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武漢疑2019夏末即爆疫情 衛星影像搜尋趨勢成間接證據

最新更新:2020/06/09 16:29
哈佛大學醫學院利用商用衛星影像,觀察到從2019年夏末到秋初武漢5大醫院周遭車流量急遽增加。(圖取自哈佛大學開放存取機構庫網頁dash.harvard.edu)
哈佛大學醫學院利用商用衛星影像,觀察到從2019年夏末到秋初武漢5大醫院周遭車流量急遽增加。(圖取自哈佛大學開放存取機構庫網頁dash.harvard.edu)

(中央社紐約8日綜合外電報導)根據哈佛醫學院最新研究顯示,去年秋天武漢5大醫院周圍車流量遽增,顯示新型冠狀病毒出現以及在華中地區傳播的時間,可能遠比中國去年底向世界衛生組織通報首起病例還要早。

美國廣播公司新聞網(ABC News)報導,哈佛大學醫學院教授布朗斯坦(John Brownstein)團隊利用類似情報單位使用的技術,分析商用衛星影像,觀察到從去年夏末到秋初武漢5大醫院周遭車流量急遽增加。

布朗斯坦說,這些醫院車流量遽增情況和中國網路上搜尋特定症狀次數大增的情況相吻合,這些症狀後來確定和新型冠狀病毒密切相關。

哈佛醫學院最新研究顯示,2019年夏末到秋初武漢醫院車流量遽增,同時期中國網路上搜尋武漢肺炎相關症狀的次數也大增。(圖取自哈佛大學開放存取機構庫網頁dash.harvard.edu)
哈佛醫學院最新研究顯示,2019年夏末到秋初武漢醫院車流量遽增,同時期中國網路上搜尋武漢肺炎相關症狀的次數也大增。(圖取自哈佛大學開放存取機構庫網頁dash.harvard.edu)

布朗斯坦坦言,這些雖然是間接證據,但這項研究仍替2019冠狀病毒疾病(COVID-19)疫情起源謎團提供重要的新數據點。

布朗斯坦說:「10月就有狀況發生。顯然,早在先前認定是新型冠狀病毒大流行開始之前,就發生了某種程度的社會混亂。」

布朗斯坦團隊研究的邏輯很簡單,就是呼吸道疾病在傳播的社區會產生非常具體的行為型態,因此顯示這些行為模式的影像有助解釋發生了什麼狀況,即使當時生病的人還沒有意識到問題的嚴重性。

布朗斯坦說:「我們想做的是檢視活動,觀察醫院的忙碌程度。我們的方式是計算在那家醫院的汽車數量。當醫院忙碌時,停車場會停滿了車。所以醫院車輛越多,代表醫院越忙,很可能是因為社區有狀況,感染情況增加,民眾必須就醫。」

布朗斯坦也坦言,數據所描繪的景象本身並不具有決定性,但他說,數字會說話。

「這關乎越來越多資訊指向武漢當時發生的情況。仍有待更多研究全面揭開當時情況,讓人們真正了解這些疾病爆發是如何開始並出現在人群中,因此這只是另一個證據點。」

布朗斯坦表示,他和他的團隊在研究網路搜尋模式時發現,就在醫院周遭車流增加的同時,武漢地區在百度搜尋咳嗽和腹瀉等症狀的人數也大增。

致力瞭解新興疾病起源的非營利組織「生態健康聯盟」(EcoHealth Alliance)疾病生態學家達斯札克(Peter Daszak)說,哈佛的研究很吸引人,「大家必須檢視每一項可能的證據,研究來自何處,何時出現」。

「當我們在疫情爆發後進行分析,會發現這些疾病早在幾天前、幾週前、幾個月前,甚至幾年前就已經散播。我深信我們會發現COVID-19也是一樣。」

新澤西州的發現創新中心(Center for Discovery and Innovation)科學長柏林(David Perlin)表示,他對布朗斯坦的研究很感興趣,但不完全相信。「我認為部分方法有問題,他們的解讀有點過了頭。」

這項研究論文已送交Nature Digital Medicine期刊,目前正進行同儕審查。研究論文原訂今天上午在哈佛醫學論文預印本伺服器Dash發表,卻傳出Dash網站一度當機。(譯者:劉淑琴/核稿:盧映孜)1090609

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