從資料到決策：災害應變中的決策資訊鏈

想像一個場景：凌晨兩點，一場大地震發生。XX醫院院內停電，樓上病房發生火災，急診則陸續湧入大量受傷民眾。醫院一方面必須處理院內災情，一方面又要持續收治傷患，原本有限的夜間人力很快就不敷使用。

醫院決定立即啟動人員召回。

召回訊息很快地透過簡訊與通訊軟體發送出去。幾分鐘後，有人已讀，有人開始回覆，也有人完全沒有反應。

這時候，如果有人問：「目前人員召回的狀況如何？」

我們可能會回答：「召回訊息已經發出去了。」

但對醫院的應變指揮官而言，真正需要知道的可能不是這件事。

他更需要知道的是：

30分鐘、1個小時、2個小時後，分別會有多少急診、手術室、加護病房、後勤及其他重要應變人員可以投入工作？

因為只有知道未來不同時間點可以取得多少人力，才能進一步決定是否擴大召回、哪些單位需要優先召回、現有人力如何重新配置，以及部分醫療功能是否需要調整。

「召回訊息已經發出去」與「指揮官知道未來可以取得多少人力」，中間其實還有一段很長的距離。

這段從現實狀況一路形成決策的過程，可以稱為「決策資訊鏈」。

 

決策資訊鏈：從資料到決策

災害應變需要資訊才能做決策。

但現實世界發生的事情，並不會自動成為決策者手中的資訊。從事情發生，到最後形成決策，這條「決策資訊鏈」可以分成五個階段：

資料取得 → 資料輸入 → 資料處理 → 資訊輸出 → 決策

也就是：

取得現實世界的重要資料 → 讓資料進入應變系統 → 將資料轉換成有意義的資訊 → 把資訊提供給需要決策的人 → 根據資訊做出決策。

任何一個環節出現斷裂，都可能使最後的決策受到影響。

我們可以用「人員召回」這件事情，逐步看看這條資訊鏈可能斷在哪裡。

 

第一階段：資料取得——重要的資料有沒有被取得？

醫院發出人員召回通知之後，首先需要取得的是每位員工目前的狀況。

他有沒有收到召回訊息？能不能返院？如果可以返院，大約多久後可以抵達？

醫院發出召回訊息後，如果部分員工沒有讀取，也沒有任何其他機制可以確認其狀態。此時，「這名員工能否返院、多久後可以抵達」這些重要資料，醫院並沒有取得。

此時，現實世界中其實存在一個重要的狀況——「這名員工目前能否返院」——但是應變系統並沒有取得這項資料。

類似的問題也可能發生在其他災害資訊上。例如地下室已經開始淹水，但因為現場無人、監測設備也沒有發出警示，因此醫院根本不知道淹水已經發生。

因此，決策資訊鏈的第一個問題是：

我們有沒有取得重要的資料？

 

第二階段：資料輸入——資料有沒有進入應變系統？

假設員工已經看到召回通知。

他也很清楚自己的狀況：「我可以返院，大約60分鐘後抵達。」

資料已經存在了。

但是，如果醫院的召回機制只有單向通知，沒有設計讓員工回覆「可以返院／無法返院／預計多久抵達」，這項資料就會停留在員工自己手中。

員工知道，但醫院不知道。

這是一個很重要的差異。

在災害應變中，我們常常會說：「這件事有人知道。」但真正需要確認的是：知道這件事的人，有沒有辦法把資料送進應變系統？

如果沒有適當的回報管道，再重要的資料也可能停留在某一個人、某一個單位或某一個通訊群組裡。

因此，決策資訊鏈的第二個問題是：

已經取得的資料，能不能進入應變系統？

 

