台北医学大学医资所副教授雪必儿(Shabbir Syed Abdul)也参与竞赛并胜出，研发团队设计一套“居家快筛评估APP”，使用者可透过APP评估感染COVID-19的风险高低。（图片提供／台北医学大学）
MIT今年4月举办国际黑客松，号召逾千名全球好手集思广益，找出COVID-19疫情的解决方案，雪必儿副教授经评选后，与来自美国、香港、哥伦比亚等国成员组成研发团队，设计“Smart Triage”智慧快筛APP，期望透过APP快筛，减少民众前往医院，降低感染概率。
在APP输入相关资料获得数据 自我判断是否需要前往就医快筛
雪必儿副教授指出，Smart Triage主要透过美、中两国72,000笔COVID-19的确诊病例数据库进行分析，使用者在APP输入年纪、生活习惯、病史及目前症状后，APP将提供数据，告知使用者目前的危急程度，并进一步自我判断是否需要前往就医快筛。
APP的设计是根据民众的资讯及症状，例是否有嗅觉丧失、咳嗽，是否有糖尿病史、烟瘾等情形，最后算出使用者感染COVID-19的风险高低，使用者也可知道目前状况是否有前往就医快筛的急迫性，如果分数偏低，使用者则应该避免前往医院，增加感染风险。
透过APP知道可能感染COVID-19的风险概率
此外，研发团队设计该款APP主要希望为医院快筛更有效率并分流人潮，避免没有就医急迫性的民众前往医院，减少不必要的传染途径。因此利用数千名COVID-19确诊患者的资讯设计一套加权计分系统，让民众透过APP知道可能感染COVID-19的风险概率。
该款APP的设计不仅协助民众自我评估感染风险，同时可结合医院挂号看诊系统，雪必儿表示，结合医院看诊系统后，APP会提供等待快筛的时间，同时显示其它候诊民众感染COVID-19的风险，让使用者视时间前往医院，可进行有效分流，并降低群聚感染风险。
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