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用Google預警茲卡病毒疫情?

miss9_96
・2016/04/23 ・3654字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 584 ・九年級

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「有證據了!茲卡病毒真的會導致胎兒畸形!」——美國疾管署(2016/04/13) [1]

577px-MICROCEPHALY
感染茲卡病毒的母親生下小頭畸形的嬰兒。圖/By Beth.herlin – Own work, CC BY-SA 4.0, wikipedia

難以預警的疫情

2015 年年初,茲卡病毒在巴西爆發大流行,由於疾病的症狀不嚴重,僅有輕微地紅疹、結膜炎、關節痛等 [2],所以沒有引起太多注意。沒想到數個月後,多名曾感染茲卡病毒的孕婦產下畸形兒,全球的科學家才赫然發現,這個乘著埃及斑蚊而來的病毒,將是人類未曾想像過的殺手……

病徵不顯著,卻有無法承擔的併發症

不明顯的病徵,使得患者可能會忽視病況、選擇在家休息而不去就醫,導致政府無法監控疫情。而蚊蟲更加速了疫情的擴散,南美洲的疫情自 2015 年年初至今,推測已超過 1 百萬人感染 [3, 4]。種種的因素加總,導致南美洲的疫情嚴重度,完全出乎所有人的預料 [5, 6] [註1]。

茲卡紅疹
茲卡病毒引起的紅疹。圖/wikipedia, By FRED – Own work, CC BY-SA 3.0

中國、東南亞等國是觀察重點

巴西即將在 2016 年迎接奧運,大量的國際旅客可能會把病毒帶往全世界。資料科學家利用巴西各大機場的飛航紀錄進行分析,發現從巴西搭機飛往亞洲的旅客,絕大多數人都是前往中國。此發現顯示中國在夏季來臨之時,將面臨茲卡病毒嚴峻的挑戰 [4]。而鄰近的台灣,該如何預警即將襲來的茲卡病毒呢?

用關鍵字搜尋熱門度預測茲卡疫情?

Google 在數年前即發現,當流感爆發之時,民眾鍵入特定關鍵字(如:發燒)的頻率就會增加。以此現象為基礎,Google 公司和美國疾病管制署合作,設計了以關鍵字搜尋熱門度為基礎的預警模型,其成果甚至於發表在知名學術論文 [7] [註2]。(延伸閱讀:台灣流感疫情也可以問問 Google 大神!

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那麼茲卡疫情,能不能也比照辦理呢?以下是本文的分析條件:

表1:2015 年巴西茲卡疫情分析條件

時間範圍:2015/02/18~06/13
搜尋限制:巴西/葡萄牙語
疾病 疑似感染茲卡病毒病例數
資料來源:Emerging Infectious Diseases journal, 21, 2274-6
症狀 發燒、紅疹、頭痛、關節痛和充血性結膜炎
潛伏期 三天~一週
資料來源:中華民國疾病管制署
關鍵字A erupção (紅疹)
關鍵字B artralgia (關節痛)
資料來源:Google趨勢(Google Trend)

下圖是刊登在《新興傳染疾病》期刊(Emerging Infectious Diseases journal)的患者趨勢圖,顯示了巴西薩爾瓦多市的疫情變化。從圖中可以明顯地看到,該市在 2/15 出現疑似病例,而在4月第二週時,人數開始上升,並在 5 月第一週時達到高峰 [3, 5, 8-10]。

疫情走勢
圖二:巴西薩爾瓦多市疑似茲卡病毒患者變化 [10]。

那麼用葡萄牙語的「紅疹」和「關節痛」的搜尋熱門度變化呢?從下圖中可以看出,「紅疹」的熱門度在 4 月第三週時出現明顯的高峰,早於醫院回報病例的高峰時間(5 月第一週),約提早了一週。這項觀察暗示了相較於醫院逐一回報病例的傳統模式,利用民眾在 Google 搜尋的變化量來監控茲卡疫情,有機會讓衛生單位獲得更多的預警時間!更早地評估當地的疫情趨勢。

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而「關節痛」的搜尋熱門度,也相同地出現了顯著的高峰,發生的時間約在 4 月第二週,亦早於醫院回報病例的高峰時間(5 月第一週),約提早了兩週。暗示「關節痛」和「紅疹」關鍵字,都有潛力協助預警、評估巴西茲卡疫情的變化!

紅疹 關節痛
圖三:葡萄牙語「紅疹」和「關節痛」的關鍵字搜尋熱門度變化。圖/本文作者

用群眾行為模式判斷疫情的優勢和缺點

近年來在金融、影視界裡,觀察群眾行為而作出未來趨勢判斷的例子越來越多(如:Netflix 打造熱門影視「紙牌屋」巨量數據預測期貨價格)。而從上文中可以發現到,若以 Google 關鍵字搜尋變化作為本次巴西茲卡疫情的預警、評估系統,比起讓醫院逐一回報病例的方式,利用群眾行為來推測流行病,將有機會能夠盡早評估疫情,使政府擁有更多的防疫時間!

