在災難發生後，緊急資源通常無法滿足專業救助與供應的需求。本文作者在「緊急應變防災」(emergency preparedness and response)的背景考量下，對現代的「群眾外包數位健康」(crowdsourcede-health) 與「醫療資訊學應用」(medical informaticsapplications) 在趨勢、創新、與面臨的挑戰方面均提出了卓見。在文章的後半篇幅中，對災難緊急管理應用工具CrowdHelp則著墨甚多。

愈來愈多的各種類型屬性的機構從社群網路龐大的使用者人口、近用率、快速的使用者回饋獲得好處。以其蒐集學習與解決問題的知識容量，社群媒體已經被認為是一種重要的社會資源。此外，從眾多來源開採資料的好處(包括社群媒體)向來被政府與民眾所肯定與稱讚。我們體會到許多的範例，社群媒體網路已經成為天然災害或人為災害事件中災民與救援機構主要的資訊來源。最近的一個例子是2013年12月與2014年1月發生在美國大陸南方與東方的「極地渦旋」(polar vortex)事件。事件發生時，群眾利用社群媒體獲知事件最新狀況與尋求協助，應變組織、應變機構與社區團體則使用社群媒體來組織安排與指揮派送資源。紐約的「緊急管理辦公室」(The New York Office of Emergency Management)運用Twitter提供每小時的狀況更新與疏散命令，紐澤西州州長Chris Christie也從他自己的 Twitter帳戶轉送風暴的更新訊息、協助資訊、與疏散命令。由於「群眾外包資訊」(crowdsourced information) 穩定持續的可用性與使用簡單的特性，大幅增加了資訊的近用率(accessibility)。常態的通訊系統與資訊服務(如電話、電視、廣播等)在災難中時常遭受到毀壞，社群網網站倒是因為其分散性與敏捷性的特質，依然能保持作用，提供了可靠的通訊方式。因此，社群媒體與其它的Web 2.0 科技已被更廣泛的運用在醫療體系與緊急應變中。

第一、普及科技(ubiquitous technologies)的應用
社群媒體提供使用者許多的個人資料，這些資料可以讓廣告行銷業者更容易且節省成本地掌握顧客的習性、喜好、消費趨勢、與對產品或服務的最新回饋意見，把產品銷售給正確的目標顧客群。這些普及科技的運用尚有天地，例如，LinkedIn提供了許多方式讓更小、更聚焦的社群在其內發展；「先進社會工作實務網路」(Advanced Social Work Practice Network, ASWPN)，全球約有 1000 名會員，架構起「脆弱孩童與成人專家」的網路，成員包括了社群與健康專家、管理者、與學者。許多Web 2.0科技的應用已出現在健康與社會福利領域，網站提供了第一人稱角度的經驗與忠告，使得病患與生存者願意敞開心胸說明他的情況與尋求協助。PatientsLikeMe網站即為一例，本站提供了一個平台論壇，讓病患可以安全地在此平台與其朋友分享自己的病況、診療法、症狀、與經驗。也有許多為慘重災難的生存者與其朋友家人所建立的社群網路。

災難應變的最佳方案部分有賴於群眾外包訊息的萃取，許多的工具因應而生。例如：(1) Ushahidi是一套著名的開放電腦源碼的群眾外包平台，收集各地群眾所提供的災難資訊，使用Web 2.0科技整合了電話、電郵、與社群媒體服務於其所謂的「災難地圖」(Crisis Map，顯示於Google Map)上，讓不同的救援機構可以很方便地分享救難資訊。(2) GeoCommons則可讓使用者利用來建構一開放的「資料倉」(data repository)與世界地圖。它的功能包含了地圖可視化、可視化分析、資料上傳與搜尋、過濾、資料近用、資料集顯示與編輯。以上兩個工具可以快速直接地從群眾蒐集、分類、與分析資訊，對失序慌亂災難境況中的救難工作有莫大的幫助，兩者皆在2010年海地地震災難中發揮了很大的作用，救助了數百條人命而為人所稱道。另一個值得介紹的是日本東京大學研發的系統，以急難發生時 Twitter使用者的訊息反應為資訊來源並加以分析總結。

可惜的是目前各種工具所被饋入的群眾訊息並不十分可靠，由於都沒有進行資料完整性(data integrity)檢查，以致可能產生無心的錯誤或出於惡意的攻擊以圖造成混亂的結果。社群媒體資料令人無法信賴的特質造成了許多困擾，研究學者們目前還找不到解決的辦法，但機器學習、文字分類、與資料分析也許是未來可能的方向。此外，社群資料來自各方具有分散的本質，造成資訊使用者的不方便，需要解決。最後，是嚴重的隱私與機敏的問題，尤其是醫療紀錄類資訊，使用 Web 2.0 技術來蒐集與傳送災難相關資料仍是新的概念，而對目前應用系統定義安全規格與需求的工作仍有待加強。

