高端之亂2/台灣新冠死亡率超高 王任賢批陳時中設醫療障礙害人
CTWANT.2022年11月17日 17:22
王任賢醫師在SARS期間擔任「中區傳染病防治醫療網」指揮官成效卓著,他認為新冠肺炎防疫亂象導致不少病患枉死。(圖/黃鵬杰攝)

[周刊王CTWANT] 近來發表200多篇文章質疑高端疫苗效力的王任賢醫師,遭高端提告多項罪名而聲名大噪,其實王任賢在醫界早已赫赫有名,他曾在SARS期間擔任衛生署疾管局(現為衛福部疾管署)「中區傳染病防治醫療網」指揮官,帶領團隊創下「中部零起院內感染」佳績而轟動一時,當時王任賢被封為「抗煞英雄」、獲得國家生技醫療產業策進會頒佈的「醫療品質金獎」,然而台灣在新冠肺炎爆發以來的防疫亂象,造成不少病患枉死,讓他覺得有必要說實話。

走過SARS黑暗幽谷,王任賢認為台灣在新冠肺炎期間最大的問題是「就醫障礙」,台灣的醫療品質很好,但新冠肺炎死亡率卻超高,主要因為陳時中當衛福部長所設下的就醫障礙,讓很多病人到院前就已死亡,連沒得新冠肺炎的病人也因而死亡。他強調不該以醫療政策來保全醫院,上戰場把病人照顧好才是醫師的天職

王任賢指出,依照國際間Omicron死亡率約萬分之3推算,單日死亡人數頂多10多位,但台灣死亡率卻高達千分之5,以今年7月11日統計為例,仍有96人染疫死亡,不料衛福部長陳時中跑去選舉了,這樣相當不負責任。

1958年在台中出生的王任賢醫師是眷村子弟,爸爸是18歲就從大陸來台的年輕軍官,媽媽則是台中梧棲人,他說當初本省人和外省人不通婚,爸爸幾乎是以入贅方式才勉強娶到媽媽,他家4個兄弟姊妹成了標準的「芋頭番薯」。2歲時全家搬到台北,住在萬華的眷村「梅園一村」,籍貫是廣東梅縣的爸爸非常重視教育,全家只有父親微薄的軍餉收入,仍勒緊腰帶讓他念私立光仁小學和初中,而他也不負父母的期待考上建國中學,畢業後順利錄取台大醫學院。

王任賢醫師(第一排左一)小時候與父母,外婆,2位妹妹合照,弟弟還沒出生。(圖/王任賢提供)

王任賢說,當初因為家裡窮才想當醫師,自己的興趣其實在理工方面,可是爸爸要他念醫,他想想自己是眷村子弟,當醫師不用靠背景就能養家活口,因此走上醫學之路,可是進了醫學院後,發現學費也不便宜,一學期要好幾千元,還好申請到清寒獎學金,剛好足以支付學費,所以他等於是「被公費支持的學生」,因此下定決心有機會要進公部門貢獻所學。

服完兵役後要申請醫院當住院醫師,王任賢的爸爸告訴他:「你看我要到哪裡看病?」身為榮民的爸爸當然生病要去榮民總醫院,因此王任賢選擇榮總。他認為外科是靠手藝的科,他自認手藝不好、但內科要用腦筋,他腦筋好因此選內科,可是當時榮總醫師以國防醫學院畢業生為主,比較熱門的科別輪不到他這個台大畢業的外校生,後來他只好選了感染科,次專科選了「沒人要」的性病,爸爸還虧他說:「長得這麼體面,怎麼選了這麼猥褻的科。」不過也是因為性病和公共衛生的影響面很大,讓他踏上了公衛的道路。

王任賢待過台北和高雄的榮總、及台中的中國醫藥大學附設醫院。他從美國西雅圖華盛頓州立大學接受感染科性病訓練後回台,當時愛滋病案例陸續發生,他因為愛滋病防治和衛生署接觸,認識了當時的疾管局長涂醒哲,42歲就擔任疾管局顧問,成為歷年來最年輕的顧問,後來設計了「傳染病防治醫療網」,建立醫療橫向溝通制度,還和時任副局長施文儀合作研究制訂《傳染病防治法》,這是他在公衛方面最大貢獻,還因此得到金獎,不料高端現在竟告他違反《傳染病防治法》,讓他感到啼笑皆非。

SARS疫情期間全台草木皆兵,那時45歲的王任賢被繼任的疾管局長蘇益仁指派為中區防疫指揮官,中部地區的衛生局、各醫院都要聽他指揮,雖然當時中部有30幾位病人,但他帶領團隊抗SARS戰爭4個月內,體重掉了5公斤,創下醫院院內零感染,且只有1個死亡案例,完成北部和南部都做不到的事。

王任賢雖常大聲批評政府官員、專家學者,但看診結束後,又常脫下白袍、深入偏鄉進行「基層防疫」演講,與民眾、防疫人員對話,還自掏腰包成立中華民國防疫學會,並曾到對岸醫界擔任顧問培訓感染科醫師,因此當新冠疫情爆發,他馬上透過防疫學會與對岸窗口取得第一批新冠患者電腦斷層等資料,並在第一時間交給疾管署長周志浩,後續許多傳染病資訊,對岸也有提供相關資料給他,是政府的重要防疫作為參考。

疫情高峰時期許多民眾施打高端疫苗,目前面臨出國受限等問題。(圖/黃耀徵攝)

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  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司