Hsien-Ho Lin, MD, MPH, ScD

Associate Dean, College of Public Health
Director, Global Health Program
Professor, Institute of Epidemiology and Preventive Medicine
National Taiwan University
Rm. 706, 7F., No.17, Syujhou Rd., Jhongjheng Dist., Taipei City 100
Work Phone: +886-2-33668023
Fax: +886-2-33668023
Email: hsienho@ntu.edu.tw
Director, Global Health Program
Professor, Institute of Epidemiology and Preventive Medicine
National Taiwan University
Rm. 706, 7F., No.17, Syujhou Rd., Jhongjheng Dist., Taipei City 100
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Fax: +886-2-33668023
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My research interest involves using epidemiological studies to assist control and prevention of tuberculosis. I have been studying risk factors of tuberculosis, including active smoking and passive smoking, indoor and ambient air pollution, alcohol use, and diabetes, using population-based cohort studies and meta-analysis. Building on evidence from these epidemiological studies and epidemic theory of infectious diseases, I am investigating population-level impact of changing risk factors on future tuberculosis epidemiology, the interaction between chronic disease epidemiology and tuberculosis epidemiology, and methodological issues when conducting such studies. I am also using epidemic models to assess the potential impact of tuberculosis interventions that are being considered by policy makers, including new diagnostics (e.g., LED microscopy, Gene Xpert MTB/RIF) in developing countries and tuberculosis control programs (active case finding and treatment of latent tuberculosis infection) in Taiwan. Our team is currently conducting a large population-based tuberculosis cohort study combining whole genome sequencing, routine public health information (including contact investigation), and geographic information system to understand the transmission of drug-susceptible and drug-resistance tuberculosis in Taiwan. We also involved in investigating the transmission dynamics of COVID-19 and evaluating the effectiveness of case-based and population-based interventions for COVID-19 in Taiwan.
I am also interested in applying the framework of Comparative Risk Assessment and have extended it to a time-based approach when we evaluated the impact of respirable pollutants on major lung diseases in China.