第三階段：資料處理——資料有沒有變成可以支持決策的資訊？

假設召回系統運作正常。

數百名員工陸續回覆：

「可以返院，30分鐘後抵達。」

「目前無法返院。」

「大約一小時後可以到。」

「兩小時後才能抵達。」

醫院現在已經取得很多資料。

但如果把這幾百筆回覆資料直接交給指揮官，真的能幫助他做決策嗎？

未必。

指揮官真正需要知道的，可能是：

30分鐘、1小時及2小時內，各有多少不同職務的應變人員可以投入工作？

這就需要把一筆筆個別回覆，依照職務、專業能力、預計到院時間等進一步整理與分析。

原本的資料可能是：

「王○○，60分鐘後可以返院。」

經過整理之後，形成的資訊則可能是：

「60分鐘內預計有8名急診護理師、2名手術室護理師及1名麻醉科醫師可以返院。」

這時候，零散的資料才真正轉換成可以支持決策的資訊。

因此第三個問題不是「我們有沒有很多資料」，而是：

這些資料有沒有被轉換成決策者真正需要的資訊？

 

第四階段：資訊輸出——資訊有沒有到達需要決策的人？

假設負責人員已經完成統計。

目前已經知道 30分鐘、1小時及2小時後，各類應變人員預計可以到院的人數。

但如果這份資訊只是存在某位承辦人員的電腦裡，或停留在某個工作群組中，沒有在指揮會議中呈現，也沒有透過其他方式提供給指揮官或是其他需要用的人，那麼對決策者而言，這項資訊仍然沒有發揮作用。

因此，資訊管理不能只追求「資料都整理好了」。

還必須進一步思考：

什麼資訊，要在什麼時間，以什麼方式，提供給什麼人？

一份非常完整、卻在五個小時後才送到的統計資料，可能已經失去價值；相反地，一份內容精簡、但能即時呈現關鍵資訊的報告，反而更能支持當下的決策。

因此第四個問題是：

資訊能不能在需要的時間，有效呈現給需要做決策的人？

 

第五階段：決策——有了資訊，是否真的據此做出決策？

最後，假設指揮官已經掌握未來不同時間點預計可以返院的人力。

這時才真正進入決策。

目前的人力是否足以維持重要醫療功能？

是否需要擴大召回？

哪些單位或專業人力需要優先召回？

是否需要重新調整現有人員配置？

如果短時間內無法取得足夠人力，是否需要暫時調整部分醫療服務？

如果指揮官已經取得足以支持判斷的資訊，卻沒有據此調整召回規模或應變人員配置，那麼問題才真正發生在「決策」這個階段。

因此，決策資訊鏈最後要問的是：

決策者能否根據資訊做出適當的決策？

同樣的結果，可能來自完全不同的失效

現在回頭看人員召回這件事。

假設災害發生一小時後，指揮官仍然無法掌握未來可投入應變的人力，也沒有據此做出適當的人力部署。

表面上看起來，結果都一樣：「人員召回沒有發揮效果。」

但沿著決策資訊鏈往回看，原因可能完全不同。

可能是員工根本沒有看到召回訊息，因此醫院無法取得資料；也可能是員工知道自己能不能返院，卻沒有回報管道；可能已經收到大量回覆，卻沒有人整理不同職務與到院時間；可能統計已經完成，卻沒有呈報指揮官；也可能所有資訊都已經到位，最後卻沒有據此調整召回策略。

