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手機大數據成就救援方案
新型冠狀病毒肺炎之所以危險是因為部分患者初期沒有明顯病徵，既無發燒又無咳嗽，易令醫療人員誤判，增加了社區傳播的風險。
不過，若能以手機定位數據追蹤確診病例，並以用戶過去幾個月的手機信令和通話詳細紀錄（CDR）來掌握行蹤，便易於鎖定潛在病患，有助控制疫情擴散。
全球流動通訊系統協會（GSMA）估計，五年後全球有超過七成人口即59億人使用手機，而現時用戶已有50多億，所以越來越多人倡議以手機數據來追查傳染病，或在地震時協助救援工作。
2010年，海地大地震導致10多萬人喪生，這啟發了瑞典卡羅琳醫學院的一名學生，說服當地最大的電訊公司，免費分享地震發生前後的190萬名用戶的匿名通話紀錄，藉此尋找生還者，並救助流離失所的災民。據知，當時首都太子港有差不多四分一的居民被迫離開了家園。有了這些分析可令當局更清楚預計災民的流向，從而規劃相關的救援措施。
每年有不少人因為感染以蚊子傳染的登革熱而死亡，美國麻省理工學院早前和新加坡合作，建立了四套預警模型。其中一個是以新加坡230萬人兩個月的匿名手機通話紀錄，追溯病發前人口流動的模樣。另外三個模型分別是隨機抽樣的人口流動、常見的或然率分布，以及用人口普查數據配合一個「幅射」模型來作預測，希望找出預防病情擴散的方法。
結果發現，以手機訊息和「幅射」模型這兩個表現最佳，能持續地把登革熱個案的地理位置分布預報出來，準確性達八成，顯示了出行軌跡和染病的關係，新加坡政府以此作為城市規劃的參考，以減低發病的可能性。
事實上，隨著都市化，全球已有超過一半人口居於城市，各地市政府要應對公共衛生的挑戰越見困難。正當全球努力尋找可行方案遏止下一場疫情發生時，善用手機大數據勢必成為不可或缺的防疫救援方案之一。
鄧淑明博士
香港大學建築學院及工程學院計算機科學系客席教授