旅居美國的奈及利亞研究員歐盧瓦托比・阿金波德（Oluwatobi Akinbode）近期開發了一款人工智慧驅動的工具，旨在提升對傳染病大流行的早期偵測能力，並強化公共衛生監測體系。
PRISM-EW 系統的核心功能與運作機制
根據阿金波德向外媒 PUNCH Healthwise 的說明，該工具名為 PRISM-EW（Probabilistic Rt-Integrated Surveillance Model for Early Warning），結合了人工智慧與統計建模技術，能夠分析疾病監測數據、評估傳播趨勢，並針對潛在的疫情爆發提供早期預警。
傳統的疾病監測方法通常獨立評估傳染途徑、通報病例與疫情指標，而 PRISM-EW 則將這些功能整合至統一的統計人工智慧框架中。該系統包含資料前處理、再生數、發生率、訊號與多重訊號融合等五個組件，核心為「疫情壓力指數（Outbreak Pressure Index）」，透過評估傳播趨勢、疾病負擔、異常病例模式與預測風險，將新興威脅按嚴重程度進行分類。
公共衛生專家的看法與應用場景
公共衛生專家持續強調及時偵測疫情的重要性，指出將新興技術融入監測有助於提升應變準備，並減少流行病帶來的健康與經濟衝擊。阿金波德指出，公共衛生監測不應僅止於記錄已經發生的疫情，而是需要能夠識別早期預警訊號、量化不確定性並支援即時介入的智慧系統。
在應用層面，這套系統主要設計給公共衛生機構、流行病學研究人員以及醫療衛生監測計畫使用，藉此強化對流感、COVID-19、麻疹與霍亂等傳染病的防範能力。阿金波德過去曾於杜克大學（Duke University）利用網路分析與統計方法進行愛滋病毒風險因素的量化研究，並在北卡羅來納農工州立大學（North Carolina A&T State University）運用貝氏統計方法研究重金屬暴露與心血管疾病風險的關聯，其研究成果曾發表於《國際環境研究與公共衛生期刊》。
從產業面來看，這項工具的價值不在於取代傳統的流行病學調查，而在於解決醫療數據碎片化的老問題。當全球衛生體系面對各種未知病毒時，如何把零碎的疫調數據轉化為可執行的早期預警，才是防堵下一場公衛危機的關鍵。對一般人來說，這代表未來防疫政策有望從「被動因應」轉為「主動防範」。
後續觀察
隨著這項整合統計學與人工智慧的預測系統問世，未來各國公共衛生機構是否會實際導入此類工具以應對流感或 COVID-19 等傳染病的威脅，以及其實際運作效能是否能達到預期，仍有待後續的實務應用與學術驗證來進一步觀察。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由Punch Newspapers發布。
常見問題 FAQ
什麼是 PRISM-EW 系統？
PRISM-EW 是一款由研究員歐盧瓦托比・阿金波德開發的人工智慧與統計建模工具，旨在整合疾病監測數據、評估傳播趨勢並提供傳染病爆發的早期預警。
PRISM-EW 適用於哪些疾病？
該系統主要用於強化對多種傳染病的防範與監測，包括流感、COVID-19、麻疹與霍亂等。
這套系統的核心運作機制為何？
系統核心包含「疫情壓力指數」，透過評估傳播趨勢、疾病負擔、異常病例模式與預測風險，將新興威脅按嚴重程度進行分類，並結合資料前處理與預測模型提供決策依據。
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