最後看到的結果相同，但需要改善的方法完全不同。

如果問題出在資料取得，可能需要改善通知與確認機制。

如果問題出在資料輸入，需要建立適當的回報管道。

如果問題出在資料處理，需要改善資料彙整與分析方式。

如果問題出在資訊輸出，需要重新設計資訊如何呈現與傳遞。

而如果前面四個環節都正常，才需要進一步檢視決策本身。

這也是「決策資訊鏈」最重要的用途之一：

當決策沒有產生預期結果時，不要只看最後做決策的人，而要沿著整條資訊鏈往回尋找真正的失效點。

從「要做什麼決策」反推「需要什麼資訊」

決策資訊鏈不只能用來找出資訊在哪裡失效，也可以反過來協助我們設計應變系統。

傳統上，我們很容易從「可以蒐集哪些資料」開始思考。但資料很多，不代表能夠支持決策。另一種方式，是先問：

「災害發生時，我們需要做哪些重要決策？」

再從決策需求一路往回推。

如果要決定是否擴大人員召回，指揮官需要什麼資訊？

可能需要知道目前人力缺口，以及未來30、60、120分鐘可以返院的人力。

要產生這些資訊，需要取得哪些資料？

可能包括員工的職務、能否返院及預計到院時間。

這些資料如何進入系統？誰負責彙整？如何分析？多久更新一次？最後又透過什麼方式呈現給指揮官？

如此一來，資訊管理就不再只是「蒐集越多資料越好」，而是從決策需求出發，反過來設計真正需要的資料與資訊流程。

這套思考方式同樣可以運用在應變計畫與演習中。

演習測試的不應該只是「召回訊息有沒有發出去」，而是要繼續往下測試：員工能不能回報？回報資料有沒有人整理？能不能形成可用資訊？資訊有沒有到達指揮官？最後是否真的產生相應的決策？

 

資訊的終點，是決策

災害應變需要大量資訊。

但資訊管理的目的，從來不只是建立更多表格、更多通訊群組，或要求更多人回報。

真正的目的，是支持決策。

因此，當我們下一次在演習或真實事件中發現「資訊沒有掌握好」時，或許可以把這句話再拆得更清楚：

資料有沒有取得？
資料有沒有進入系統？
資料有沒有轉換成資訊？
資訊有沒有到達決策者？
最後，有沒有真正支持決策？

從現實世界發生一件事情，到指揮官做出一項決策，中間不是一個點，而是一條鏈。

其中任何一個環節失效，都可能讓最後的決策受到影響。

我們真正需要建立的，不只是資訊蒐集系統，而是一條能夠支持決策的資訊鏈。

 

作者：周維國（台大醫院急診部主治醫師、ISO 31000 Risk Manager、台灣緊急應變管理協會常務理事）

每家醫院或機構面臨的風險與挑戰都不盡相同，因此沒有一套方法適用於所有組織。若您希望規劃符合機構需求的教育訓練、風險分析、桌上演習或韌性提升方案，歡迎與我們聯絡：
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參考資料：

1.          Dammann, O. (2018). Data, information, evidence, and knowledge: A proposal for health informatics and data science. Online Journal of Public Health Informatics, 10(3), e224. https://doi.org/10.5210/ojphi.v10i3.9631

2.          Hertweck, P., Moßgraber, J., Kontopoulos, E., Mitzias, P., Hellmund, T., Karakostas, A., Hilbring, D., van der Schaaf, H., Vrochidis, S., Blume, J.-W., & Kompatsiaris, I. (2018). The backbone of decision support systems: The sensor to decision chain. International Journal of Information Systems for Crisis Response and Management, 10(4), 65–86. https://doi.org/10.4018/IJISCRAM.2018100104

3.          Jayawardene, V., Huggins, T. J., Prasanna, R., & Fakhruddin, B. (2021). The role of data and information quality during disaster response decision-making. Progress in Disaster Science, 12, 100202. https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2021.100202

4.          Ries, M., von der Forst, M., Schäfer, H., Bikowski, K., Franzen, K., Geoerg, P., Weykamp, F., Popp, E., & Küllenberg, J. (2026). Operational enablers and barriers in hospital incident command: Insights from a single-center table-top exercise at a tertiary care university hospital—A qualitative phenomenological study. Frontiers in Public Health, 14, 1880835. https://doi.org/10.3389/fpubh.2026.1880835

5.          Van de Walle, B., Van Den Eede, G., & Muhren, W. (2009). Humanitarian information management and systems. In J. Löffler & M. Klann (Eds.), Mobile response (Lecture Notes in Computer Science, Vol. 5424, pp. 12–21). Springer.