一篇发表在《自然》杂志上的文章概述了人工智能（AI）如何革新传染病研究领域，并显著提升大流行病的准备能力。该文章由来自非洲、美洲、亚洲、澳大利亚和欧洲的科学家组成的全球联盟共同撰写，由牛津大学领导，强调了AI在预测、建模和应对未来传染病威胁方面的潜力，特别是通过早期检测和有针对性的干预来拯救生命。
随着世界继续面临新兴传染病的威胁，文章强调了将AI整合到公共卫生系统中的紧迫性。科学家们呼吁学术界、政府和产业界在全球范围内合作，以确保AI的安全和伦理使用，同时解决数据可用性有限和疾病预测复杂性等挑战。
根据文章，AI有望在未来五年内通过改进疾病传播模型的准确性，预测疫情轨迹，从而彻底改变大流行病的准备情况。AI可以帮助识别高风险地区，更有效地分配医疗资源，确保在最需要的地方及时干预。
斯泰伦博斯大学（Stellenbosch University，简称SU）流行病响应与创新中心（CERI）数据科学部门负责人Houriiyah Tegally博士表示：“我们很高兴能与全球AI科学家合作，塑造传染病建模的未来。在CERI，我们认为AI有望革新科学，特别是在流行病学领域，通过增强数据分析能力。我们的团队已经在使用AI和机器学习来解决从疾病分布、病毒分类到系统发育和预测气候驱动迁移等紧迫的研究问题，涉及登革热、SARS-CoV-2等病原体。”
文章列出了AI在大流行病准备方面可以产生重大影响的几个关键领域：
- 改进疾病传播模型：通过使预测更加稳健、准确和现实。
- 针对高传播区域：确保医疗资源分配高效。
- 加速疫苗开发：通过改善疾病监测中的遗传数据。
- 识别病原体特性：预测跨物种跳跃并理解病原体特征。
- 监测和检测疫情：结合人口级数据（包括可穿戴技术），更好地跟踪和监测疾病趋势。
尽管AI有望推动显著进步，但作者警告说，协作、透明度和严格的安全协议对于应对与其部署相关的潜在风险至关重要。确保AI模型具有可访问性、问责制和无偏见将是最大化其对全球健康的积极影响的关键。
斯泰伦博斯大学CERI主任Tulio de Oliveira教授表示：“南非的AI项目在与牛津大学、哥本哈根大学、非洲数学科学研究所（AIMS）和谷歌DeepMind的合作中取得了很大进展。我们现在有一支由数学家、数据科学家和工程师组成的团队，共同努力推进AI在传染病领域的应用。”
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