新研究显示AI如何改变大流行病准备

一项新的研究表明，人工智能（AI）可以在更好地预测和管理疾病爆发方面发挥重要作用，呼吁全球合作以确保其伦理和有效的部署。这项研究由国际科学家团队进行，并发表在《自然》杂志上，强调了将AI整合到各国应对系统中可以挽救无数生命，通过更准确地预测疾病爆发的位置和轨迹。

该合作研究是在最近的AI行动峰会之后进行的，正值全球关于AI投资和监管的辩论日益激烈之际。它强调了学术界、政府和工业界之间加强合作的必要性，以确保AI在传染病研究中的伦理使用。

“在接下来的五年中，AI有可能彻底改变大流行病的准备工作，”牛津大学大流行科学研究所计算和基因组流行病学副教授莫里茨·克拉默（Moritz Kraemer）在新闻发布会上说，“它将帮助我们更好地预测爆发地点及其轨迹，利用例行收集的气候和社会经济数据。”

这项由全球各地机构的科学家撰写的研究呼吁建立一个透明的环境，使数据集和AI模型能够公开共享。研究强调了在部署AI用于这一关键领域时，安全、问责和伦理的重要性。

虽然AI在医疗领域的应用传统上集中在个体患者护理上——增强诊断、精确医学和临床决策——但这项研究探讨了AI对人群健康的潜在影响。研究表明，即使在数据有限的情况下，最近的AI方法也表现出色，打破了长期存在的障碍。

研究中概述的AI在大流行病准备中的关键机会包括：

• 提高疾病传播模型的稳健性和准确性

• 确定高传播区域以更高效地分配医疗资源

• 通过改进疾病监测中的遗传数据加速疫苗开发

• 确定新病原体的特性并预测跨物种传播的可能性

• 将群体层面的数据与可穿戴技术提供的个体层面数据结合，以更好地检测和监控疫情

“尽管AI在减轻大流行病方面具有显著的变革潜力，但它依赖于广泛的全球合作和全面、持续的监测数据输入，”斯克里普斯研究转化研究所创始人兼主任埃里克·托波尔（Eric Topol）在新闻发布会上说。

该研究不仅突显了AI预测疾病传播和改善大流行病应对的能力，还讨论了其局限性。作者强调，在AI建模工作流程中整合人类反馈以克服现有局限的重要性，确保AI不会在真空中运行。

“传染病爆发仍然是持续的威胁，但AI为政策制定者提供了一套强大的新工具，以指导何时和如何干预的明智决策，”共同主要作者萨米尔·巴特（Samir Bhatt），帝国理工学院统计学和公共卫生教授及哥本哈根大学机器学习和公共卫生教授补充道。

作者呼吁制定严格的基准来评估AI模型，并倡导政府、社会、工业和学术界之间的强大合作以实现可持续发展。他们还表达了对训练数据的质量和代表性以及黑箱模型在决策中风险的担忧。

该研究标志着我们在大流行病准备方面方法的关键转变，指向了一个AI可以显著增强全球卫生安全的未来。

(全文结束)