气候变化引发的极端天气，如大规模洪水和长期干旱，常常导致危险的腹泻疾病暴发，特别是在发展中国家，腹泻疾病是儿童死亡的第三大原因。现在，一项由马里兰大学公共卫生学院（UMD SPH）的高级研究员阿米尔·萨普科塔（Amir Sapkota）领导的国际研究团队于2024年10月22日在《环境研究通讯》上发表的研究，提出了一种使用AI建模来预测这些致命疫情风险的方法，使公共卫生系统有数周甚至数月的时间准备，从而挽救生命。
“与气候变化相关的极端天气事件在未来只会继续增加。我们必须作为一个社会进行适应，”萨普科塔说，他是SPH流行病学和生物统计学系的主任。“这项研究中概述的早期预警系统是我们朝着增强社区对气候变化带来的健康威胁的抵抗力迈出的一步。”
跨多个机构的多学科团队依赖于温度、降水量、历史疾病率、厄尔尼诺气候模式以及其他地理和环境因素，在2000年至2019年间对尼泊尔、台湾和越南的数据进行了分析。利用这些数据，研究人员训练了基于AI的模型，可以提前数周甚至数月预测地区级的疾病负担。
“提前数周甚至数月知道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。这样，当疫情真正发生时，他们就能更好地应对，”萨普科塔说。
尽管该研究集中在尼泊尔、越南和台湾，“我们的发现也适用于世界其他地区，特别是那些社区缺乏市政饮用水和功能性卫生系统的地区，”该研究的主要作者、印第安纳大学布卢明顿分校公共卫生学院副教授劳尔·库兹-卡诺（Raul Curz-Cano）说。
萨普科塔表示，AI处理大量数据集的能力意味着这项研究只是他预计的一系列逐步提高预测模型准确性的工作的开始。他希望这将使公共卫生系统能够更好地准备社区，保护他们免受腹泻疫情风险的增加。
研究团队来自多个领域，包括大气和海洋科学、社区健康研究、水资源工程等。研究团队成员来自马里兰大学的流行病学和生物统计学系及大气和海洋科学系、印第安纳大学布卢明顿分校公共卫生学院、尼泊尔健康研究委员会、越南顺化医药大学、瑞典隆德大学和台湾中原基督教大学。
这项工作得到了美国国家科学基金会通过贝尔蒙特论坛（资助编号：2025470）和瑞典健康、工作生活和福利研究委员会（Forte：2019-01552）、台湾科技部（MOST 109-2621-M-033-001-MY3 和 MOST 110-2625-M-033-002）以及美国国家科学基金会国家研究培训计划（NRT-INFEWS：1828910）的资助。
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