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戒菸好難？ 醫院用「它」戒菸成功率達5成
▲台中榮總運用渥太華模式，戒菸成功率達5成。（示意照/傅彬貴醫師提供）
匯流新聞網記者陳鈞凱/台北報導
戒菸好難？事實上，想要一舉戒除菸癮，除了靠本身的意願之外，醫院的介入更是關鍵。台中榮總自2017年以來，開始推動利用癮君子因病就醫時、說服其戒菸的「渥太華戒菸模式」，1年內團隊就成功提升戒菸率達5成，甚至連菸齡高達40年的病友也成功甩掉不離手的那支菸。
所謂的「渥太華戒菸模式Otaawa Model for Smoking Cessation
是由加拿大渥太華大學心臟研究所人員所創設，利用病人因病就醫時機，提供吸菸者最好的戒菸良機。
台中榮總呼吸加護病房主任暨戒菸治療精進推動小組負責人傅彬貴表示，根據統計顯示，台灣仍有313萬吸菸人口，且僅有2成民眾曾主動尋求戒菸治療服務，醫院如何主動介入更形重要，只要民眾走入診間，就有機會擺脫菸癮。
尤其「吸菸傷心」會提升心血管疾病風險，在全球，是每年造成170萬名心血管病友的死亡主因。
傅彬貴說，吸菸者其實都了解吸菸的危害，但當菸癮發作又缺乏戒菸動機的情況下，往往無法下定決心戒菸，非要等到罹患心血管或肺部等相關疾病，必須治療甚至住院時，才悔不當初、動起戒菸念頭。
專門的戒菸門診，傅彬貴指出，需要吸菸者自主上門，但臨床觀察發現，如果醫護人員在吸菸者因病就醫或住院時，主動詢問、建議其戒菸，吸菸者更有意願戒菸，且醫院可以整合數個專科資源，協助評估吸菸者狀況，提供專業諮詢與藥物治療，讓醫院成為最好的戒菸場所。
「渥太華戒菸模式」自2002年以來，已在加拿大350多個地點實施，以有吸菸的住院病人來看，可幫助逾3成吸菸者在半年內不再吸菸；且透過渥太華戒菸模式戒除菸癮的人，30天內因吸菸引起相關疾病住院的比例降低了45%。
傅彬貴強調，民眾不要只靠意志力戒菸，單靠意志力戒菸成功率不到3%，建議透過醫院專業協助並使用戒菸藥物治療，才能有效提升戒菸率，過去有民眾擔心戒菸藥物可能造成心血管疾病副作用，但最新研究證實，不論何種治療方式都不會增加心血管疾病的風險。
照片來源：傅彬貴醫師提供
【匯流筆陣】
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鴻海集團轉投資的富盈數據成立「字媒體」，執行長陳顯立強調致力成為為品牌主提供最佳解決方案的「數據線民」。（攝影/ 鄭國強）
「將資訊碎片化、片段化然後再重組，提供給讀者他要的資訊，一方面也找出讀者的『真實需求』。」富盈數據執行長陳顯立談到「字媒體」的角色時，難免必須帶著抽像的形容，然而背後所做的其實和Facebook主動推給每個使用者的資訊類似，「讓對某個項目有興趣的人，得到他想要的資訊」，但是字媒體（ZiMedia）還有一個目標：替鴻海集團找到消費者的下一步需求。
這家由鴻海集團投資7千萬元，在2016年12月成立的公司，執行長陳顯立透露，營收已到三億元的規模，富盈數據也是鴻海集團龐大的硬體轉投資事業中，少有的軟體事業，但在人工智慧、演算法、大數據的潮流之下，卻又成為鴻海集團最能接近消費市場動態的轉投資事業，更精確的說，富盈數據可足以勝任鴻海的情報探子。
鴻海轉投資，貼近消費大眾
外界多注重在「字媒體」如何在痞客邦的範疇下去運作，正如陳顯立接受《數位時代》採訪的時候說「在痞客邦，部落客是房客，痞客邦是房東，蓋板廣告是租金。而我們的想法是，字媒體是百貨公司，部落客都是專櫃。專櫃賺錢，百貨公司也賺錢，所以我們分享50%（字媒體和部落客的分潤比例）給專櫃。」
卻鮮少知道字媒體的分析方法，尤其是把「數據」轉換成「數據經濟」的過程，陳顯立大方的透露一種以「文字採礦」、機器學習、分群等技術輔佐下的資料萃取過程。
陳顯立說，長期觀察讀者對3C產品的偏好描述、對功能的抱怨、對售價的評論、推薦給朋友的資訊，藉以推測出目前消費者心中的想要的產品，例如「是大螢幕還是小螢幕？」「怎麼還沒看完這集手機就快沒電了」之類的資訊，形成消費者動機的描述，讓母公司集團事業可以參考，甚至做為下一代商品的依據。
更細部的來看，例如讀者在閱讀汽車相關報導時停留的時間特別久，也讀了很多篇相關的文章，網站將他分類為「對汽車感到高度興趣的人」，因此也會主動推播其他相關的汽車文章以及廣告，這背後是靠著關鍵字、標籤、網路行為的集體偵測分類結果。
關鍵在於，這名讀者如果永遠被分析工具分類為「對汽車有興趣的人」而陷入「不斷的收到汽車資訊」怎麼辦？陳顯立說，演算法會以「配對」的模式看他和哪一群人接近，再把「這群人可能有興趣」的資訊繼續提供給他。
數據經萃取，成為商戰關鍵資訊
有趣的問題來了，有些分析帶來的卻是數據災難，陳顯立舉例說，某個人時常打電話去日本料理店，然後就被數據解讀為『喜歡吃日本料理的人』，但其實他只是送貨員，在『結果數據』統計裡完全沒有其他資料可以佐證『他是喜歡日本料理的人啊』，爾後也因為看到太多日本料理資訊讓他覺得很煩，然後他跑去吃牛排了!
他表示，從數據中知道某消費者買了一台冰箱，就判斷他是冰箱的需求客戶，然後不停推播冰箱資訊給他嗎?當然不可以。通常購買冰箱的家庭用戶，下一次購買的時間點可能是五到十年後。而更重要的是，你如何透過這個結果，推算的出買冰箱的人是家庭主婦，是公司總務，還是賣冰的店家呢？」
在行銷上，許多行銷公司也試過用藝人宣傳做促購，但發現藝人的粉絲及收視族群多半是因為追星，無法在商業應用上帶來實質的營收的問題。
陳顯立強調，「一個數據策展團隊，如果沒有辦法替客戶帶來『轉單和營收』，那就不能算是有意義的數據，只能當作文獻了。」他說，「不要把我們當作只是個賣廣告的，我們致力成為為品牌主提供最佳解決方案的『數據線民』。」
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