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台大教授時空演算法 分析疫情來源靈感自颱風路徑圖

2018-08-15 11:00聯合報 記者林良齊╱即時報導

台灣大學地理系教授溫在弘以此為靈感發展出「時空演算法」可分析過去長時間地區性疫情...
台灣大學地理系教授溫在弘以此為靈感發展出「時空演算法」可分析過去長時間地區性疫情的發生理解疫情的擴散結構,未來也可以以此為基礎不排除發展出短期預警性的疫情。記者林良齊/攝影
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中央氣象局颱風路徑圖除了標示出颱風中心位置外,也有影響半徑,台灣大學地理系教授溫在弘以此為靈感,發展出「時空演算法」,可分析過去長時間地區性疫情的發生,理解疫情的擴散結構,未來也可以以此為基礎,不排除發展出短期預警性的疫情。

溫在弘說,除了中央氣象局的颱風路徑圖外,「美劇」數字搜查線曾經有集描述如何透過科技掌握疫情擴散的來源,此影集也呼應他的想法,因此透過過去各地疫情分析發展出的「時空演算法」,可以分析過去的歷史數據。

溫在弘說明,疫情就像葡萄串一樣,發病時間與地點就像枝梗,時空演算法可依傳染病的傳播特性推測病例間的感染關係,重建群聚病例感染的全貌,並且進一步追蹤感染者來源地點。他指出,若是大規模疫情就會如同葡萄串一樣相互傳播,短時間內就可能讓更多群聚感染,增加控制疫情的難度,時空演算法可透過感染路徑得追蹤分析,找出群聚傳染的關鍵。

溫在弘說,目前用來分析理解過去的疫情,如過去經常在哪裡發生,在疫情大規模發生時可強化打擊面減少人力與物力的使用。曾與疾管署合作的溫在弘也說,疫情調查最重要的就是知道感染來源,雖然目前僅用在分析過去的資料、做為長期追蹤,但未來也希望把氣象資料、人口資料、交通資料等結合,發展出短期可預警的系統。

該研究成果發表於去年「科學報導」第7期與今年1月「美國地理學會年報」第108期等國際學術期刊。

【中央社/台北15日電】

台大地理環境資源學系主任溫在弘從中央氣象局颱風路徑預測圖得到靈感,研發時空演算法,可分析登革熱等傳染病擴散路徑,未來將跟疾管署合作,希望提升國家傳染病預測能力。

傳染病群聚擴散是人類行為及環境交互作用的結果,台灣每年都有登革熱疫情發生,2002年、2014年都曾爆發大規模疫情,過去疫情擴散都只能靠點狀方式分析,台大地理環境資源學系主任溫在弘從中央氣象局颱風路徑圖得到靈感,研發出時空演算法,可分析出傳染病的擴散路徑及演化動態進程。

溫在弘說,颱風路徑圖很常見,大部分民眾都看得懂,他希望能把這樣的路徑圖套用在傳染病上,疫情就像一串葡萄,時空演算法可根據傳染病的傳播特性,推測葡萄之間的感染關係,重建葡萄串感染的全貌,並且進一步追蹤感染者來源地點。

溫在弘指出,演算法把傳染病資料變成像是颱風路徑圖一樣,清楚點出颱風(疫情)結構,暴風範圍,暴風中心點,以及移動趨勢等數據,發展出類似颱風預測的模式,把過去點描述傳染病演變過程,進階到樹狀的定量結構的描述。

以登革熱來說,當病例較少時,透過疾管相關單位地毯式調查,很快就有顯卓防疫效果,但遇到疫情大規模爆發失控,可能一天就有上百例甚至上千病例時,人力物力不足,無法投入疫情分析,這時就可利用時空演算法,運用機器學習特性,協助辨識疫情群聚演化的動態進程。

溫在弘表示,衛福部疾病管制署的疫情通報資系統非常強,未來希望可以把時空演算法跟系統結合,在遇到大規模傳染病擴散時,可呈現擴散路徑趨勢等資料,協助決策者預測疫情擴散路徑,藉此阻斷傳染路徑,阻止疫情失控。

溫在弘已透過時空演算法,提出登革熱、結核病等多項疫情傳播圖像,研究成果分別發表2017年「科學報導」第7期(Scientific Reports 7:12565)與今年1月「美國地理學會年報」第108期(Annals of theAmerican Association of Geographers 108(4):1168-1186)等國際級的學術期刊。

疫情颱風氣象局

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