人工智能在疾病傳播方面的應用

近期，新型冠狀病毒聲勢浩大，人工智能的作用值得關注?！诳刂破渌膊鞑シ矫?，算法不僅提供了更好的干預和預防策略，還幫助優化了資源分配，以抗擊感染的傳播。

在2014年的一項研究中，研究人員使用了統計模型來評估英國的艾滋病毒檢測和治療，并定位那些不知道自己病情的艾滋病毒攜帶者。研究小組發現，即使艾滋病毒攜帶者的行為沒有改變，他們的方法也可以減少5%的新感染。

2016年，喬治亞大學、梅西大學和加州大學的團隊開發的人工智能被用來預測絲狀病毒的傳播，這種病毒通常會感染蝙蝠，但也會傳染給人類。該方法使用了包含57種不同因素（如生活史等）的模型預測了哪種蝙蝠可能攜帶絲狀病毒，準確率高達87%。

隨后在2017年的研究中，根據現有預算，利用模型來衡量丙型肝炎病毒（HCV）預防工作的規模。有了10億美元的預算，研究人員發現，公共衛生資金的最佳用途將是完全專注于治療（強調早期治療）。但如果預算為50億美元，最好將預算的60%用于篩查，其余用于治療，第三年將篩查撥款降至20%。

同樣在2017年，來自新加坡Saw Swee Hock公共衛生學院和國家環境署環境衛生研究所的科學家開發了一種預測登革熱爆發的算法，考慮到十年的歷史氣候信息和季節性登革熱模式，可提前四個月預測疫情。不久之后，初創公司Aime開始提供一種工具，以84%的準確率預測登革熱爆發的地點和時間，Ehime大學的研究人員也設計了一個模型，利用降雨量和溫度數據預測馬尼拉的登革熱病例。

2018年，南卡羅來納大學的科學家開發了一種算法，幫助機構更經濟有效地調整外展活動。通過對印度結核病預防和美國淋病預防的實際數據進行測試，結果表明，如果使用該模型代替當前的策略，該模型可以預防8000例結核病和20000例淋病。

以上的案例還有不少，鑒于篇幅不再一一列舉。

科技是人類探索世界，改善生活的重要力量。新冠狀病毒的出現是我們的一次磨難，相信祖國，相信那些奮戰在第一線的工作人員，相信鐘院士，相信我們國家的科技。這產戰疫，我們終將勝利。