第二、CrowdHelp軟體工具
本系統供平時即樂於助人的一般群眾或災難管理專家(disaster management professionals，DMPs)使用。CrowdHelp為一軟體平台包括兩個主要元件：(1)供使用者與災民使用作為進入CrowdHelp功能的閘道；(2)後端的伺服功能供災難管理專家使用。CrowdHelpdk可被下載或至其網站直接使用，可供個人用以判斷自身健康狀況、可能症狀與其治療方法、供許多人回報一急難事件、受傷者可用來報告、旁觀者用來提報他人的情況。當使用在緊急報告用途時，CrowdHelp的主要功能有：(1)容許使用者提報事件的相關資訊，提供使用者可能的事件情況、個人症狀的可能原因、動態發布可以治療災民的地點清單、維護一使用者位置與回報症狀的基本資料。症狀的資訊與其可能的起因根據報告者回報身體受傷的部位與性別來產生，然後系統提供多相關的圖象與影音資料，同時列出緊急醫療中心的清單。從DMP 的觀點，CrowdHelp是個資料分析的服務，搭配使用機器學習軟體 Weka 的使用，提供了許多的機器學習演算法與公式來辨別、解讀、匯總、與分群所有的輸入資料(含地點、緊急度、與某特定分群中一條目的關聯性)。(2) CrowdHelp容許後端使用者自主選擇偏好的機器學習演算法來調整設計所有的測試、分析、與分群方法。這些透過應用程式收集的資料可被災難應變機構使用，不管是針對即時應變、日後的效能改善分析、與事件建模皆可。伺服器使用者管理模組設計有層級式的系統存取權限規劃，還有簡單的可供資料處理、資料分析、與資料客製調整的使用介面。為了安全與效能的最佳化，使用者管理系統提供了訪客、作業者、管理者三種帳號，當然授權範圍與等級由小而大。

CrowdHelp在本文中是介紹的重點之一，簡述其工作流程(workflow)有以下幾個步驟：(1)下載與建置在智慧手機或平板電腦；(2)確認使用者帳號已建立或(3)建立一新的使用者帳號；(4)輸入症狀選項與感測器讀數並回答伺服器提示的問題；(5)伺服器儲存GPS空間座標並進行運算與資料分析；(6)緊急應變單位存取內儲資料並選擇適當分群設定，將內儲資料標示為開放、待辦或已完成等狀態；(7)使用者收到將要發生的災害危險警告訊息(如道路封閉、洪水或風暴)。接下來即進入訊息發布與傳遞的流程，以達到解救人命與降低災害的重大損失。

第三、測試
CrowdHelp是一種新發展的服務，與現行的許多方法並不相容而需要仔細測試。資料分群(data clusterization)基於三種標準：醫療緊急性、實體上鄰近危險事件現場(尤其是污染事件)、與受害民眾的相關地理位置。這三種群集地圖可以在不同的系統以具象視覺呈現。地圖上所有的條目(entry)資訊以醫療分級方法的0 至5分來區分緊急的程度(0分最不緊急，5分最緊急)，系統也使用顏色來區分群集總體的緊急程度，綠色代表< 1、紅色代表> 3.5的群集狀況。因CrowdHealth提供了醫學上極為具體的醫療症狀(如出血與麻木)資訊，所以系統也採用了美國標準的急診醫療檢傷分類系統(medical triage system)來定義優先秩序。本文總共設計了100多個不同症狀的測試個案，每一個症狀都以人工方式被指定了一個緊急等級。接著將這些症狀隨機組合成5,000種測試案例，並採用組合元素中可能的最高等級分數。例如，假設頭部出血創傷的緊急等級為 4、腿部小傷口的緊急等級為 1，若某人同時具有這兩種症狀，則其緊急等級會被指定為5；然後再以 X-means演算法搭配特定資料指定各種顏色來表示緊急等級。本文進行了500個類似但不同測試資料量大小的實驗，結果顯示一致穩定的結果並有不錯的地圖顯現效果。條目若有重疊的現象發生，則自動予以合併成一個單一的條目。本文也進行了350個測試以檢驗資料在地圖顯示的固定點位置與實際比較觀察是否與實況相符。每一次測試這些條目都被正確地依據演算法規則賦予標示顏色(使用了density-based分群法)。當以實體鄰近危險事件為分群基礎時，將依據災民的位置與預估受事件影響的區域範圍大小給予優先等級。距離事件發生地最鄰近的前15% 的區域會被標示為高優先區域、接著35% 的區域會被標示為中優先區域、其餘則是低優先區域。

第四、未來趨勢
正如美國「聯邦緊急管理總署」(Federal Emergency Management Agency，FEMA)所提，救援機構在社群媒體已做了相當多的努力；然而，大部分的地方政府卻仍繼續在使用落後的科技。一些城市則已計劃加強參與線上社區，包括向行動化邁進。在未來，吾人可期待救援單位建置行動化版本的網頁、發展相關的APP、擴大與現有網路與傳統機構的合作關係(如Craigslist, Google, Apple, and Microsoft)，另一個新趨勢是為社群媒體建造一如 NASA 型式般的任務控制中心。因為從社群媒體所蒐集而來的資訊數量龐大，維護資料流的更新愈來愈困難，所以，愈來愈多的國際大機構均建造控制中心，用以監看與回應來自於Facebook、Twitter，及其他管道而來的巨量詢問與意見留言。已有非常多的有關於緊急應變的報導文獻、科學報告、與普及科技可供使用。緊急應變依然是一個尚待發展與成長的領域。下一個10年，數位健康(e-health)的重要性與可用性將隨著時間而明顯增加，也會穩定的成為許多健康與緊急準備機構的標準。