國衛院開發AI預測斑蚊密度 夏季準確率逾9成

（綜合中央社、聯合報等2家媒體報導）

國家衛生研究院團隊開發出一套以自動馬可夫模型（auto-Markov model）為基礎的人工智慧方法，可精確預測斑蚊時空密度，並產出紅黃綠燈風險地圖。該研究由國衛院群體健康科學研究所研究員林培生、國家蚊媒傳染病防治研究中心代理主任陳俊宏及助研究員劉韋良共同提出，已於2025年8月發表於《國際健康地理學雜誌》。

模擬結果顯示，這套AI模型夏季預測準確率逾9成，冬季因病媒蚊密度較低、環境變數較多，準確率約6至7成。與香港現行蚊媒密度指標相比，新模型在高風險與中度風險區域的判斷更為準確；但偶爾會因鄰近地區資料加權影響，將部分低風險綠色區域高估為黃色區域。

研究團隊指出，台灣誘殺桶布設數量不足，難以大規模監測病媒蚊密度，導致傳統風險地圖精確度不夠。新模型利用鄰近地區的空間關聯性與加權方式，將監測資料較完整區域的資訊補足資料缺乏地區的風險評估，可動態更新風險級別，適用於不同環境背景及天氣條件的縣市。

目前該研究仍處於電腦模擬與學術階段，尚未正式落地應用。陳俊宏表示，台灣擁有累積逾10年不中斷的病媒蚊監測資料庫，整合多年氣象資料，完整度世界名列前茅，為模型建立提供重要基礎；未來盼試辦驗證後與地方政府合作，建立病媒蚊預警系統。