預測流感疫情，台灣憑什麼想贏谷歌？

如果流感能像氣象預報一樣，事先知道未來的發展趨勢，政府和民眾就可以提早預防，戴口罩、勤洗手，降低感染機率。

衛福部疾管署和宏碁宣布，利用人工智慧，推出「流感預報站」，可以預測未來一至四周的流感疫情。連結疾管署網站的流感預報站，上面會記錄門、急診過去幾周的就診人次，以及全台六區的就醫情形，民眾只要移動滑鼠，觀察紅色的虛線，就能知道未來的推估就診人次，進而自我防護。

這是台灣官方第一次使用類流感的健保大數據，由宏碁團隊耗費三個多月，製作完成的疫情預測系統，是科技業進軍醫療領域的另一次行動證明。

很巧的是，參與設立流感預報站的疾管署防疫醫師鄭皓元、宏碁前瞻技術總處吳侑峻博士是台南市新東國中、南一中的同學，兩人從小就是好友，現在發揮同學默契，溝通起來，沒有障礙，讓預報系統運作更為順暢。

預報系統上線後，能否準確預測，全民都很關心。由於時序已進入春天，流感時節已過，準確性得到今年秋天之後，進入流感季節才見分曉。但疾管署長周志浩卻信心滿滿地表示，「我們的判斷會很準確！」

鄭皓元表示，台灣系統預測未來的就診人次誤差率不到10%，低於國外學術界長期平均值的20%，而流感趨勢走向預測的正確度可達七成，高於一般機率的五成，加上有全台健保資料為依據，台灣的表現會在國際間名列前茅。

事實上，自從有大數據應用以來，預測流感就是熱門話題，Google、百度也認為自己的預測會很準確，但未必盡如人願。

2008年，Google使用網路上檢索的海量關鍵詞，開發谷歌流感預測系統（Google Flu Trends），宣稱其預測結果接近美國疾病管制預防中心（CDC），造成轟動，《Nature》（自然期刊）當年也刊登研究成果。

彰化師範大學數學系 暨統計資訊研究所 特聘教授連怡斌認為，谷歌大神當時的構想具創新性，可是2009年，谷歌預測遠低於實際疫情。他們使用2008年以前的資料預測未來，差距很大。

連怡斌說，2011年，谷歌在另一知名研究期刊《PLOS ONE》，發表修正偏差的新模式，有20多國家拿來使用。可是，兩年後的2013年，新模式的預測結果再度破功。前一次是過度低估，這次則是高估太多。

這一回，美國的學術界與輿論界不再對谷歌客氣了。連怡斌回憶，曾經刊登谷歌流感趨勢預測的《Nature》批判：When Google got flu wrong.（谷歌誤解流感了！），紐約時報抨擊更猛烈：Disruptions: Data without context tells misleading story.（全盤瓦解：不探索資料的來龍去脈，只能告訴你誤導的故事）。

2015年11月，哈佛大學Samuel Kao的研究團隊在谷歌的流感預測模式上加以修正後預測，並將結果刊登在美國國家科學院學報《PNAS》，研究團隊。連怡斌說，這是僅次《Nature》和《Science》的頂尖學術期刊。他們採用2013年以前的資料，使用較成熟的進階統計技巧，成功預測未來兩年的流感發生率。

遭外界攻擊的谷歌，如今已封鎖流感預測功能，資料只停留在2015年8月，而且不再更新。既然如此，我們該如何看待國人研發的預報系統？

一，未來一至兩周的預測準確性要高於未來四周

以流感預測為博士論文主題的中研院人文社會科學研究中心副研究員詹大千認為，預測準確性受到氣象、疫苗注射、病毒株預測等眾多因素影響，以疾管署的流感預報站來說，未來一至兩周的準確性要高於未來四周。

詹大千分析，進入冬季，隨著氣溫降低，病毒變得活躍，人們偏好待在室內，增加傳播機會，一旦免疫力下降，感染機會增加，此時流感疫情自然升高，因此，疾管署的流感預報站可以準確掌握發生趨勢。

二，疫情趨勢轉折點難掌握

掌握疫情何時會大幅上升或向下和緩的轉折點，要多費功夫。詹大千曾經和中研院統計所特聘研究員黃景祥，以縣市進行小區域流感預測，他發現，微幅波動難以預期疫情的實際變化。

因此，疾管署不能忽略外界變異，仍要持續調整各項資料和參數，讓人工智慧從錯誤嘗試中學習，找到更適當的預測模式，時時更新，準確預報。

三，天氣、空氣品質預報增加流感預報

觀察目前的天氣和空氣品質預報，進入冬季，可以增加流感預報，詹大千表示，疾管署不妨和媒體合作，發布消息，提醒民眾，同時教導預防方法，例如，避免接觸感冒者、多吃水果、豆類、乳製品。

四，流感預報區分年齡層

詹大千從流感健保數據中發現，小孩、老人免疫力較差，是最早感染流感的對象，其次是成年人。他建議，未來的預報資料可分成這三大族群，有利於民眾提高警覺。

本文轉載自遠見雜誌