中央流行疫情指揮中心18日表示,時序進入秋冬,全球COVID-19疫情持續上升,多國單日確診人數屢創新高,我國境外移入個案亦有增加趨勢。為降低國內社區傳播風險,及避免造成醫療體系負擔,今(2020)年12月1日將啟動「秋冬防疫專案」,強化「邊境檢疫」、「社區防疫」及「醫療應變」措施,請民眾及醫療院所配合落實。
一、邊境檢疫:所有入境及轉機旅客登機前須附3日內COVID-19核酸檢驗陰性報告
指揮中心指出,國際疫情持續嚴峻,預期今年底及明年初入境旅客數將增加,為加強防疫安全,自12月1日至明(2021)年2月28日(啟程地時間),入境我國機場或經我國機場轉機的旅客,不論身分(本國籍與外國籍人士等)或來臺目的(求學、工作、外交公務等),均應檢附「表訂登機時間前3日(工作日)內COVID-19核酸檢驗陰性報告」,始可登機來臺,並將由交通部督導各航空公司確實把關;若旅客抵臺後發現檢驗報告不實,或拒絕、規避、妨礙相關檢疫措施,得依傳染病防治法第58條及69條規定,處新臺幣1萬至15萬元罰鍰。檢驗報告不實部分,亦將追究偽造文書印文罪之刑責。
指揮中心表示,「COVID-19核酸檢驗陰性報告」需由啟程地政府機關許可設立之醫療院所開具,原則為英文、中文或中英對照版本。報告內容需備有「登機者之護照姓名」、「出生年月日(或護照號碼)」、「採檢日及報告日」、「疾病名稱」、「檢驗方法」及「判讀結果」等項目。相關配套措施及應配合事項如下:
法文及西班牙文等非中文或英文版本文件,若屬「啟程地官方語言」,且航空公司啟程地之地勤人員能確認報告內容,可予同意受理。
表訂登機前「3日內」檢驗報告之日期,以「報告日」及「工作日」計算,故可排除當地政府之國定假日。
檢驗報告可為紙本(正本/影本)或電子報告書形式,但內容應清晰可辨識,且經審視需備項目完整無誤。
檢驗方法需採用分子生物學核酸檢測(例如:PCR、RT-PCR、NAA、NAT等);至於血清免疫學(Immunoserology)檢驗抗原(Ag)或抗體(IgG或IgM),不符合本措施規範。
二、社區防疫:出入八大類場所應佩戴口罩,經勸導不聽者依法開罰
考量秋冬時期除了COVID-19疫情外,也有多種呼吸道傳染病盛行,都會加重醫療體系的負荷與調度壓力,為了提高民眾於高感染傳播風險場所佩戴口罩的遵循度,以降低呼吸道傳染病的感染與傳播,及避免過度耗用醫療資源,自12月1日起,強制要求民眾進入「醫療照護、大眾運輸、生活消費、教育學習、觀展觀賽、休閒娛樂、宗教祭祀、洽公」等八大類場所(場所舉例如附表)應佩戴口罩。未依規定佩戴口罩,經勸導不聽者,將依違反傳染病防治法第37條第1項第6款規定,由地方政府裁罰新臺幣3千元以上1萬5千元以下罰鍰。
上述場所因具有不易保持社交距離,或會近距離接觸不特定對象(不認識的人)的特性,有較高的感染與傳播風險,因此要求進入該類場所活動的民眾佩戴口罩,除了有助於防範COVID-19外,對於其他各類經由飛沫、空氣傳播之疾病也能發揮防護效果。如果在上述場所內有飲食的需求,在與不特定對象保持社交距離或有適當阻隔設備的前提下,可在飲食期間暫時取下口罩。
至於人潮聚集的戶外場所(如戶外風景區、遊樂園、夜市、傳統市場等),或是於戶外進行的公眾集會活動(如遊行、遶境、跨年晚會等),建議業者或場所管理單位採用「人數總量管制」方式進行管控,使民眾在場所或活動中能持續、有效地保持社交距離,並請民眾如有發燒或呼吸道症狀等身體不適時,應避免前往上述場所,以及在不能保持社交距離時自主戴上口罩。也提醒公眾集會活動主辦單位應參考「COVID-19(武漢肺炎)因應指引:公眾集會」,評估風險及制定相關防疫應變計畫,並盡可能落實實聯制及佩戴口罩。
