人工智能預測流行病 採挖數據未卜先知
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12月30日，「傳染病監測計畫」網頁（ Program for Monitoring Emerging Disease, ProMED ）發出詳細的流行病警告。
新科技速遞
較早前，多項報導指加拿大預期流行病的初創BlueDot，透過掃描全球新聞報導和航班等多項數據，預測新冠病毒的爆發。
美聯社兩名記者Christina Larson及Matt O’Brien則認為，BlueDot並非首個發出預警的平台，重組各家預測機構發佈消息事件簿，發現波士頓兒童醫院內的HealthMap自動警報系統，早於12月30日下午 11時12分，已確認武漢爆發了不明肺炎。
HealthMap只將新冠狀病毒的風險評級，5級之中評定為第3級。半小時後，志願機構「傳染病監測計畫」網頁（ Program for Monitoring Emerging Disease, ProMED ）亦再發出更詳細的警告。BlueDot則於12月31日才發出首次警告，為第三家發出預警的機構。
HealthMap由哈佛醫學院教授John Brownstein，透過Google檢索資訊、社交通訊、交談機械人等，以人工智能預測傳染病爆發。目前的時序 證明，HealthMap是最早發出新冠狀病毒，可惜系統仍低估其重要性。
HealthMap從網上蒐集及發掘各種資訊，也接收來自外間的輸入，結合了數據挖掘和資訊眾籌（Crowdsourcing）等方法，以蒐集更多相關資訊。
15年前，Brownstein教授決定開發HealthMap，始於2003年沙士爆發，有感於全球須建立預警機制。當時，Google Map和社交媒體尚未成熟；故此想出以數據挖掘，以集合網上相關流行病資訊的網頁。
HealthMap由哈佛醫學院教授John Brownstein：透過聊天機器人及上網醫療儀器，蒐集各地流行病的異重訊號
除了社交媒體，HealthMap也從聊天機器人獲得資訊，不少人會登入自我檢驗病徵的聊天機器人，從聊天紀錄的人數，亦可推測是否有流行病在爆發。
此外，愈來愈多探熱計和其他量度體溫設備上網，從人體檢測儀器蒐集的數據，有助HealthMap預早發現流行病趨勢。Brownstein教授表示，HealthMap處理數據來源更多，亦更小心處理各項私隱問題。
較早前以AI發現新冠病毒爆發的BlueDot，則於去年籌獲了700萬美元，投資者包括李嘉誠旗下的維港投資。
