浸大采用结合人工智能的「新冠病毒风险警示系统」

香港浸会大学（浸大）的研究人员将人工智能技术应用於由他们研发的新冠病毒风险警示系统「BU-Trace」，令系统更容易使用，并有助医护人员准确评估使用者感染病毒的风险。如在的士上应用，这项人工智能功能可自动记录乘客下车的时间。升级后的系统更采用近距离无线通讯技术，把使用者登记进入场所所需的时间，缩短至一至两秒。

浸大提升系统助评估感染病毒风险

浸大自2020年10月开始在校园使用新冠病毒风险警示系统，以提升对病毒的风险警示能力。该系统由浸大理学院署理副院长（研究）及计算机科学系教授徐建良教授带领的小组研发。

使用者只需在进入场所前，用手机扫描系统的二维码，场地资料和到访时间便会保存在他们自己的手机里。使用者若曾经身处确诊者到访过的同一地点，且而两者到访的时间相若，系统便会透过手机应用程式「BU-Trace」发出警示。

人工智能助记录离开时间

浸大将於2021年1月采用新冠病毒风险警示系统的人工智能升级版，以提醒到访校内饭堂和餐厅的使用者记录离开的时间。当使用者离开饭堂或餐厅时，系统会运用人工智能程式作出识别，自动向他们发出提示通知。他们只需在手机应用程式上按键，便可记录离开的时间。系统还会定时发出提示通知，以确保使用者记录离开的时间。

这个以人工智能为本的系统，可应用於公共交通工具，例如的士。系统可通过人工智能程式识别乘客的行为模式，自动记录他们的下车时间，毋须使用者点击手机。

近距离无线通讯技术缩短登记时间

系统的另一项新功能，是使用者能启动手机的近距离无线通讯模式，在进入某场所时读取近距离无线通讯标签，为他们在扫描二维码之外，提供另一个选择。近距离无线通讯标签与二维码均包含场地资讯，然而用手机读取近距离无线通讯标签，只需一至两秒，但扫描二维码却需五至十秒。故采用近距离无线通讯标签，可大大缩短登记进入场所所需的时间。近距离无线通讯标签将於2021年1月起张贴於浸大的饭堂及餐厅。

浸大副校长（研究及拓展）郭毅可教授说：「系统不会收集使用者的个人资料或位置数据，新功能也不会存取使用者手机内须经授权才可使用的数据，因而消除他们对个人私稳问题的疑虑，同时为确诊个案的传播风险作出警示。」

他说：「使用者将会发现新功能易於使用。我们鼓励大学的成员及访客使用已提升的系统，因愈多人使用，成效便愈理想。系统提升后，使用者可更准确地记录他们到访的场所，并为医护人员提供详尽资料，以作感染风险评估。」

新版本「BU-Trace 2.0」现可於Google Play下载，并可快将於App Store下载。