第一頁：問題的框架
暴露評估：風險管理的基石
暴露輪廓
這不是單一次的測量值，而是勞工經歷的完整暴露分佈，包含個人內與個人間的變異。我們的目標是描繪出暴露的強度、持續時間與頻率。
相似暴露族群 (SEG)
為了有效管理，我們會將工作內容與暴露輪廓相似的勞工劃分為一個群體，例如「A產線的所有噴漆作業員」。
評估決策
將暴露輪廓與職業暴露限值(OEL)比較，判斷暴露是「可接受」、「不確定」還是「不可接受」，並採取相應行動。
風險的標竿：職業暴露限值 (OELs)
OELs 不僅是數字
職業暴露限值是我們判斷風險的「尺」，但不同機構的標準嚴格程度差異很大。有責任感的組織常採用比法規更嚴格的健康建議值，以提供更完善的保護。
傳統採樣的挑戰：四次採樣的信心陷阱
假設您對一個相似暴露族群(SEG)進行了四次採樣，結果都低於OEL。您能多自信地說「暴露是安全的」？由於樣本數太少(n=4)，統計學告訴我們，信心其實非常低。
我們只有 26% 的信心，能說該族群 75% 的暴露會低於OEL。
我們只有 5% 的信心，能說該族群 90% 的暴露會低於OEL。
我們只有 1% 的信心，能說該族群 95% 的暴露會低於OEL。
結論：少量採樣數據帶來巨大的不確定性，不足以做出可靠的風險判斷。
第二頁：模型的角色與應用
解決方案：暴露評估模型的強大應用
模型是強化專業判斷、超越時間限制的利器，應用範圍橫跨過去、現在與未來。
🕰️
回溯過去
- ⚖️ 訴訟案件暴露重建
- 🔬 流行病學研究
- 💥 意外事故追蹤
🔬
評估現在
- 🎯 決定採樣優先序
- 📄 為專業判斷提供佐證
- 📊 補充有限的採樣數據
🚀
預測未來
- 🏭 評估製程變更風險
- 🚨 規劃緊急應變
- ✅ 做到設計預防
核心思想：決策的關鍵在於相對距離
一個模型或採樣數據是否「夠好」，並非取決於它能否完美預測真實濃度，而是取決於它的結果是否能幫助我們在特定的OEL背景下，做出可靠的風險管理決策。
採樣數據分佈
模型預測分佈