AI 在疫情監測中扮演著關鍵角色，主要透過數據分析和模式預測來監控疫情的發展，提供早期警報，並協助政府及相關組織採取防範措施。AI 能夠從各種來源（如新聞、社交媒體、醫療報告、氣象資料）中提取關鍵資訊，快速識別可能的疫情爆發點，並通過模式預測疫情的傳播路徑。以下以 BlueDot 和 Metabiota 兩家公司為例，說明如何應用 AI 進行疫情監測與預測。
BlueDot 是一家以 AI 和大數據為核心技術的公司，其主要目的是預測、跟蹤和減少傳染病的影響。BlueDot 使用自然語言處理（NLP）和機器學習技術來掃描全球數以千計的資料來源，包括新聞報導、航空旅行數據、動物和植物疾病報告等，來識別可能的傳染病威脅。BlueDot 的 AI 系統分析多語言的非結構化資料，並從中發現潛在的疫情徵兆，這使其能夠在官方警告之前，對可能的疫情爆發做出警告。
一個知名的例子是，BlueDot 在 2019 年 12 月 31 日就偵測到了中國武漢地區的不明肺炎爆發，這比世界衛生組織（WHO）發佈全球警報早了約 9 天。BlueDot 不僅可以偵測疫情爆發，還能利用 AI 模型分析疫情可能的傳播路徑，通過對全球航班數據的研究，預測病原體從一個地區擴散至其他地區的風險。
Metabiota 則專注於傳染病風險分析，利用 AI 和數據科學為保險、政府和健康機構提供傳染病風險評估。該公司通過整合全球疾病監測數據、環境因素、人口密度、醫療資源和其他相關變量，來預測疾病的傳播趨勢。Metabiota 的模型能夠分析病原體的歷史數據、潛在宿主和傳播動態，並結合 AI 技術來估計疫情爆發的風險及其可能的社會經濟影響。
在疫情預測和風險評估方面，Metabiota 的 AI 系統能夠根據不同變量（如當地氣候條件、人口結構、公共衛生措施等）來模擬未來幾週或幾個月內疫情的發展趨勢，並對相關單位發出預警，幫助制定應對策略。例如，Metabiota 在 2014 年的埃博拉疫情期間就透過其 AI 模型準確預測了疫情的擴散，並協助當地政府及國際組織進行防疫規劃。
AI 在疫情監測中具有巨大潛力，能夠快速整合來自全球的多維數據，提供精確的疫情預測及早期警報。BlueDot 和 Metabiota 都是利用 AI 進行傳染病監控的典範，BlueDot 專注於利用多元數據進行早期偵測和傳播預測，而 Metabiota 則以風險評估和預警系統著稱，這兩者在 COVID-19 及其他傳染病的預防和應對中發揮了重要作用。
https://youtu.be/PwrP34IQmvk?si=aLZNKkMGDyu2U2PY
世界已進入流行病和大流行的新時代，傳染病爆發變得更加頻繁、更具破壞性和更加危險。到目前為止，我們一直在努力趕上疫情爆發並搶在其破壞性之前。 BlueDot 正在重新思考世界如何應對傳染病。透過利用人類和人工智慧的力量，我們使組織和政府能夠更好地預測和應對接下來發生的事情，並最終保護世界各地的生命和社區。
BlueDot 是一個利用人工智慧技術來預測和應對全球傳染病爆發的公司。透過分析來自世界各地的各種資料，包括新聞報導、社交媒體、氣候數據和航班資訊，BlueDot 可以偵測到早期爆發的跡象，並預測這些疾病的傳播路徑。這項技術可以幫助政府、企業和個人做好準備，降低傳染病的影響。BlueDot 的目標是讓所有人都能獲得及時的疫情資訊，並做出明智的決策，共同應對傳染病的挑戰。
https://youtu.be/VsWnhw6gAVs?si=p5HZtVhnE1pUpw-i
Metabiota 是一個專注於流行病風險評估的組織。他們使用大型資料庫，涵蓋超過 150 種傳染病，並進行詳細的分析，以協助客戶預測和管理流行病帶來的風險。Metabiota 的服務包括量化客戶對流行病的風險、模擬各種疫情情境，以及提供洞察力以幫助客戶制定策略以減少風險。他們還提供一個準備指數，讓客戶了解不同國家或地區的疫情準備程度。
透過 Metabiota 的工具，客戶可以建立警報機制，以在小規模疫情甚至大型黑天鵝事件發生時獲得及時通知。他們提供詳細的資訊，例如確診病例數、住院人數、死亡人數和缺勤率，並提供工具協助客戶量化這些事件對其業務的影響。最終，Metabiota 的目標是協助客戶做好準備，以面對全球流行病的威脅。