數據預知力 (黃岳永)
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）
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