登革熱擴散路徑圖 台大時空演算法阻疫情失控

發稿時間:2018/08/15 11:54

最新更新:2018/08/17 11:32

字級: 字級縮小字級放大

台大地理環境資源學系主任溫在弘研發時空演算法,可分析登革熱等傳染病擴散路徑。圖為防疫團隊進行登革熱防疫工作。(中央社檔案照片)台大地理環境資源學系主任溫在弘研發時空演算法,可分析登革熱等傳染病擴散路徑。圖為防疫團隊進行登革熱防疫工作。(中央社檔案照片)

(中央社記者朱則瑋台北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,很快就有顯著防疫效果,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 the American Association of Geographers 108(4):1168-1186)等國際級的學術期刊。(編輯:蘇志宗)1070815



TOP