我的研究興趣主要在傳染病流行病學特別是結核病的流行病學研究,包括結合傳統流行病學方法與傳染病動態傳播的數理模型方法,及近期以整合病原體定序與公衛資訊方法分析南臺灣結核病動態傳播,我在結核病流行病學領域的主要研究內容如下:
1. 結核病危險因子與結核病疫情之相關性
過去二十年的經驗與研究發現,全球結核病防治單純只靠被動個案發現與直接觀察療法(DOTS策略)似乎不足以達成發生率的顯著下降,因此相關單位近年來開始思考可修飾的危險因子(modifiable risk factors)在結核病防治上的可能角色。我們運用系統回顧與統合分析的方式,對文獻中關於呼吸道相關危害包含主動吸煙,二手煙,以及室內空氣污染與結核病發病的相關性作一整合,並針對不同研究之間所觀察到的異質性(heterogeneity)做進一步分析,這類的研究方法有助於瞭解暴露與危害之間的相關性的證據等級,並可以指出目前研究的知識缺口(knowledge gap)。不同於其他慢性病的流行病學研究,我們發現結核病的危險因子研究尚缺少大型的世代研究來提供較好的流病證據,因此,我們結合台灣的大型健康調查資料與國民健康保險資料庫,針對吸煙,二手煙,空氣污染,糖尿病嚴重度等因子與結核病的發病進行世代研究。同時,我們亦將流行病學研究觀察到的相關性進行轉譯研究,以進一步了解危險因子在人群中的盛行變化將如何影響結核病的中長程疫情甚至是結核病防治介入的成效。因為結核病的傳染特性,要了解危險因子對於疫情的影響必須同時考量危險因子的直接與間接效應(如同疫苗的效果必須同時考慮群體免疫),因此我們使用傳染病數理模型的研究方法,將危險因子對於結核病自然史以及傳播的影響同時考慮,以對危險因子的中長程疫情影響做更正確的評估。
2. 結核病介入模式對於結核病疫情控制之影響
傳染病數理模型的一項重要應用便是在於評估介入策略(intervention strategy)對於疫情控制可能產生的影響。過去十年來,新研發的結核病診斷工具陸續問世,並被認為有潛力可以取代或是輔助傳統的顯微鏡抹片以及胸部X光,然而,目前為止的研究大多集中在新診斷工具的準確性評估,尚缺少關於新工具對結核病傳播以及疫情可能帶來影響的研究。我們認為這一類的評估性研究,必須深入考量該診斷工具本身的特性與使用方式(例如在參考實驗室使用或是在地區衛生中心使用,或是用於主動或被動個案發現),以及病人的就醫行為與當地的醫療系統(health system),因此,我們結合了傳染病的數理模型(epidemic modeling)與醫療系統的操作模型(operational modeling),希望透過兩種不同模型的結合,對於新診斷工具實際上可能帶來的影響,作一更精確的推估。另一方面,台灣防疫單位近年在結核病防治推動上不遺餘力,然尚缺少對於各項推動政策(如主動個案發現與治療潛伏感染等)可能帶來影響之評估,我們亦將使用數理模型,結合本土的疫情資料與各項政策推行的中間指標,對於幾項重點政策在疫情上的影響與成本效益進行分析,以期能幫助防疫單位進行更有實證依據的政策制定(evidence-based policy making)。
3. 結合基因體資訊與公衛資訊分析結核病動態傳播
結核病在防治上的重大挑戰,是因為可傳播期與潛伏期均長,所以常規疫情調查不容易確立個案之間的關聯性,且常有未被發現之疫情。這代表公共衛生端可能錯過及早發現疫情且加以介入控制(包含活動個案發現以及潛伏個案之預防性投藥)之最佳時機。為達到更佳之疫情防治,近年來國際上紛紛將傳統結核病分子流行病學工具,逐漸進化至全基因定序(whole genome sequencing),並發現其在公衛端廣泛應用之可能性,然相關研究在國內卻是闕如。
我們希望在高雄建立長期且具有地理覆蓋性之流行病學研究,預計將所有結核菌培養陽性之病患檢體進行全基因定序與生物資訊分析。以精準結核病防治(precision tuberculosis control)為核心概念,我們將把全基因定序結果與常規結核病防疫資料結合,並且同時使用地理空間分析工具。研究將探討與深入剖析高雄地區可能的結核病群聚,找出結核病傳播之危險因子與空間群聚,探討使用定序資料決定群聚時之適當SNP切點,以及推測傳播可能發生途徑之可能傳播樹(transmission tree),併將提供於國內結核病疫情控制之政策制定參考。
我的另一項研究興趣則是與全球疾病負擔(Global Burden of Disease)相關的比較性風險評估(Comparative Risk Assessment),過去曾經進行中國大陸的呼吸道危害對於肺病的比較性風險評估,並期待以此研究架構對台灣的主要危險因子進行調查,以期能更加了解危險因子對國人健康的危害,進一步幫助預防保健之政策制定。
我的團隊並於2020年開始研究新型冠狀病毒肺炎流行(COVID-19)的傳播動態,以及分別評估以個人或群體為基礎的介入對於疫情的影響。
I am also interested in applying the framework of Comparative Risk Assessment and have extended it to a time-based approach when we evaluated the impact of respirable pollutants on major lung diseases in China.
