牛津大学的研究人员表示，人工智能（AI）可以用于帮助社会为未来的流行病做好准备。
来自非洲、美洲、亚洲、澳大利亚和欧洲的科学家们概述了AI如何改变传染病研究的格局，并提高对大流行病的应对能力。
该研究强调了在使用AI进行传染病研究时安全、责任和伦理的重要性。
研究人员呼吁在数据集和AI模型方面采取合作和透明的方法。
该研究的主要作者、牛津大学潘多米克科学研究所的莫里茨·克拉默教授说：“在未来五年内，AI有可能彻底改变大流行病的准备工作。”
“它将帮助我们更好地预测疫情爆发的地点及其发展轨迹，利用大量常规收集的气候和社会经济数据。”
“它还可能通过研究免疫系统与新兴病原体之间的相互作用，来预测疾病爆发对个体患者的影响。”
“如果这些进展被整合到各国的大流行病应对系统中，将有潜力挽救生命，并确保世界更好地应对未来的流行病威胁。”
该研究指出了AI在大流行病准备中的多个机会，包括改进现有的疾病传播模型、确定高传播潜力的区域以及增强疾病监测中的遗传数据。
AI还可以帮助确定新病原体的特性、预测其特征并识别跨物种跳跃的可能性，以及预测已流通病原体可能出现的新变种。
然而，科学家们警告不要完全依赖AI来解决传染病挑战。
他们建议将人类反馈整合到AI建模工作流程中，以克服现有局限性。
作者还对训练数据的质量和代表性、AI模型对更广泛社区的有限可访问性以及黑盒模型在决策中的潜在风险表示担忧。
研究作者、斯克里普斯研究转化研究所创始人兼主任埃里克·托波尔教授说：“虽然AI在减轻大流行病方面具有显著的变革潜力，但这取决于广泛的全球合作和全面、持续的监测数据输入。”
该研究的主要作者、哥本哈根大学和伦敦帝国理工学院的萨米尔·巴特补充说：“传染病暴发仍然是一个持续的威胁，但AI为政策制定者提供了一套强大的新工具，以指导何时以及如何干预的明智决策。”
作者建议对AI模型进行严格的基准测试，并倡导政府、社会、工业界和学术界之间进行强有力的协作，以可持续和实用的方式开发模型，以改善人类健康。
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