藍蝴蝶／時事評論人、李福軒／OpenKMT聯盟理事長
2020年7月29日衛福部疾管署以《台灣疫情現況與國際不同，尚無普篩之必要》為題發佈新聞稿，內容主要聲明：
1.目前自國外入境者都需進行14天居家檢疫措施，無症狀者檢疫期滿後仍要再自主健康管理7天，已可有效防堵。
2.國內通報個案一旦確診後，不論是否有群聚，衛生單位皆會主動找出符合流行病學條件接觸者(含疑似無症狀或症狀前期感染者)，並含括納入COVID-19分生檢驗，該防疫作為符合世界多數先進國家之檢測策略，並非僅是被動採檢。
衛福部疾管署及中央流行疫情指揮中心，皆堅持入境不普篩，再加上放寬機組員「3+11」隔離政策，使得台灣在全民落實勤洗手、戴口罩、酒精消毒、分流上班及維持社交距離等等的措施下，仍被COVID-19病毒攻破國門。
外媒《彭博社》（Bloomberg News）最新公布的「全球防疫韌性排名」（The Covid Resilience Ranking）指出，自5月起台灣本土疫情爆發後，排名一路往下爆跌，從全球第5名、第15名、跌至第44名，在53個主要經濟體排名倒數第10，四項指標包括「疫苗接種率」、「封鎖嚴重性」、「航班飛行力」與「開放接種疫苗旅客的自由度」嚴重落後。
另，根據美國約翰霍普金斯大學最新統計數據進行比較，截至7月3日為止，台灣COVID-19確診死亡率在全球192個國家地區中，排行第10高。
高死亡率地區主要分佈於南美洲和非洲國家，而台灣是亞洲最糟的地區。
面對台灣疫情破口大開、嚴重爆發、全球防疫韌性倒數第10、死亡率全球前10，中央流行疫情指揮官完全沒有責任一事，實難說服社會大眾。
是以，監察院基於自身職責，已著手立案調查防疫相關政策、措施。
除了監察院之外，地方首長竟也不分黨派，以對事不對人的態度頻頻質疑起陳時中的抗疫措施。
1.桃園市長鄭文燦高喊「決戰機場」，他認為應在機場建立快速PCR檢測機制，所有入境者立即在機場進行PCR檢測。
2.盧秀燕表示，過去1年多，她與學者專家、基層醫師一再建議中央對「入境普篩」，以「阻絕病毒於境外」，可惜中央都未接受。
3.新北市長侯友宜呼籲中央，任何國家入境都要落實入境、解隔共做2次PCR篩檢，另外也要建立全境快速通報，持續「擴大廣篩」，定期公布流行病趨勢，持續購買各式疫苗等4大重點。
時光往回推，早在去年COVID-19疫情在國際上蔓延，國內眾多公衛專家就多次建議，中央政府應全面採取入境普篩，但中央防疫指揮官陳時中總以大量篩檢會擠壓篩檢量能、況且快篩結果有偽陽性與偽陰性問題，拒絕普篩。
人們常常講，知己知彼百戰百勝。
中央政府做任何事情或下任何決策，都必須有依據，也就是對事況的了解。
以台灣而言，要對抗疫情或是圍堵疫情的蔓延，得必須了解疫情將會如何發展。但，想要知道整個發展情形（病毒如何傳播）的方法是什麼？
答案就是「以科學態度進行普篩」！
其實這與民調、戶口普查、國富調查以及隨機過程的原理是一模一樣的。
筆者以一個比較數理科學的方法來說明。
對於一個未知的事件（數理科學上的隨機過程），倘若我們不知道這個隨機過程的隨機變數分布曲線，我們就會先做一個假設，比如說，它是常態分布，然後利用這個常態分布以及我們預先設定的隨機過程動態模式，來分析整個隨機過程。
其次，我們來看看，這個隨機過程會如何收斂。
如果用常態分布所做出來的收斂結果與我們所觀察到的實際結果是不同的，那就必須修正這個常態分布以及隨機過程動態模式的假設。然後，根據修正過的假設，再做一次的推論。
隨後，以這個推論所得的結果去跟我們所觀察到的事實證據做比對。周而復始，反覆地修正，最終才能得到一個在科學上可為政策支持的模型。
承上，這就是「假設、推論、觀察、修正」的循環。
在這個循環裡面，最關鍵的就是觀察，也就是取樣。觀察的夠周延，就是取樣數足夠，我們的修正模型才會是正確的。
反觀，我們的中央政府堅持不普篩，樂於瞎子摸象，自然找不出一個可依賴、可信賴的模型，更不可能以瞎摸出來的不可信模型做出任何正確的政策。
至於，陳時中提及篩檢之有偽陽性與偽陰性問題，大伙肯定忍不住想對阿中做一下統計學科普：
1.只要是「取樣」都會有誤差，但不取樣或取不足樣，誤差必定會更大。這是一般人都懂的「科普常識」。
2.外國並沒有因為取樣誤差（偽陽性.或偽陰性），而不進行普篩，因為它們造成的誤差（或偏差）遠低於「不」普篩！難不成，先進國家們能夠排除萬難做到全面做普篩，而自栩「世界跟不上台灣」的小英政府卻做不了嗎？
今時，台灣已為COVID-19疫情所深困，以陳時中在統計與科學概念的任性堅持，台灣防疫工作與政策恐怕依然逃離不了不倫不類的困境！？
行政院已在7月8日拍板，全國三級警戒從7月12日再延至7月26日。
不可諱言，快篩、普篩、醫療與疫苗已是防疫四關鍵，今後阿中還否帶領CDC團隊繼續「瞎子摸象」、執行無效的「盲搞政策」，全在智慧與愚蠢的一念之間。
照片來源：Unsplash
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