我的研究興趣主要在傳染病流行病學特別是結核病的流行病學研究,包括結合傳統流行病學方法與傳染病動態傳播的數理模型方法,及近期以整合病原體定序與公衛資訊方法分析南臺灣結核病動態傳播,我在結核病流行病學領域的主要研究內容如下:
1. 結核病危險因子與結核病疫情之相關性
過去二十年的經驗與研究發現,全球結核病防治單純只靠被動個案發現與直接觀察療法(DOTS策略)似乎不足以達成發生率的顯著下降,因此相關單位近年來開始思考可修飾的危險因子(modifiable risk factors)在結核病防治上的可能角色。我們運用系統回顧與統合分析的方式,對文獻中關於呼吸道相關危害包含主動吸煙,二手煙,以及室內空氣污染與結核病發病的相關性作一整合,並針對不同研究之間所觀察到的異質性(heterogeneity)做進一步分析,這類的研究方法有助於瞭解暴露與危害之間的相關性的證據等級,並可以指出目前研究的知識缺口(knowledge gap)。不同於其他慢性病的流行病學研究,我們發現結核病的危險因子研究尚缺少大型的世代研究來提供較好的流病證據,因此,我們結合台灣的大型健康調查資料與國民健康保險資料庫,針對吸煙,二手煙,空氣污染,糖尿病嚴重度等因子與結核病的發病進行世代研究。同時,我們亦將流行病學研究觀察到的相關性進行轉譯研究,以進一步了解危險因子在人群中的盛行變化將如何影響結核病的中長程疫情甚至是結核病防治介入的成效。因為結核病的傳染特性,要了解危險因子對於疫情的影響必須同時考量危險因子的直接與間接效應(如同疫苗的效果必須同時考慮群體免疫),因此我們使用傳染病數理模型的研究方法,將危險因子對於結核病自然史以及傳播的影響同時考慮,以對危險因子的中長程疫情影響做更正確的評估。
2. 結核病介入模式對於結核病疫情控制之影響
傳染病數理模型的一項重要應用便是在於評估介入策略(intervention strategy)對於疫情控制可能產生的影響。過去十年來,新研發的結核病診斷工具陸續問世,並被認為有潛力可以取代或是輔助傳統的顯微鏡抹片以及胸部X光,然而,目前為止的研究大多集中在新診斷工具的準確性評估,尚缺少關於新工具對結核病傳播以及疫情可能帶來影響的研究。我們認為這一類的評估性研究,必須深入考量該診斷工具本身的特性與使用方式(例如在參考實驗室使用或是在地區衛生中心使用,或是用於主動或被動個案發現),以及病人的就醫行為與當地的醫療系統(health system),因此,我們結合了傳染病的數理模型(epidemic modeling)與醫療系統的操作模型(operational modeling),希望透過兩種不同模型的結合,對於新診斷工具實際上可能帶來的影響,作一更精確的推估。另一方面,台灣防疫單位近年在結核病防治推動上不遺餘力,然尚缺少對於各項推動政策(如主動個案發現與治療潛伏感染等)可能帶來影響之評估,我們亦將使用數理模型,結合本土的疫情資料與各項政策推行的中間指標,對於幾項重點政策在疫情上的影響與成本效益進行分析,以期能幫助防疫單位進行更有實證依據的政策制定(evidence-based policy making)。
3. 結合基因體資訊與公衛資訊分析結核病動態傳播
結核病在防治上的重大挑戰,是因為可傳播期與潛伏期均長,所以常規疫情調查不容易確立個案之間的關聯性,且常有未被發現之疫情。這代表公共衛生端可能錯過及早發現疫情且加以介入控制(包含活動個案發現以及潛伏個案之預防性投藥)之最佳時機。為達到更佳之疫情防治,近年來國際上紛紛將傳統結核病分子流行病學工具,逐漸進化至全基因定序(whole genome sequencing),並發現其在公衛端廣泛應用之可能性,然相關研究在國內卻是闕如。
我們希望在高雄建立長期且具有地理覆蓋性之流行病學研究,預計將所有結核菌培養陽性之病患檢體進行全基因定序與生物資訊分析。以精準結核病防治(precision tuberculosis control)為核心概念,我們將把全基因定序結果與常規結核病防疫資料結合,並且同時使用地理空間分析工具。研究將探討與深入剖析高雄地區可能的結核病群聚,找出結核病傳播之危險因子與空間群聚,探討使用定序資料決定群聚時之適當SNP切點,以及推測傳播可能發生途徑之可能傳播樹(transmission tree),併將提供於國內結核病疫情控制之政策制定參考。
我的另一項研究興趣則是與全球疾病負擔(Global Burden of Disease)相關的比較性風險評估(Comparative Risk Assessment),過去曾經進行中國大陸的呼吸道危害對於肺病的比較性風險評估,並期待以此研究架構對台灣的主要危險因子進行調查,以期能更加了解危險因子對國人健康的危害,進一步幫助預防保健之政策制定。
我的團隊並於2020年開始研究新型冠狀病毒肺炎流行(COVID-19)的傳播動態,以及分別評估以個人或群體為基礎的介入對於疫情的影響。