疾管署統計，2018年感染愛滋病毒的途徑以「不安全性行為」為主，佔92％。為減少愛滋病風險，衛福部桃園醫院感染科主治醫師陳正斌以年滿20歲的愛滋病患者為樣本，透過紀錄每日行為與心情，盼開發出預測危險性行為的軟體，目前仍處於初期開發階段。

陳正斌與元智大學工業工程學系副教授林瑞豐合作，耗時半年開發出軟體，用以蒐集受試者的資料，經研究團隊完成測試後，去年8月開始招募12名具危險性行為經驗的成年愛滋感染者進行受試。經填寫生活作息、手機使用狀況後，該團隊隨即為他們安裝軟體，蒐集的資料以加密方式回傳至元智大學資料室。

陳正斌表示，該軟體所收集的資料，包括了加速度規、羅盤、手機軟體使用紀錄、螢幕開關偵測、GPS等。受試者每日回報行為紀錄及心情指數，感測器則透過機器學習的方式，預測未來使用的軟體及目標行為。

經3個月的觀察發現，透過感測器數據預測手機軟體使用的準確率達64.16％。其中，以隨機森林演算法預測交友軟體Tumblr及Grindr的準確率為43.47％及27.44％；以支援向量機演算法預測Tumblr及Grindr的準確率為30.14％及18.35％；若將軟體分群，以隨機森林演算法預測交友軟體使用的準確率則為25.77％。

該研究目前仍處於初期開發階段，陳正斌發現，交友軟體容易與社交軟體混淆，且受試者所回報的資料也未必屬實，因此今年仍會進行第二期計劃，將第一階段所遇到的問題納入考量。未來將持續開發，期盼某日可預測危險性行為，並藉由手機提醒的方式及時介入，讓愛滋病的防治進入新境界。

(中時 )