2017年成立的疾管家,原本功能是預防流感、疫苗接種、查詢全球90多種流行病資訊等,約有十萬用戶。但隨著疫情爆發,過年期間用戶在一週內暴增到50萬,接著又在一個半月內突破200萬,截至3月底已有210萬人追蹤。
「疾管家」在2020武漢肺炎疫情爆發後,突破200萬會員。圖片來源:疾管家團隊
「將複雜的資訊統整成一目瞭然的圖表,並且運用入口的圖文選單,把用戶最有興趣的訊息主動整理在選單中,在聊天機器人的部分也讓用戶快速得到解答。」
爆炸般的成長率,連LINE也大為驚豔,直指「能即時有效傳遞重要資訊」是爆紅原因。
令人訝異的是,疾管家的幕後團隊,來自硬體起家的宏達電旗下健康事業部門DeepQ——總經理張智威曾任Google中國研究院院長與加州大學聖塔芭芭拉分校教授;團隊成員平均年齡僅29歲,來自電腦科學、硬體/軟體、使用者經驗設計、法規、醫療等領域。DeepQ的產品遍及AI、VR等領域,是宏達電在智慧醫療的重要佈局。
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圖片來源:截圖自DeepQ團隊。
過年期間百人趕工 一週內升級系統
除夕前兩天,人在美國的張智威嗅到疫情爆發的味道,寄了封信給團隊:「看起來,要開始做事了!」
看來輕描淡寫,但產品開發第一線的設計師隨即在小年夜率先啟動。「我們一直想:民眾現在最需要是什麼?他們一定會想趕快知道疫情進展及怎麼預防,」DeepQ UX/UI 設計副理葉倢昕回想。
她們很快跟疾管署對好基本資訊,例如該不該戴口罩、如何洗手等,方便民眾查詢。但1月26日大年初二,台灣傳出四個確診案例,湧進的用戶爆增,衛福部開始每日召開記者會,疾管家隨即快步跟緊每日新政策,不斷變化內容。
例如採訪這天,「口罩2.0」政策發布,每人、每14天可領九片口罩。其實,設計師兩天前就被告知該政策,立刻提早調整設計、製作圖卡;生效日期午夜12點一過,相關內容立刻上線。
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「DeepQ」自2017年與疾管署正式展開合作,於2020年武漢肺炎疫情期間廣為人知。圖片來源:DeepQ團隊
用戶暴衝像「150萬人同時上線搶五月天演唱會門票」
緊接在介面與內容設計之後,是DeepQ近百人的工程團隊。
過去,疾管家每天訊息量約500則;春節之後,每天訊息量超過100多萬則,一推播訊息,流量就瞬間暴增2、30倍。「聊天機器人的特性就是『不能讓他等』,」工程師鍾逸帆說,考慮到現代人厭惡「已讀不回」,每則訊息都得在0.5秒內回應。
2月6日口罩購買實名制上線,訊息量在那天創下最高紀錄。
鍾逸帆回憶,那兩天一直與唐鳳團隊密切合作;上線當天,工程師們更是一早就在電腦前坐鎮。早上十點,疾管家一推播,150萬人瞬間在同一秒內點擊,對系統的衝擊,就像150萬人同時上線搶五月天演唱會門票。
「台灣可能沒有任何團隊有這種瞬間暴衝的經驗!」DeepQ資深處長鄭志偉心有餘悸,幸好疾管家採用分散式可擴充架構,團隊快速加開伺服器才順利過關。
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疾管家介面設計上打造有如「 韓國歐巴」的聊天機器人。圖片提供:DeepQ團隊
打造有如「 韓國歐巴」的聊天機器人
政府服務要能接民氣,DeepQ不只拚技術,也做形象。
一月初疫情爆發前,「疾管家」才剛辦完三歲「生日趴」,換上了近期韓國歐巴最流行的長大衣。
疾管家原本的任務是宣傳流感與疫苗接種,八成用戶都是年輕母親;葉倢昕便將疾管家打造成一個韓系雅痞,對話中偶爾還會出現「願意讓我保護你嗎?」等俏皮「撩妹」金句。
但這位「歐巴」肩負宣導任務,可不能太高冷。所以,葉倢昕還參考傳統面相圖,故意在他眉頭點上一顆「健康痣」,「角色要讓人有記憶點,其實不能太完美!」
圖片提供:DeepQ團隊
「疾管家的最大功勞,是把政府與民眾的防疫知識拉到最近,」鄭志偉說,疾管家的便利與快速,使民眾大量轉傳正確資訊,提高政策宣導效益;加上圖卡不易竄改,無形中也防堵了假訊息。
甚至,DeepQ因此接到日本政府詢問:是否能協助建置一個類似的「疫情機器人」?
