演算法算出傳染病傳染途徑台大教授溫在弘：有助預警和防堵－inc65060的部落格

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台大地理環境資源系教授溫在弘成功發展出動態「時空演算法」，透過機器學習特性，協助辨識疫情群聚演化的動態進程，不僅可以有效找出傳染病大規模爆發的前兆特徵，並能有效掌握及控制疫情，有助於政府提早預警，避免疫情擴散。溫在弘指出，疫情就像串葡萄，每個病例就像葡萄，發病時間與地點就像枝梗，「時空演算法」可根據傳染病的傳播特性，推測葡萄之間的感染關係，重建葡萄串感染的全貌，並進一步追蹤感染者來源與地點，若是大規模疫情，可透過「時空演算法」進行追蹤分析，找出群聚感染關鍵。溫在弘表示，「時空演算法」不僅可以標示出危險地點，對民眾提出警告，也可幫助阻斷傳染路徑。