最近，一位朋友在经历了一次危及生命的妊娠后，给我发了一份医疗报告，希望我帮助理解报告内容。虽然报告大部分内容清晰明了，但一些手写笔记和医学术语难以解读。在删除所有识别信息后，我将报告上传至ChatGPT。令我惊讶的是，它提供了详细解释，澄清了专业术语并证实了我的许多初步判断。
后来，她的医生确认了解释的准确性。这次经历让我思考：如果人工智能能在几秒钟内帮助理解复杂的医疗信息，它在检测和预防疾病爆发方面能发挥什么作用？
这些问题在牙买加尤其相关。
我们对登革热警报、蚊虫控制活动以及暴雨洪水后的钩端螺旋体病担忧早已司空见惯。随着气候变化增加了极端天气事件的频率，一个重要问题浮现：我们能否在首个预警发布前就确定下一次疾病爆发最可能发生的位置？我们能否从被动应对转为主动预测？
西非的埃博拉疫情表明，新出现的疾病能迅速传播并成为全球威胁，凸显了强大监测系统和早期检测的重要性。
对牙买加而言，这一问题十分紧迫。如果今天引入一种高度传染性疾病，我们能否及时发现并控制它，还是只能在疫情开始蔓延后才做出反应？
在加勒比地区和美国等国家，公共卫生机构正越来越多地使用人工智能和地理信息系统来加强疾病监测。GIS帮助绘制疾病分布图，而AI则分析海量信息以识别趋势和潜在风险。这些工具共同推动监测系统从记录过去事件转变为预测未来可能发生的状况。
现代监测系统可以整合健康数据与降雨量、温度、人口密度及环境条件，识别面临疫情风险升高的社区。在加勒比地区，加勒比公共卫生机构和泛美卫生组织正支持各国加强数字监测。随着牙买加现代化其公共卫生基础设施，AI和GIS为改善应急准备、精准实施干预措施及更好地保护社区免受新兴健康威胁提供了机会。
潜力巨大。
以钩端螺旋体病为例，这种疾病通常与洪水及接触被啮齿动物尿液污染的水源有关，在2025年梅丽莎飓风后曾出现。通过将易受洪水影响社区的地图与疾病报告和环境信息相结合，卫生官员可识别出最高风险区域，从而更有效地开展预防工作。
同样方法可应用于登革热、基孔肯雅热和寨卡等蚊媒疾病。降雨模式、积水区域、人口密度及历史疾病活动数据均可绘制成图，以识别更可能发生疫情的社区。
通过这种方式，GIS让地图讲述故事。但AI在其中扮演何种角色？
若GIS显示疾病发生的位置，AI则帮助回答：接下来可能发生什么？
通过分析多年的疾病报告、天气趋势、环境条件和人口流动模式，AI可识别预示疫情可能正在发展的信号。这些计算机模型能帮助公共卫生团队更早采取行动，更高效地调配资源，并加强准备工作。对牙买加的潜在益处显著：除保护健康外，早期检测系统还能降低医疗成本、减少生产率损失，并增强国家应对气候变化相关健康紧急情况的韧性。
然而，技术本身并非答案。
牙买加还必须应对重要挑战。我们需要可靠的系统，使卫生信息能在各机构间共享；需要培训能够处理地理和健康数据的专业人员；以及确保患者信息安全的保障措施。同样重要的是，新技术必须以合乎道德和负责任的方式使用。技术应支持而非取代人类决策。
牙买加公共卫生的未来将不仅由医院、药物或应急响应团队定义，而将取决于我们如何有效地将数据、地理、气候、动物健康和人类行为整合为一个统一的预防系统。
牙买加长期以来以其在公共卫生领域的创新而闻名。随着该国推进数字化转型议程和"2030愿景"目标，投资于AI支持的公共卫生监测可能成为国家韧性的重要支柱。
当前的问题是：我们是否会投资于预测疫情所需的工具、专业知识和合作伙伴关系？在气候变化、新兴疾病和快速全球旅行的时代，充分准备可能已不再是奢侈品，而将成为我们最重要的公共卫生干预措施。
当地图发声时，我们准备好倾听了吗？
斯蒂芬妮·D·穆林斯(Stephanie D Mullings)，教育学博士、公共卫生硕士、药学学士，是牙买加科技大学的高级讲师。
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