【大纪元2018年08月15日讯】（大纪元记者陈懿胜台湾台北报导）针对登革热、麻疹等传染病疫情追踪，台湾大学地理环境资源系教授温在弘15日表示，透过机器学习特性所发展出的动态“时空算法”，能够协助辨识疫情群聚演化的动态进程，有助于提早预警、阻止传染源扩散，避免疫情失控。
传染病群聚扩散是人类行为及环境交互作用的结果，因此要掌握疫情发展，确认病例的发病日期与感染地点是重要的关键线索。为了解上述因素交互作用，温在弘从人类空间行为与环境互动的观点，理解传染病群聚扩散过程，并透过历年登革热病例的发病时间与地点等资讯，从疫情成长、缩小、分裂、合并、出现与消失等型态，发展“时空算法”的分析架构。
温在弘表示，每个病例就像葡萄，而发病时间与地点就像枝梗，“时空算法”可根据传染病的传播特性，推测葡萄（病例）之间的感染关系，重建葡萄串（群聚发病）感染的全貌，并进一步追踪感染者来源与地点，就如同台风路径一样去分析及预测。
温在弘说，“时空算法”后续也可应用在透过空气快速传播或飞沫接触的传染病，例如日前发生的麻疹群聚扩散疫情，若搭配自动化疫情通报系统，就能够追踪麻疹病例在具传染力的时间，曾出现在那些地方，以及后续发病状况等资讯，便能标示出危险地点，对民众提出警告，对于阻断传染路径也有帮助。
“时空算法”研究成果已分别发表于2017年《科学报导》（Scientific Reports）与2018年1月《美国地理学会年报》（Annals of the American Association of Geographers）等国际级的学术期刊。
责任编辑：昌英