三、 醫療應變:加強通報採檢,訂定獎勵指標
指揮中心表示,為防範國內醫療體系於秋冬季面臨武漢肺炎及流感疫情之雙重負擔,秋冬專案中已將加強通報採檢列為重要防疫策略,並研擬四大措施,包括醫療院所落實法定傳染病通報義務;訂定「加強門診與急診社區感染肺炎病人篩檢」、「加強住院病人篩檢」及「強化醫療照護人員健康監測」等獎勵通報採檢指標;透過健保系統提醒加強通報採檢;修訂無COVID-19相關症狀居家隔離/檢疫者之採檢及相關處理流程。臨床醫師應提高警覺加強通報採檢,強化社區監測疑似個案通報或轉介;同時並請地方政府持續督導所轄醫療院所,鞏固醫療院所防疫陣線。
指揮中心指出,國際疫情持續嚴峻,臺灣防疫得以有效控制,有賴邊境檢疫人員、醫療院所、醫療照護人員持續堅守崗位,以及政府、民間攜手合作,守護國人健康;請民眾持續配合政府各項防疫措施,共同確保這得來不易的防疫成果。
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【BBC中文網】算法:日常和人生十字路口陪伴你的「無形之手」
大數據、算法、人工智能、互聯網、物聯網 ...... 科技的發展為人類生活帶來各種便利的同時,也在靜悄悄地決定著人們的生活軌跡和命運。
假設,如果中國有一年取消高考,用算法根據歷年成績給每個應屆畢業生打分,然後大學根據這個分數決定是否錄取,錄取到什麼專業?
英國今年的中學畢業生對算法的這種威力有切身體驗。
因為新冠疫情而取消了決定數萬名中學畢業生命運的考試,用電腦算法 ( algorithm)給學生打分,讓機器根據學校往年的考試結果,經過一番運算,得出今年畢業生的成績。
決定命運的是高中畢業生的A-level 考試也決定了能否上大學,能上哪所大學。初中畢業,不再上學而開始求職謀生的,需要憑GCSE考試成績去找工作。如果凖備繼續上學,日後申請大學時,這組成績也是重要參考數據。
除了這種「十字路口」式的人生關鍵節點,算法在現代人生活中很多方面扮演著「無形之手」的角色,而我們未必知道。
BBC科技事務記者克雷頓(James Clayton)和克萊恩曼(Zoe Kleinman)梳理了幾個算法左右命運的平台。
社交媒體
從許多方面來看,社交媒體平台基本上就是龐然大物般的算法。
它們根據你所提供的,以及來自其他各種渠道的數據,確定你的興趣、愛好、口味,然後為你推送更多它們認為你喜歡的內容。
這些數據包括你點的每一個「讚」,看的每一條訊息或視頻,點擊的每一個鏈接,都被記錄存檔。大部分應用軟件還會從你的上網習慣和特點,以及地理位置等信息提取更多數據,關於你的數據。這些數據用來判斷你喜歡什麼,哪些內容吸引你的眼球,能讓你在網上流連。
這個算法對你了解越多,對你生活的影響力就越大。 除了推送更多合你口味的內容,它自然還會用這個知識向你推銷產品。
社交媒體公司收集儲存的數據也被用來訂製個人化的廣告,定向投放,而且精凖度高得令人咂舌。
當然,這類算法也會犯很嚴重的錯誤,惹大禍。比如它發現極端的、刺激的、重口味的、充滿仇恨和煽動性的內容,在社交媒體上很吃香,比平淡普通的內容更賺眼球、點擊和轉發更多。所以有些人髮現自己收到各種極端主義的、暴力的、仇恨的推送內容。
臉書針對民權問題做過一次內部審計,審計報告中明確提到,公司必須盡一切所能阻止它的算法把用戶「驅趕到極端主義自我強化的迴音室裏去」。
算法還有一個盲點,那就是對種族歧視和仇恨類產品不加分辨地推送,導致投訴甚至吃官司。
保險
保險公司需要評估風險,要做精算,無論是房產險、汽車險、壽險、醫療險,保費的多少依據這個評估結果來定。