但利用 Google 關鍵字搜尋來判斷疫情會有以下的限制:

1) 其它疾病會影響結果,如:感冒也會引起關節疼痛。

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2) 無症狀的患者無法追蹤。

3) 不使用 Google 的民眾亦無法追蹤。

雖然有上述的限制,但我認為由於 Google 數據的即時性高反應快成本低,未來在台灣的公衛防疫領域上,也許將是一種值得投資的預警模式。

寫在文末:面對茲卡,我們可以怎麼做?

Aedes_aegypti_resting_position_E-A-Goeldi_1905
埃及斑蚊手繪圖。圖/By Detail from the original by Emil August Goeldi (1859 – 1917) – E. A. Goeldi (1905) Os Mosquitos no Pará. Memorias do Museu Goeldi. Pará, Brazil., Public Domain, wikipedia.

對台灣來說,茲卡病毒是極為陌生的疾病,而該病毒的媒介——埃及斑蚊,卻是南台灣熟悉的老對手。面對既陌生又熟悉的敵人,我認為從中央、地方和民眾都有一些工作可以思考:

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【中央】

研發廣效型快篩試劑

目前無法用血清學的方式區分茲卡病毒、登革熱和黃熱病[11],但換言之,若能研發廣效型的抗體,就能廣效性地辨識此群病毒,將十分有利於將疫情阻隔於台灣海關之外。[註3](補充:疾管署已在 4/13 宣佈台灣將進口登革熱、茲卡、屈公熱的三合一快篩試劑。)

促進且推廣正確的知識給一般民眾

未知將引起恐懼。政府應和媒體合作,如公信力高的維基百科、泛科學、科學人等;傳播力強的傳統媒體,如:民視、聯合報、蘋果日報等。政府和媒體協同產出科普性強的資訊,並利用網路傳播來確保流通資訊的正確性,避免錯誤的訊息造成恐慌,甚至阻礙政府的防疫措施。

研究台灣過往的病例

美國曾報導特殊的患者,同時被帶有登革熱和茲卡病毒的蚊子叮咬而共同感染,進而出現了近 40 ℃ 的高燒 [10],和典型的茲卡症狀有很大的差異。上述案例顯示某些患者感染茲卡病毒後,可能產生預料之外的症狀。而台灣民眾有許多獨有的盛行疾病,如:糖尿病、洗腎,若能先從病例中取得資訊,就能達到「多一分準備,少一分害怕」的目標。

研究畸形兒和登革熱之間的關係

由於茲卡病毒能引發畸形兒,而同為黃病毒科的登革熱病毒是否也會引起類似的併發症,將是學界未來可研究的方向。

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【地方】

建置疫情模擬系統

利用氣象局的雨量、濕度資料庫,結合市府的城市發展、地籍資料,對於疫情進行模擬和預測。此概念在國內學界,政府單位皆有先例,如「疾管署科技發展計畫」及「中原大學和氣象局合作研究計畫」等。

【民眾】

孕婦或計畫懷孕的女性,避免前往中南美洲

若從疫區返國後產生症狀,務必告知醫師旅遊史的細節

閱讀公信力高的資訊,避免不必要的擔憂

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我們天生都會對陌生的事物感到恐懼,而在網路時代裡,恐慌 = 對事件的不瞭解 X 事件的嚴重度。所以除了要努力製造「正確的資訊」,也要強化「正確資訊的流通力」,才能讓身在防疫前線的醫學、公衛專家們,好好地保護我們所愛的台灣!

  • 本文感謝衛生福利部台東醫院檢驗科張昱維(Yu-Wei Chang)、UDN 聯合報系媒體創新研發中心研究員陸子鈞及病後人生—一站式服務網站長羅佩琪協助。

註釋:

  1. 茲卡病毒和畸形兒的關聯,仍需流行病學的進一步證實。
  2. 利用 Google 做為流行病的分析並非首創,請見〈用大數據畫出伊波拉救命地圖:看Big Data如何做疾病預測〉或〈大數據(Big Data)於疾病研究之應用〉。
  3. 我並不支持研發疫苗,雖然WHO和部分公司正研發疫苗 [11],但我認為要找到願意測試疫苗安全性的孕婦,會有很大的困難。

參考文獻:

