牛津大学研究人员表示人工智能可以支持疫情准备

牛津大学的研究人员表示，人工智能（AI）可以用于帮助社会为未来的疫情做好准备。来自非洲、美洲、亚洲、澳大利亚和欧洲的科学家们概述了人工智能如何改变传染病研究的格局，并提高对疫情的准备。

该研究强调了在使用人工智能进行传染病研究时，安全、责任和伦理的重要性。研究人员呼吁在数据集和人工智能模型方面采取协作和透明的方法。

牛津大学流行病科学研究所的首席作者Moritz Kraemer教授说：“在未来五年内，人工智能有潜力彻底改变疫情准备。它将帮助我们更好地预测疫情爆发的地点和轨迹，利用大量常规收集的气候和社会经济数据。它还可以通过研究免疫系统与新兴病原体之间的相互作用，预测疾病爆发对个别患者的影响。综合起来，如果将其整合到各国的疫情响应系统中，这些进展将有可能拯救生命，并确保世界更好地应对未来的疫情威胁。”

研究确定了人工智能在疫情准备中的几个机会，包括改进当前的疾病传播模型、确定高传播潜力区域以及增强疾病监测中的遗传数据。人工智能还可以帮助确定新病原体的特性，预测其特征，并确定跨物种跳跃的可能性，以及预测已流通病原体的新变种可能出现的情况。

然而，科学家们警告不要仅仅依赖人工智能来解决传染病挑战。他们建议将人类反馈纳入人工智能建模工作流程中，以克服现有局限性。

研究作者、Scripps研究转化研究所创始人兼主任Eric Topol教授说：“虽然人工智能在减轻疫情方面具有显著的变革潜力，但这取决于广泛的全球合作以及全面、持续的监测数据输入。”

研究的主要作者、哥本哈根大学和伦敦帝国理工学院的Samir Bhatt补充说：“传染病暴发仍然是一个持续的威胁，但人工智能为政策制定者提供了一套强大的新工具，以指导有关何时以及如何干预的知情决策。”

作者建议对人工智能模型进行严格的基准测试，并倡导政府、社会、行业和学术界之间强有力的协作，以可持续和实用的方式开发改善人类健康的模型。

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