「這個模式難以複製,」鄭志偉搖搖頭說,疾管署是中央政府數位轉型的「模範生」三年前就已展開疾病服務藍圖,從第一年的流感防治、第二年的旅遊醫學等,一步一步補齊防疫業務,建立完整的疫情公開數據。
可以說,疾管署有前兩年的「超超前佈署」,今年才能迅速因應突然爆發的新冠肺炎。
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宏達電(HTC)與疾管署公益合作,用在關鍵疫時。圖片提供:DeepQ團隊
養兵千日,用在關鍵疫時
三年前,疾管家還只是個試水溫的新服務,為了練兵,DeepQ與疾管署「公益合作」,完全免費。同一時間,DeepQ也推出全台第一個LINE醫療聊天機器人、萬芳醫院的「萬小芳」;兩年後,再與彰化基督教醫院推出旗下十家醫院使用的「蘭醫師」。開發經驗之豐富,連LINE開發者大會都請他們上台分享。
「萬小芳」與「蘭醫師」,都是以病患為中心的醫療照顧聊天機器人:
從看診前前的AI科別導診,透過與機器人的一問一答,直接在LINE上找科別,不用再問櫃台;看診中,可將LINE的詢問紀錄串接醫生的看診系統,第一時間了解徵狀,減少來回問診。看診後,甚至能做看診進度追蹤,提醒病患吃藥、回診等,大幅降低醫護人力負擔。
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「萬小芳」與「蘭醫師」,都是以病患為中心的醫療照顧聊天機器人。圖片來源:截圖自疾管家LINE帳號
但為何是LINE聊天機器人,而非App?
其實,DeepQ的第一個醫療社群服務產品是馬偕醫院的「馬偕醫生館App」,但很快就發現兩個問題:首先,App得針對不同品牌手機做設計,改不勝改;其次,App使用難度高,要下載、安裝,對老人家是一大挑戰。
「醫療領域的『設計通用性』很重要,」葉倢昕強調,男女老幼都要上醫院看病,App一定要簡單到人人會用。
正好,LINE釋出聊天機器人功能,老人家只要掃一下條碼,跨平台問題便迎刃而解;加上台灣56歲以上LINE使用率超過九成,正是常上醫院的族群,DeepQ立刻決定投入開發。
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「蘭醫師」是與彰化基督教醫院合作。圖片提供:DeepQ團隊
只不過,當時LINE聊天機器人尚未普及,團隊對於如何設計互動缺乏經驗;加上成員年紀輕,不常跑醫院,有些服務設計出來才發現互動率偏低。
最後,設計師們索性去醫院現場「採訪」老人家,了解他們從坐公車到醫院、掛號、看診的使用習慣,再回過頭來設計。
為貼近使用者,「萬小芳」與「蘭醫師」甚至各有人設:木柵地區多軍公教,所以萬小芳的設定是「可愛鄰家女孩」;而彰基創辦人是英國宣教士蘭大弼,所以「蘭醫師」則是位和藹可親、還會說台語的外國老爺爺。
「無縫串接,讓病人從院內到院外的體驗都很完整,」葉倢昕說。
圖片提供:DeepQ團隊
「低成本、高品質、易取得」的醫療服務
值得注意的是,內嵌在萬小芳及蘭醫師中的「醫療問診」功能,是DeepQ發展AI精準醫療的重要研究方向,但也是最困難的挑戰。
探索症狀 (Symptom Probing) 的 AI 學習過程,跟 AlphaGo (人工智慧圍棋軟體) 很類似,都是使用獎勵的機制,讓機器往對的方向進步。
「但下棋只有輸或贏,而且可以預測所有可能的結果,但症狀與疾病不是,」HTC健康醫療事業部資深處長游山逸解釋,不同疾病可能會有共同症狀,比如流感和肺炎都可能發燒;也不能在人體上隨意治療或用藥,使進步變得緩慢。
2015年,這套問診系統準確度僅有35%,直到 DeepQ發展出一套改良式增強學習方法「REFUEL」,透過增加獎勵、調整參數,現在的問診系統已能在100多個常見的疾病中,用五個問題預測出三個你最可能罹患的疾病。
「在沒有進一步作檢查的情況下,這是目前全世界預測疾病最準的模型,可以達到87%,」游山逸說。
雖然光是100個常見疾病對於臨床應用上仍遠遠不夠,但未來若搭配進一步檢查跟測試,再透過交叉分析與AI訓練,就有機會接近真實醫生的問診判斷。
無論是疾管家、萬小芳、蘭醫師或未來的精準醫療,游山逸說,DeepQ的核心都是創造「低成本、高品質、易取得」的醫療服務,使人們不分階級貧富都能享有相同醫療照護。
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