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據台南市政府登革熱防治中心估計，過去在病媒蚊高原期及特定狀況下，僅針對疫情重點區域進行防疫，每週每人平均作業96.75桶誘卵桶，換算下來每週每人平均目視卵粒數量超過1,500顆，耗時費神又缺乏系統化的監測流程，導致監測人員的作業時間及計算誤差值大幅增加。
衛生福利部疾病管制署統計，2019年全台登革熱本土病例100例，台南市本土案例有31例，比例約31%，顯示登革熱防疫刻不容緩。
透過打造於Azure平台上的「AI登革熱防疫平台APP系統」，監測人員只須利用行動裝置拍照，並取得孑孓與卵粒數影像後上傳至雲端，便能立即由Azure認知服務中的AI圖像辨識技術判斷分析是否為病媒蚊，再利用Web分析服務與環境系統資料整合，生成包含預警分析及登革熱分布圖等資訊之結果報告。
進而減少監測人力至少50％操作時間成本，並降低傳統監測方式產生之誤差風險，有效擴大檢疫人員可觸及之區域，發掘潛在感染地區，更有利於防疫相關單位積極部署防疫措施。
