无国界医生组织（也称为“医生无国界”）在南苏丹的团队采用了人工智能技术来识别蛇，以改进蛇咬伤的应对措施。这一创新举措旨在利用超过 38 万张蛇的图片集合，开发一个强大的蛇类识别数据库。
这款为协助医务人员实时工作而设计的软件，专注于区分有毒和无毒蛇种，并为治疗患者推荐适当的行动。
蛇咬伤中毒在全球范围内是一个重大的健康挑战，尤其影响偏远和服务不足的社区。在 2024 年 1 月至 7 月底期间，超过 300 名患者在无国界医生组织在南苏丹的医疗机构接受了治疗。
无国界医生组织蛇咬伤和被忽视的热带疾病医疗顾问加布里埃尔·阿尔科巴博士说：“我记得曾经在无国界医生组织的医院里，我们用相册来识别蛇。医务人员会翻阅图片，试图找出是哪种蛇咬伤了患者。” “我在南苏丹和其他国家从事蛇咬伤中毒和其他被忽视的热带疾病工作时亲眼目睹了这一情况。”
他补充说：“如今，专家们利用人工智能和机器学习，创建了一个包含来自不同国家的 38 万张蛇照片的蛇类识别数据库。”
据阿尔科巴博士介绍，这种创新方法目前正在南苏丹的特威克和阿卜耶伊镇的两家无国界医生组织医院进行试点。
无国界医生组织与日内瓦大学的“同一健康”部门合作，并得到南苏丹当地无国界医生组织团队以及瑞士无国界医生组织的医疗和创新部门的支持，正在改进其数据库。
阿尔科巴博士说：“我们正在开发使用人工智能的软件，以帮助在现场识别蛇的种类，区分有毒和无毒的蛇。该软件可以在被蛇咬伤的人到达医院之前为其推荐最佳行动。” “我们目前正在努力收集高质量的照片，以输入到这个软件中。南苏丹的蛇类生态研究数量最少之一，但在无国界医生组织的医院中，蛇咬伤的入院率却很高，尤其是从 5 月到 10 月。”
他解释说，为了让人工智能识别特定的蛇，他们需要一张蛇的照片，无论是蛇还活着的时候（同时采取所有必要的预防措施），还是蛇已经死亡的时候（仍然要非常小心，因为它可能仍然会咬人）。
“如果有人被咬伤，咬伤受害者或附近的人可以在咬伤发生后尝试给蛇拍照，但必须极其小心。如果在咬伤时无法拍照，我们的工作人员可以回到咬伤现场，并再次非常小心地尝试给蛇拍照，”他说。 “一旦我们有了照片，它就会进入人工智能软件，该软件会将其与数千张图像进行比较，以识别蛇或将其作为带有 GPS 坐标的新条目添加。”
据这位医生说，早期的结果很有希望；人工智能有时甚至比专家更能识别蛇！例如，它可以区分像埃及眼镜蛇或黑曼巴这样的毒蛇和像非洲家蛇这样的无毒蛇。
“有了更高质量的照片、资金和更多的研究，这个蛇类人工智能应用程序可以为患者提供从蛇类识别到选择正确的抗蛇毒血清的实时帮助，”他说。 “还需要更多的研究。通常，患者会因为蛇的种类识别不正确而接受错误的治疗，或者宝贵的抗蛇毒血清被浪费在无毒蛇的咬伤上，这也可能导致严重的副作用。抗蛇毒血清稀缺且极其昂贵，患者需要花费一个月到一年的工资。”
蛇咬伤中毒是一个全球性的健康问题，与人口流离失所和洪水等气候冲击有关。根据世界卫生组织的数据，每年有 500 万人被蛇咬伤；其中 200 万人受到严重影响，81000 至 138000 人因蛇咬伤中毒而死亡。
蛇毒可导致三种主要综合征：皮肤肿胀、肌肉破坏以及致命的出血或呼吸麻痹。蛇咬伤中毒被归类为被忽视的热带疾病（NTD），主要影响中低收入国家偏远、农村、洪水泛滥或冲突地区的人们。因此，尽管有数百万人受到影响，但对于大型制药公司或政策制定者来说，这并不是一个有利可图的市场。实际上，对有效、“多价”、不太复杂、更安全和负担得起的抗蛇毒血清的研究尚未得到优先考虑。
