講者：方啓泰(國立臺灣大學公衛學院教授)

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內容摘要：

R₀ 值：疫情預測與決策的數學核心

講座以「基礎再生數 R₀」為切入點，說明其作為疫情是否爆發的臨界值與政策依據的重要性。R₀ 大於 1 表示疫情將指數擴散，小於 1 則逐漸消退。講者回顧 SIR 模型的歷史淵源，並以數學公式推導出 β/γ > 1 即為疫情爆發條件，突顯數學在公共衛生中的基石角色。R₀ 不僅影響疫情是否爆發，還牽動傳播速度、終局規模與是否演變為地方性流行。

臺灣防疫模式：數學建模化為政策行動

臺灣在 COVID-19 初期能長時間維持「零確診」，並非倚賴疫苗，而是依靠模型推算與策略執行。研究顯示病毒 R₀ 高達 4.0，若僅靠疫調與隔離無法壓制疫情，需全民口罩介入。當 75% 人口佩戴醫用口罩，R₀ 便能降至 0.9 以下，阻斷社區傳播。此策略搭配邊境管制、疫調隔離與院內防疫，構築多層次防線。2021 年萬華群聚事件即為「R₀ 小於 1」策略的驗證，血清調查顯示社區感染率極低，彰顯建模政策的實效。

跨域人才養成與未來展望

講者強調，數學不再只是紙上談兵，而是實際左右防疫戰局的工具。臺大將開設「數理建模組」學分學程，融合防疫實務、數學建模與公衛倫理，為數理背景學生打造進入 CDC、公衛研究與產業的管道。課程以易操作的模擬工具輔助學習，降低技術門檻，鼓勵學生積極跨域。講座最後提醒，疫情的科學建模不僅是一場學術挑戰，更是影響國家與世界的公共行動，呼籲青年勇於投入，成為未來的數學防疫官。