AI協助食物中毒調查：伊利諾州案例揭示的機遇與挑戰

當13名感染者分佈在5個郡，傳統調查方法面臨挑戰時，美國衛生官員做出了一個前所未有的決定：求助於AI聊天機器人。

從陪審團候選人的異常開始

2024年8月5日，伊利諾州布朗郡警長發現了一個奇怪現象：大量陪審團候選人聲稱患有胃病，無法參與即將到來的審判。一週後，州衛生部門通報了一例沙門氏菌感染病例。

這兩個看似無關的事件，成為了一場跨郡食物中毒調查的起點。最終確認的7例實驗室確診和6例疑似病例都有一個共同點：他們都參加了布朗郡的嘉年華會。

AI在疫情調查中的首次嘗試

根據CDC本週發布的《發病率和死亡率週報》，這是AI技術首次被正式納入食物中毒調查流程。然而，報告坦承：「AI是否真正有幫助仍不明確」。

這種不確定性反映了當前AI技術在實際應用中的真實狀況。儘管AI能夠快速處理大量數據，識別潛在模式，但在涉及公共健康的關鍵決策中，其可靠性和透明度仍是待解的問題。

亞洲視角下的啟示

在華人社會，大型節慶活動和聚餐文化盛行，食品安全監管面臨獨特挑戰。從台灣的夜市文化到香港的茶餐廳，再到東南亞華人社區的傳統節慶，類似的群聚性感染風險無處不在。

新加坡和香港等地已開始探索數位化監管系統，但如何在保護隱私的同時有效運用AI技術，仍是各地政府需要平衡的課題。特別是在疫情後，民眾對健康監測系統的接受度有所提高，這為AI應用創造了新的機會。

技術輔助vs人工判斷

有趣的是，儘管運用了先進的AI技術，但最初發現異常的仍是人類的直覺和觀察力。警長對陪審團候選人異常情況的敏銳察覺，成為整個調查的關鍵轉折點。

這提醒我們，AI的價值不在於取代人類專業判斷，而在於增強現有的調查能力。在公共衛生領域，本地知識、社區信任和專業經驗仍然不可替代。

未來的監管模式

隨著食品供應鏈全球化和消費模式多樣化，傳統的食品安全監管面臨新挑戰。AI技術的引入可能改變遊戲規則，但關鍵在於如何建立有效的人機協作模式。

從數據收集、模式識別到決策支持，每個環節都需要在效率和準確性之間找到平衡。更重要的是，如何確保AI系統的決策過程透明化，讓公眾理解並信任這些技術工具。