台大公衛學院教授陳秀熙今天表示，藉由數位科技可在短時間內針對武漢肺炎疫情建立AI預測模型，提供決策者參考並快速制訂封鎖或解封決策。
台大公共衛生學院教授陳秀熙今天舉行武漢肺炎防疫科學線上直播，分享人工智慧（AI）如何應用於COVID-19（2019冠狀病毒疾病，武漢肺炎）在流行疫情預測、疾病治療診斷及藥物、疫苗發展等方面。
陳秀熙表示，COVID-19雖帶來傳染病威脅，但運用大數據、物聯網、人工智慧、區塊鏈等數位科技可協助減災，「化危機為轉機」，如結合大數據動態、國家疫情和電信疫情等資料，可在短時間內建立AI預測模型，提供決策者參考並快速制訂封城或解封決策。
陳秀熙提到，目前已有許多國家將大數據應用於接觸者追蹤系統，如歐洲推動跨境使用。另外大數據也可應用於疫情預測，根據日本鑽石公主號的公開資料預測疫情流行曲線，可針對部分或全面隔離檢疫進行效益評估，有助於未來郵輪啟動時的防疫參考。
相較於傳統疫情預測模型，陳秀熙指出，AI預測模型除了每日新增個案數等疫情資料，還可利用自然語言處理模式納入新聞、網路等資訊，了解防疫政策實施狀況及民眾警覺性，相較於只採用疫情資料的傳統預測模型，AI預測模型能提供更好的預測力。
另外，陳秀熙提到，最近媒體報導俄羅斯疫苗未經臨床試驗第3期就開始施打，有研究提到，俄羅斯疫苗非隨機分派試驗，而是採取兩間不同醫院且不同製造方法的疫苗，並針對接受疫苗的自願者進行評估。
陳秀熙表示，經過臨床試驗第一和第2期接受施打疫苗42天後，所有人都得到血清抗體，因此俄羅斯決定提前施打疫苗；但研究設計無對照組，可能出現自願者的選擇偏差，不同疫苗的抗體間也無交叉保護作用，仍須繼續觀察。
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