他人，所以又會反過來影響SEIR在後續時間點的模擬結果。因此，FCA和SEIR在Epi-RA模型之中，是不斷地交互影響，藉此模擬出更實際的疫情發展和防疫過程。

(圖1)呈現了Epi-RA所剖析出的需求動態變化。在疫情初期，醫療資源需求集中在市中心；到了疫情高峰期，需求也擴張到整個台北都會區；當疫情開始衰退時，需求先在市中心出現明顯減少，但外圍地區仍存在一定程度的需求量。圖2進一步呈現了資源供需狀況之動態過程。這兩張圖展示了在需求小的地區，也有可能因為資源過度缺乏而出現供需失衡（圖中西北角）；而在市中心資源較充足的地方，也有可能因為需求量過大（疫情高峰期）而導致供不應求。因此，Epi-RA模型可以反映出在疫情的每個階段下，資源不足和資源過剩的地區；這些分析結果將可提供給防疫單位作為未來醫療資源配置的參考，更有效率地使用和分配相關的醫療資源。

圖1. 各地點需求動態變化