利用人工智能提高麻疹爆发检测

圭尔夫大学的一位教授希望人工智能能够提高麻疹爆发的检测能力。

随着城市中麻疹病例的持续增加，一个由人工智能驱动的项目可能有助于扭转这一趋势。

AI4Casting Hub 是一个预测项目，它创建了交互式仪表板来检测潜在的疫情爆发。

领导该项目的莫妮卡·考乔卡鲁（Monica Caojocaru）表示，通过使用这项技术，她希望能够警告公众并保护社区。

“我们真的希望这个工具能帮助公众，”考乔卡鲁说。

截至4月2日，韦灵顿-达弗林-圭尔夫公共卫生部门报告了该地区有7例麻疹病例。

她说，这项技术还可以帮助公共卫生官员变得更加主动。

根据考乔卡鲁的说法，这个由工程与物理科学学院管理的工具为用户提供了一个直接的动手学习体验。

据圭尔夫大学发布的信息，通过使用人工智能结合和分析提交的研究数据，该中心已经编程显示了基于现实假设（如接触追踪、隔离天数等），麻疹如何在九岁以下儿童中传播。

接触追踪时间是指公共卫生部门追踪到可能暴露于麻疹等疾病的孩子所需的时间。考乔卡鲁表示，时间是一个关键变量；如果接触追踪在一到三天内完成，感染人数会减少。然而，如果需要更长时间，病例数量则会上升。

该中心还跟踪疫苗犹豫情况。群体免疫大约为95%，考乔卡鲁说，即使疫苗覆盖率出现最小的下降，也可能引发更多的疫情爆发。

她说，他们正在努力将废水监测数据纳入其中，以帮助扩展他们在其他疾病上的AI预测。

“该中心的下一步是利用这些数据开始关注禽流感特定变种的出现，”她说。

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