一项开创性的研究揭示了一种人工智能（AI）模型，该模型可以预测与气候变化相关的腹泻病疫情，为公共卫生响应提供了关键的预警时间。这项研究由马里兰大学公共卫生学院的Amir Sapkota教授领导，国际团队开发了这一工具，旨在帮助脆弱社区应对因极端天气事件加剧的健康威胁。
腹泻病是发展中国家年轻儿童的主要死因之一。与气候变化相关的极端天气事件，如严重洪水和长期干旱，常常引发危险的疫情，尤其是在缺乏清洁水和适当卫生设施的地区。
“与气候变化相关的极端天气事件在未来可预见的时间内将继续发生。我们必须作为一个社会进行适应，”Sapkota说，他是流行病学和生物统计学系的主任。“本研究中概述的早期预警系统是增强社区对气候变化带来的健康威胁的抵御能力的重要一步。”
研究团队分析了2000年至2019年间尼泊尔、台湾和越南的数据，将温度、降雨量、历史疾病率和厄尔尼诺气候模式等因素纳入他们的AI模型。通过处理这些大量数据，该模型可以在几周甚至几个月前预测特定地区的疾病负担。
“提前了解预期的疾病负担为公共卫生从业者提供了宝贵的时间来准备，”Sapkota解释道。“这样，当疫情发生时，他们可以更好地应对。”
该研究的主要作者Raul Cruz-Cano是印第安纳大学公共卫生学院的副教授，他强调研究结果不仅适用于研究区域。“我们的结果对世界其他地区也具有相关性，特别是那些社区缺乏市政饮用水和功能完善的卫生系统的地区，”他指出。
Sapkota预计，AI处理大量数据的能力将导致预测模型的准确性不断提高。这些工具可以增强公共卫生系统的能力，使其更好地为因气候变化而增加的腹泻病疫情风险做好准备。
研究团队由来自各个领域的专家组成，包括大气科学、社区健康和水资源工程。合作者来自全球各地的机构，突显了国际社会为解决这一紧迫健康问题所做的努力。
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