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2018/10/13 10:23
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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 facebook 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。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }

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.innity-apps-reset { padding: 20px 0 0 !important; margin: -20px auto -10px !important; } 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?

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