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爆发，尤其是在发展中国家，腹泻疾病是儿童死亡的第三大原因。现在，一项于2024年10月22日发表在《环境研究通讯》上的研究，由马里兰大学公共卫生学院（UMD SPH）的Amir Sapkota教授领导的国际团队提出了一种方法，可以利用AI建模预测这些致命疫情的风险，使公共卫生系统有数周甚至数月的时间来准备，从而挽救生命。
“与气候变化相关的极端天气事件在未来可预见的时期内只会继续增加。我们必须作为一个社会进行适应，”Sapkota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应对气候变化带来的健康威胁的韧性的方向迈出的一步。”
跨学科团队在多个机构之间合作，利用2000年至2019年间尼泊尔、台湾和越南的温度、降水、先前疾病率、厄尔尼诺气候模式以及其他地理和环境因素数据。通过这些数据，研究人员训练了基于AI的模型，可以提前数周到数月预测区域疾病负担。“提前数周到数月知道预期的疾病负担为公共卫生从业人员提供了宝贵的时间来准备。这样，当需要时，他们可以更好地应对，”Sapkota说。
尽管该研究集中在尼泊尔、越南和台湾，但该研究的主要作者、印第安纳大学布卢明顿分校公共卫生学院副教授Raul Curz-Cano表示：“我们的发现同样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完善的卫生系统的地区。”Sapkota认为，AI处理大数据集的能力意味着这项研究只是他预期的一系列研究中的第一步，这些研究将导致越来越准确的早期预警系统预测模型。他希望这将使公共卫生系统能够准备社区，保护他们免受腹泻疫情风险的增加。
负责这项研究的团队来自广泛的领域，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（包括其流行病学和生物统计学系和大气与海洋科学系）、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、越南顺化医科大学、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（FAIN）：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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