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伊波拉病毒肆虐西非,Big Data 成最大救星

[2020-06-17 06:16] 来源: 申博官网备用网址_仲博手机在线用户登录
伊波拉病毒肆虐西非,Big Data 成最大救星

伊波拉病毒(Ebola)肆虐西非,被世界卫生组织(WTO)视为近代最紧急的「国际公共卫生事件」。从 2014 年 3 月爆发大规模疫情以来,WTO 统计至今已夺走超过 4,000 名生命,而通报遭感染的人数则高达 8,914 人,死亡率高达 7 成,是自 1979 年发现伊波拉病毒以来,死伤人数最严重的一次。

非洲当地政府多缺乏医疗资源,多靠跨国非营利组织、或医疗团体前往救援。世界卫生组织更在近期呼吁,如果疫情再不控制,伊波拉死亡人数可能在短短一週内翻倍上升至一万人,各地医疗团队纷纷进驻西非各国,救援行动如火如荼的进行中。而在救灾行动中,竟也藏了一批科技人员,利用 Big Data 巨量资料分析工具,试图为遏制病情扩散找救星。

电信公司提供通话数据,运用Big Data绘製移动地图

国外媒体 BBC 报导,西非当地多家跨国电信业者,已着手和跨国卫生组织合作,提供非洲当地居民的行动电话通讯资料,透过 Big Data 分析工具,绘製居民的聚落地点和移动地图,预测病毒散布的位置。

伊波拉病毒肆虐西非,Big Data 成最大救星 西非多家电信公司加入救灾,提供手机通讯资讯,结合 Big Data 追蹤疫情扩散地区。

伊波拉病毒扩散方式是透过人与人的直接接触,包括皮肤、粘膜、血液,或甚至是接触病人的衣服、床单等,都可能是伊波拉病毒的传染途径。且发病潜伏期长,许多至北非旅游的世界各国游客,都因此成为带原者,将病毒散布至其他国家,包括德国、美国等地,都已传出伊波拉病史,德国更再日前确定伊波拉首位死亡病例。

为避免带原病人再次将病毒扩散,教育当地大众病毒如何防疫病毒散布,已成为医疗人员最大的挑战。

当地的医疗救助团队透过行动通讯讯号,找到疫情较严重的地区。电信公司提供的发话位址资料,成为判断民众位置的最好资料来源。

非洲手机普及率高,成为追蹤疫情的最好资料来源

即使是非洲较贫穷的国家,手机的普及率也十分高。例如西非国家塞内加尔(Senegal)手机用户从 2005 年 150 万用户,激增到 2012 年 1,300 多万。我国外交部资料显示,塞内加尔在 2013 年人口计 1,413 万人,等于几乎人人拥有手机,普及率超过 9 成以上。

在这样高比例的手机普及率下,当地电信公司开始提供匿名的简讯或发话位址。BBC 报导,法国最大电信公司 Orange Telecom 跨国在塞内加尔 Senegal 经营通讯服务,目前已提供 15 万笔匿名电话和简讯记录供瑞典的非营利组织 Flowmider 分析当地的人口居住区和移动轨迹。

非洲政府可再透过数据地图判断最佳设立医疗中心的地点,甚至最安全、有效率的移动路径,并同时可以远离病源。

美国疾病控制与防御中心( US Centers for Disease Control and Prevention,CDC)在近期也加入分析资料的行列,将资料组织绘製成地图,显示哪几个灾情地区最常透过电话来求救。

如果一个地区紧急通报的电话数增加,正可能是因为当地需要更多的医疗照护资源。

CDC组织也会将数据资料交叉比对非洲当地的人口普查资料,让地图显示资讯更丰富,预测伊波拉病毒可能扩散的地区。

这些运用非洲当地的通讯资料和 Big Data 分析工具所绘製的移动地图,呈现出当地最多人口聚集的地方,也记录了他们的移动距离和轨迹。

西班牙电信 Telefonica 在非洲的分公司也加入此次的救援行动,该公司科技总监 Nuria Oliver 表示:「我们试图帮助政府和相关组织预测疾病如何扩散。在此之前,当地政府只能依靠传闻、地方调查、警察或医院等资料来防御病毒。」

运用通话记录预测疾病扩散轨迹早有前例

而其实早在 2010 年,位在拉丁美洲加勒比海域的海地(Haiti)爆发规模 7.0 大地震后,来自瑞典和美国的学者纷纷在美国组成研究团队,分析当地网路公司 Digicel 所提供的 200 多万通手机通讯资料。

这些资料被用来追蹤海地地震灾民的移动状况。也让美国和其他人道组织可以了解地震灾情结束后,大规模爆发的霍乱病情影响範围。

在肯亚也曾有卫生组织蒐集 1,500 万笔手机资料来预测疟疾(malaria)的疫情。

资料照护公司 Accenture 管理总监 Frances Dare 表示,Big Data 数据分析是为了要聚集许多不同的资料来源,挖掘(Mining)资料并找出其中的规则与模式(Patterns)。大量的 Big Data 数据资料提出一些有迹可寻的参考指标,让当局和医疗人员下决策,也成为这次伊波拉病毒能否成功遏制的关键科技。

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