學者建議經貿互動頻繁國家 採小型防疫互助模式

（中央社記者許秩維台北30日電）台大公衛學者陳秀熙今天表示，各國開放經貿往來的同時，疫情可能也會隨之擴散，建議經貿互動頻繁的國家可建立局部或小型防疫互助協定，採取相同防疫措施。

台大公共衛生學院教授陳秀熙今天透過線上直播，分享COVID-19（2019冠狀病毒疾病，武漢肺炎）疫情現況，以及人工智慧（AI）如何應用於預測COVID-19疾病嚴重度。

陳秀熙表示，許多國家都有疫情趨緩後再起的趨勢，如西班牙馬德里、法國馬賽、英國中部等；非洲疫情整體趨緩，部分國家也開放國際航線，但經貿往來的同時，疫情可能也隨之擴散，如非洲安哥拉原本確診個案不多，開放國際航線後，與葡萄牙流通頻繁，兩國疫情皆有上升趨勢。

針對秋冬防疫，陳秀熙建議經貿互動頻繁的國家可建立局部或小型防疫互助協定，採取相同防疫措施，只要一個國家的疫情控制住，其他國家的疫情也能獲控制，就像打棒球一樣，從區域小聯盟、區域大聯盟再擴大到全世界規格。

陳秀熙表示，人跟傳染病對抗最重要的就是速度，透過AI、大數據、機器學習等應用，能快速分析、節省時間，和傳統方法相輔相成。

陳秀熙舉例，透過機器學習可將COVID-19確診者的免疫反應分為3類，嚴重個案在這3類免疫型態均維持較高反應，由免疫反應可預測確診個案的嚴重程度；另外也可針對血清中特定蛋白質或分子變化，利用機器學習形成分類標準，藉此預測個案的疾病嚴重度。

他指出，透過臨床資料、國際疫情、基因公開資料庫等資料，AI及機器學習模式可提供疫情監測預防、疾病診斷和治療擬定可行策略，例如美國就有研究蒐集確診者呼吸系統損傷情況，利用機器深度學習找出疾病分類模型，並透過咳嗽來診斷是否確診COVID-19。（編輯：李亨山）1090930