許多人不知道的是,保險業很早就開始探索利用歷年積累儲存的數據來分析、預測未來;在電腦和算法尚未普及的時候就開始了。
有了算法,保險公司如虎添翼。
哈克尼斯(Timandra Harkness)是這方面專家,有一部關於大數據的專著(Big Data: Does Size Matter)。
有些顯而易見但人們通常不太在意的事,背後就有算法的無形之手。
她舉了個例子,比如家庭住址的郵編就決定了你的保費高低,而你在這些問題上毫無發言權,完全被動。
你的房產或車保險保費在搬家後漲了還是降了,跟你個人沒有直接關係,而是跟這個地區的其他居民曾經,或者在多大程度上可能成為犯罪分子的受害者,或者遭遇水淹,或者出車禍,等等。
現在比較普遍的行車記錄儀,汽車上的「黑匣子」,可以用來記錄司機的駕車習慣,如果記錄顯示車主基本上是安全駕駛,即使其他指標都屬於高風險群體,他/她的汽車險保費也可能降低。
這是利用算法制定個人化保險產品的一個例子。
保險行業的 實質是風險分攤,人人交保費,需要的人從錢庫裏取。個人化的保險產品能否普及,或許還需要算法來幫忙,確定這類新業務對保險公司有何利弊。
醫療
人工智能(AI)在疾病診斷方面的應用日益普及,有些地方AI甚至可以提出治療方案和療法建議。
2020年1月一項研究結果顯示,通過X光片子診斷乳癌,算法的表現超過醫生。
其他例子也有,比如可以預測子宮癌患者生存率的工具,這個工具還能幫助確定治療方案。
倫敦大學學院(UCL)研發的人工智能可以分辨出哪些病人最容易忘記就診預約,因此需要提醒服務。
海量數據是訓練人工智能的必要前提。這就涉及到許多棘手的問題,包括病人隱私和個人數據保護。
2017年,英國信息委員會裁定,皇家自由醫院NHS信託沒有妥善保管病人數據,跟谷歌的人工智能子公司DeepMind分享了160萬病人的數據。
警務
大數據和機器學習對警察機構來說具有顛覆性的巨大潛力。
理論上,算法具備了科幻作品中描述的那種「預測警務」(predictive policing)的功能,可以利用歷年刑事罪案的數據分析來確定警察資源的部署。
問題在於這種算法有先天缺陷,容易產生算法偏見,甚至形成算法種族歧視。
科技智庫WebRoots Democracy專家喬杜里(Areeq Chowdhury)解釋說,這就跟算法確定考試分數類似,實際上是根據別人過往的學業表現來給你打分,有什麼道理?
他說,根據算法,一個特定社區很可能被不成比例地突出和強調。
國防和安全智庫RUSI今年稍早發表了一份報告,闡述算法在警務實踐中的應用。
報告提出一些需要關注的問題,包括沒有全國統一的凖則,也沒有影響評估機制。
另一個需要深入研究的問題是算法如何放大、加劇種族主義傾向。
警務部門已經在使用的人臉識辨技術受到批評,矛頭集中在用於機器學習的數據庫是否會導致算法種族主義。
比如,用於人臉識別的攝像機識別白人更凖確,是否因為它們背後的數據庫裏白人的面部數據更多?
這方面,數據是否足夠多,足夠多元化,就至關重要。
喬杜里說,最應該避免的是因為算法誤判而錯抓無辜。
#科技 #社會
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這兩位之間誰的外文能力比較厲害呢? 中文英文大比賽開始囉~
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再一次非常感謝阿滴原因跟我一起拍這兩部影片!
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