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數據預知力 (黃岳永)

By on October 26, 2018

本文作者黃岳永為香港科技大學副教授兼高級顧問(創業),為《信報》撰寫專欄「科網人語」。

根據過往數據和資料,我們很容易知道何時是本港登革熱或流行性感冒的高峰期、感染者的資料或傳播的途徑。 (黃勁璋攝)

根據過往數據和資料,我們很容易知道何時是本港登革熱或流行性感冒的高峰期、感染者的資料或傳播的途徑。 (黃勁璋攝)

上個月,超級颱風「山竹」襲港前,國泰提供豁免乘客重新訂位和更改航點的費用,這無疑是一項窩心的服務,即時解決有感天氣難測而又害怕付昂貴費用改期的乘客需求。

預知未來,一直是人類夢寐以求的超能力,現在科技發達,我們對未來不再是完全不能掌握。醫療、旅遊或教育等行業能夠好好應用科技,提前蒐集有用的資訊和數據,預測目標客戶將會面對的困難和需要,自然可提供到貼心的服務或產品。能預知未來而生成的產品,甚至可以為社會帶來好處,幫助解決社會問題。

今年夏天,本港登革熱個案甚多,人心惶惶,不知道蚊在何處。如果能預知哪個地方的蚊患嚴重,自然可以實行相應措施對付。偏偏衞生署公布的「誘蚊產卵器指數」模式落後,公布的數字居然是上個月的數據,遠水難救近火情況令人質疑當局做法「慢幾拍」,惟擁有數據就是王,政府還是有機會可以有效應用這些數據。

例如幾十年來,根據過往數據和資料,我們很容易知道何時是本港登革熱或流行性感冒的高峰期、感染者的資料或傳播的途徑。若衞生署能急市民所急,有效分析和應用數據,在下個相關疾病高峰期來臨前,發展各種合宜的智能監察和實時通報系統;或者提供資助、津貼,鼓勵科創者研究有效的感應系統、穿戴科技產品等,相信在預防或者改善季候性疾病的情況,一定有很大幫助。

「防患於未然」是對抗疾病或者災害最好的方法。現在醫療業致力發展人工智能技術,從病患、穿戴裝置、社交族群或者病患資料系統中,取得與人身體有關的數據,然後發展種種專業監測、辨識或者自動診斷的產品或服務。試想,如果大家能靠科技辨識自己的小病,及早看家庭醫生;或者有好的遠端監察慢性病情況的個人產品,那麼急症室服務的需求可能會因此降低。

有數據可以預知風暴的威力、減低大型災難的傷害;有數據可以準確辨識和判讀疾病,有效及早預防和診治,優化醫療資源的分配。現在很多科技公司都集中發展預防性的智能產品,成功與否,我相信擁有相關「數據」多少是一個致勝的重要元素。

有數據可以預知風暴的威力、減低大型災難的傷害。(路透資料圖片)

有數據可以預知風暴的威力、減低大型災難的傷害。(路透資料圖片)

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