新型冠狀病毒肺炎估計去年12月在湖北開始爆發，加拿大一家科網公司早於12月尾就發出警報，較美國以至世界衛生組織(WHO)的警報早發出，突顯人工智能(AI)和機器學習技術在預測傳染病上的功用。 美國疾病控制及預防中心(CDC)1月6日警告中國出現與流感類似的爆發，而根據世衛官方網站，世衛中國辦公室在12月31日接獲中國通報指武漢有不明病因肺炎個案，由當天至1月3日，中國再通報共44宗個案；至1月9日，世衛方首向公眾通報中國有類似流感的爆發。不過在12月31日，位於加拿大的環球健康監測平台BlueDot已偵測問題發生並發出警報。 防寨卡病毒早建功 傳播前半年預警 BlueDot利用人工智能和機器學習系統，能夠每天分析全球65種語言的約10萬篇傳媒報道、各地動植物疾病網絡、航空公司機位數據和官方公布，再加上當地氣候、溫度甚至牲畜的生活環境，藉此預測和偵測超過100種潛在傳染病爆發。流行病學家分析AI提供的線索後會檢視和確認，然後向公司的客戶提交報告，包括政府、相關業界和公共衛生機構，以及航空公司和受影響地區的醫院等。在2016年，BlueDot在寨卡病毒於佛羅里達州傳播前6個月已能發出警報。 分析機位數據 預測擴散至曼谷東京 在武漢肺炎一役上，該公司也透過機位數據，準確預測病毒會快速擴散至曼谷、東京、台北和首爾等城市。 BlueDot創辦人兼總裁卡姆蘭汗(Kamran Khan)是加拿大多倫多大學醫學與公共衛生教授，2003年SARS時是前線醫護人員。他說：「我們知道不可以依靠政府提供及時資訊。我們可以抽出可能爆發的新聞報道、論壇帖子或博客文章，以及其他可能顯示異常情况發生的蛛絲馬迹。」他說，AI系統可以每15分鐘分析資料一次，若人手處理要僱用超過100人。 另一家公司Metabiota亦透過分析航班資料，在泰日韓台分別出現個案前超過1星期，指出哪些國家或地區有高風險。Metabiota目前正試圖將人工智能分析應用到社交網站，因為網上平台和論壇是顯示疫情會否爆發和是否導致公眾憂慮的指標之一。 (Wired╱科技時報/Recode)
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