  1.  CDC Concludes Zika Causes Microcephaly and Other Birth Defects. 美國疾管署官方網頁
  2. 茲卡病毒感染症。衛生福利部疾病管制署官方網頁。
  3.  Zanluca C, de Melo VC, Mosimann AL, Dos Santos GI, Dos Santos CN, Luz K. (2015) First report of autochthonous transmission of Zika virus in Brazil, Memórias do Instituto Oswaldo Cruz, 110(4), 569-572
  4. Bogoch II, Brady OJ, Kraemer MU, German M, Creatore MI, Kulkarni MA, Brownstein JS, Mekaru SR, Hay SI, Groot E, Watts A, Khan K. (2016) Anticipating the international spread of Zika virus from Brazil, The Lancet, 387(10016), 335-336
  5.  Possible Association Between Zika Virus Infection and Microcephaly — Brazil, 2015. 美國疾病管制署官方網頁。
  6. Zika virus epidemic in the Americas: potential association with microcephaly and Guillain-Barré syndrome. 歐洲疾病管制署官方網頁。
  7.  Jeremy Ginsberg, Matthew H. Mohebbi, Rajan S. Patel, Lynnette Brammer, Mark S. Smolinski & Larry Brilliant (2009) Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature, 457, 1012-1014
  8. Cardoso CW, Paploski IA, Kikuti M, Rodrigues MS, Silva MM, Campos GS, Sardi SI, Kitron U, Reis MG, Ribeiro GS. (2015) Outbreak of Exanthematous Illness Associated with Zika, Chikungunya, and Dengue Viruses, Salvador, Brazil, Emerging Infectious Diseases journal, 21(12), 2274-2276
  9. Zika virus. 世界衛生組織官方網頁。
  10.  Dupont-Rouzeyrol M, O’Connor O, Calvez E, Daurès M, John M, Grangeon JP, Gourinat AC. (2015) Co-infection with Zika and dengue viruses in 2 patients, New Caledonia, 2014, Emerging Infectious Diseases journal, 21(2), 381-382
  11. Bharat Biotech says working on two possible Zika vaccines. REUTURES新聞。
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miss9_96
170 篇文章 ・ 998 位粉絲
蔣維倫。很喜歡貓貓。曾意外地收集到台、清、交三間學校的畢業證書。泛科學作家、科學月刊作家、故事作家、udn鳴人堂作家、前國衛院衛生福利政策研究學者。 商業邀稿:miss9ch@gmail.com 文章作品:http://pansci.asia/archives/author/miss9

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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AI 做簡報又更簡單了!只輸入網址,Bard 就整理好線上論文?
泛科學院_96
・2023/08/20 ・689字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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超誇張,只要貼上網址,Google Bard AI 把網頁內容變成簡報,這這這我還能不變心嗎?

之前有一支影片分享了 ChatGPT 結合 Power Point 的簡報製作技巧。

在 Bard 大更新之後,運用網頁瀏覽的功能,不管是線上期刊還是論文,轉換成簡報更加的方便,根據我自己的測試,只要五分鐘,從一篇網路上的論文就可以快速的變成一份漂亮的簡報,這真是懶人救星啊!

今天簡單的分享了 Bard 支援連接網路之後的論文摘要功能,並且回應之前影片網友遇到的內容大綱轉簡報的製作問題,希望這支影片能解決你的問題

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看完影片之後你覺得 Bard 的哪個功能最讓你驚艷或驚嚇呢?

  1. 拳打 ChatGPT 的連網功能
  2. 腳踢 ChatGPT 的內容準確性
  3. 豪奪網站的資訊內容
  4. 巧取生成錯誤資訊魚目混珠

如果你有更多的想法與問題,歡迎加入泛科學 AI 的 Discord 論壇,我把連結放在影片下方資訊欄。

如果這支影片對你有幫助的話,請幫我在影片下方點個喜歡,或是透過超級感謝展現你的心意,讓我製作更多實用有趣的 AI 教學影片,最後別忘了訂閱泛科學院的頻道,我們下支影片再見囉。

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
24 篇文章 ・ 33 位粉絲
我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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ChatGPT 還是 AI 之王嗎?Google Bard AI 與微軟 Bing AI 的終極測試
泛科學院_96
・2023/08/12 ・537字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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今天這集影片我們準備拿 ChatGPT、Google Bard AI 跟微軟的 Bing AI 來作一個大亂鬥比賽,我們準備了幾個不同的挑戰看誰最厲害。

因為 Bard 跟 Bing 都是免費提供,為了公平性,我主要會使用免費的 GPT 3.5 來比較,不過我同時會放上 GPT-4 開啟網路瀏覽功能的結果來給各位作參考。

評比的成果我會給一顆星到五顆星來呈現,主要分為四個類別:易用性、實用性、創造性以及回應速度。

看完今天的影片,你會想要使用Bing、Bard還是Chatgpt呢?歡迎在影片下方留下你的看法

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泛科學院_96
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