字體：小 中 大 |
|
|
|
| 2018/09/02 02:58:01瀏覽24｜回應0｜推薦0 | |
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 分享 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。 |
|
| ( 休閒生活｜旅人手札 ) |
