利用大數據整合以建立高致病禽流感病毒早期預警系統
- 刊登日期: 2019-03-12
| 執行方法及步驟 | 自從2009年始，一種新型態的高病原性禽流感病毒，屬於H5亞型中 2.3.4.4的分支，在中國大陸被偵測出來後，就快速演化成許多不同的亞型，包括H5N2, H5N3, H5N6及H5N8。此病毒可經由候鳥散播到全世界，且造成全世界禽場重大的經濟損失，且由於此病毒已有報告會傳播給人，而致病，甚至死亡，因此對公共衛生造成極大的威脅。本研究計畫藉由整合爆發禽場、衛星影像及公民科學等大數據，透過統計模型與深度機器學習的方法，提供預測模型，對台灣政府及全世界在面對高病原性禽流感病毒威脅提供重要的參考資訊。 |
| 執行績效 | 子計畫一由微生物暨公衛所趙黛瑜教授所領導，不僅成功分析出台灣地區禽流感爆發禽場的重要風險因子，並藉由基因定序，發現爆發禽場同時有高病原與低病原等不同基因型的病毒流行，提供政府防疫上重要的建議 子計畫二由數學系吳宏達副教授所領導，藉由時空動態模型與公民數鳥資料庫，成功建立禽流感爆發禽場的時空傳播動態模型。 子計畫三由電機系劉宗榮副教授所領導，藉由不同深度機器學習的方法，可準確判讀衛星影像中的禽場位置，對於將來在政府防疫上具有高度應用價值外，相關機器學習的模型在未來衛星影像的應用上非常重要。 |
| 結論與建議 | 1. 此計畫是2019年通過的ENABLE Center Project中唯一專注在社會責任這個議題上，此計畫對於政府及社會對於禽流感的防治至為重要。 2. 目前本計畫已有多篇文章投稿到國際重要期刊。 3. 本計畫是台灣第一個利用大數據分析進行動物疾病監測資料的分析，相關的研究成果也將與國外頂尖大學，包括UC-Davis、UC-San Diego, NASA, University of Oklahoma繼續進行合作與交換，對於國內人才的訓練、疫情的控制均有重要的貢獻。 |
| 附件 |