記者傅希堯∕台北報導
國衛院成功開發可精確預測斑蚊密度人工智慧，採用紅黃綠燈之風險地圖標示，依鄰近地區空間關聯性與加權方式，推估預測各地的病媒蚊密度，有助對資料不齊全地區之疫情研判，經實測這套系統之夏季預測準確率逾9成。
國衛院指出，登革熱主要透過斑蚊叮咬傳播給人類，控制斑蚊族群可阻止斑蚊所帶之病毒傳播，降低登革熱發生率。國衛院群體健康科學研究所研究員林培生表示，許多先進國家開始使用誘殺桶作為監測蚊媒密度的工具。高雄市政府自105年起，使用國衛院協助開發的斑蚊監測系統執行誘殺桶布點。
誘殺桶是黑色桶狀監測設備，以甘草誘引液吸引病媒蚊進入，撞上桶內黏膠即被黏住，可直接監測成蚊數量。由於蚊子必須自行飛入並接觸黏膠，每個誘殺桶捕獲量通常不高，每桶通常僅1、2隻。
林培生指出，台灣資源有限，難以大規模布設誘殺桶監測病媒蚊密度，整體資料量不足，易造成風險地圖精確度不夠，再加上台灣與新加坡或香港相比，南北氣溫有落差、季節變化明顯，連高雄市鄰里間人口密度都有差，若沿用新加坡或香港指標，難準確反映台灣實際風險。
國衛院研究提出預測未來變化的統計數學模型，即自動馬可夫模型產生之人工智慧監控系統，團隊利用鄰近地區空間關聯性與加權方式，將誘殺桶較多監測資料較完整地區資訊，補足誘殺桶少、資料缺乏地區的風險評估。
林培生表示，由於自動馬可夫模型考慮時空相依性，可將鄰近村莊資訊納入考量，提高傳統誘殺桶指數功效，建立具位置與時間相關性的蚊媒密度、可動態更新風險級別，所得到的蚊媒指數具有靈活性，可應用於具有不同環境背景及天氣條件的各個縣市。
林培生表示，台灣登革熱蚊媒防治最大困境仍是誘殺桶數量不足，希望透過這套人工智慧與模型分析，在有限人力與經費下，以最少監測資源達到最佳風險評估效果，而經模擬結果顯示，這套預測斑蚊時空密度的人工智慧方法，夏季預測準確率可逾9成，冬季病媒蚊密度較低、環境變數較多，預測準確率約6至7成，顯示人工智慧指數所產生風險地圖，可作為政策制定者規劃防疫策略重要依據。