無人機及衛星遙測在公衛醫療方面的應用
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文章來源 : 農業科技決策資訊平台 2019-11-05
無人機(drone)與衛星遙測(remote sensing)技術在生態資源調查方面的應用甚廣，這些技術主要協助人們從事遠端資料蒐集，方便後續在生態資源經營、國土管理等方面。美國華盛頓大學(University of Washington)與史丹佛大學(Stanford University)的研究團隊則利用無人機與衛星遙測技術進行環境調查，並以此預測可能的疾病傳播熱點，希望藉此杜絕寄生蟲對當地居民的危害。
研究團隊主要探討發生在西非塞內加爾(Senegal)地區的血吸蟲病(schistosomiasis)，目前已知塞內加爾地區有近2億人受感染，是在當地廣為流行的疾病。血吸蟲病的症狀為血尿、血便、腹部疼痛、臟器損傷等，雖然這些症狀可經由藥物治療痊癒，但是一旦接觸到血吸蟲棲息地或接觸攜帶血吸蟲的蝸牛，則有可能又再次經歷二度感染。有鑑於此，研究團隊希望能藉由廣泛的調查蝸牛族群的分布情況，以此推測當地可能的血吸蟲傳染熱點。
然而，研究團隊在調查初期發現，由於蝸牛族群是呈現塊狀(patchy)分布，並隨時間改變其族群的棲息位置及大小，因此不適用在傳染熱點評估方面，為此，與其尋找蝸牛個體或族群，研究團隊根據蝸牛的棲息特性，轉而搜尋蝸牛賴以棲息的浮水植物。有了浮水植物做為判斷依據，研究團隊便可在無人載具或衛星遙測影像輔助下，判識水中的浮水植物，並藉此推測蝸牛可能的族群量。研究團隊再結合水域附近蝸牛的密度、村落大小、村落地點等資訊，模擬出可能受血吸蟲感染的潛在地區。【延伸閱讀】讓AR眼鏡告訴你非洲菊是否可以採收
在該研究中，研究團隊首先利用蝸牛及其棲息植物之間的關聯性，建構出可能的疾病傳播模式，再以無人載具等技術判斷當地蝸牛的族群量，將有助於區域防疫管理及公共衛生的推廣。研究團隊希望能在未來更進一步地以機器學習(machine learning)的方式，自動判斷影像中的浮水植物，並藉由公開的公衛資訊，達成區域性公共防疫的目的。
該研究由美國國家衛生研究院(National Institutes of Health)、美國國家科學基金會(National Science Foundation)、史丹佛大學(Stanford University)、密西根大學(University of Michigan)等公私立機構資助。詳細研究成果已發表在<Proceedings of the National Academy of Sciences>。
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