進行傳染病的準確預測，始終是公共衛生領域裡的核心挑戰，傳統方法依靠歷史數據和報告延遲，常常致使預警滯後，近些年來，人工智能技術的介入正改變這一狀況，借助分析多源異構數據並識別複雜模式，AI給疫情發展提供了更及時、更精細的探查，成為輔助決策的新興工具，然而這一技術的運用也一併有著關於數據質量、模型可解釋性以及倫理的深刻探討。
AI如何預測傳染病爆發
AI預測模型的關鍵所在是對海量且多維度的數據實施整合以及分析，這些數據不光涵蓋傳統的病例報告跟死亡數據，還大量納入了搜索引擎趨勢，以及社交媒體言論，還有移動設備位置信息，甚至包含零售藥店的藥品銷售記錄，模型經由機器學習算法，從這些看似毫無關聯的數據流之中捕獲疾病活動的早期信號。
舉例來講，於某地區醫院遞交流感病例劇增匯報之前，當地有關“發燒”、“咳嗽”的搜尋數量或許已然出現異樣峰值。 AI模型能夠實時捕捉這一變動，聯合既往流行病學數值，測算出發病率攀升的機率以及可能範疇。這般基於數字踪蹟的警報，跟依靠醫療機構確診以後逐層上報的傳統監測體系相比，常常能夠提前一至兩週發出信號。
為什麼需要AI進行疫情預測
傳統的流行病學模型，雖說嚴謹，然而構建以及做出調整，通常是要花費時間的，非常難以去應對因病毒快速變異或者人類行為突然發生改變而帶來的不確定性。 AI模型，尤其是深度學習模型，具備的是強大的非線性擬合能力，能夠自數據裡自動學習複雜關聯，從而適應快速變化的疫情態勢。
新冠疫情期間，一些研究團隊借助AI整合感染數、人口流動、干預政策嚴格程度等數據，對各國疫情曲線開展短期預測，這些預測為評估“封城”效果、醫療資源壓力峰值出現時間給予了參考，AI的價值並非在於取代經典模型，而是在於提供另一種視角以及更快的響應，特別是在疫情早期信息極度匱乏之際。
AI疫情預測模型有哪些類型
當前佔據主流地位的AI預測模型大體上主要能夠被劃分成幾種類型，其一為藉助時間序列構建的模型，像LSTM （長短期記憶網絡）這般，它們在處理諸如病例數這類依據時間而產生變化的數據方面具備專長，進而開展趨勢向外的推斷，其二是基於圖神經網絡所形成的模型，把不同的地區當作節點看待，將人口的流動視作邊，以此來模擬疫情在空間範疇內的傳播網絡。
其一是，存在著一種集成模型，它融合了多源數據，這種模型的架構較為複雜，它或許將會同時對天氣數據、社交情緒數據以及官方統計數據予以處理，借助注意力機制這些方式賦予不同的數據源不一樣的權重。其二是，另外還存在著基於agent的建模與AI相融合的情況，運用AI去校準數以百萬計的虛擬個體在模擬環境當中的行為規則，以此讓模擬更加貼近現實。
AI預測的準確度受什麼影響
AI預測準確性對輸入數據質量與代表性有著高度依賴，若訓練數據存在系統性偏差，像主要源於城市地區卻忽略農村的情況，模型預測便會失真，社交媒體數據裡的噪聲和謠言，也能夠誤導模型，數據獲取的時效性同樣發揮著關鍵作用，滯後的數據會致使預測失效。
模型自身俱備的“黑箱”特性又何嘗不是一項巨大挑戰呢，眾多具備高性能的深度學習模型，要想提供其預測結果能證明的明確依據是困難重重的，這致使公共衛生官員在依據這些模型去做出重大決策之時，內心滿是疑慮，除此之外，人類的干預行為會對疫情自然進程起到改變作用，要是模型沒辦法有效地把政策變化、公眾恐慌所致的自我隔離等反饋納入其中，那麼其長期預測極有可能會嚴重偏離實際情況。
AI預測存在哪些倫理與隱私風險
依靠AI開展疫情預測，沒辦法避免地會碰到倫理以及隱私的紅線。因為要實現精準建模，所以得收集大量諸如個人位置、搜索記錄這類敏感的信息。就算經過匿名化處理，借助數據交叉比對，依舊存在重新識別個人身份的風險。怎樣在保障公共衛生安全之際，不讓個人隱私權受到侵害，這是必須要解決的難題。
還存在著一種風險，那就是預測得出的結果具備被濫用的可能性。比如說，模型作出了某社區會成為疫情熱點區域這樣的預測，這就極有可能致使該地區被加以污名化，使得當地居民遭受歧視，或者面臨過度嚴苛的封鎖舉措。除此之外，要是預測模型是由商業公司佔據主導地位，那麼其算法很可能更偏向於去服務特定的利益，而並非公共利益，進而造成新的不平等狀況。
如何改進AI疫情預測的未來應用
未來要進行改進，這需要多方面同時採取措施。針對於技術範疇，使人工智能具備可解釋性，這一點相當關鍵，要讓模型在得出預測的同時呢，還能夠清晰地表明是哪些關鍵要素促成了這個預測結果，進而去構建決策者以及公眾之間的信任。與此同時，應當積極促使成立跨越機構、跨越國家的標準化流行病數據共享平台，是在保障隱私的條件之下，得以給研究供應高質量的數據。
從應用的層面來說，務必要構建清晰明了的治理框架，這其中涵蓋著制定針對AI預測結果的使用指南，以及確立相應的問責機制，以此來保證它僅僅是作為一種輔助工具存在，而絕不是具有絕對的權威性，強化公共衛生領域裡從業者的AI素養培訓，這同樣是至關重要的，能夠讓他們準確地理解，並且以批判性的方式去運用模型輸出，最終做出更為科學的，綜合起來進行的判斷？ 。
依據您的看法，為了於下次全球大流行期間更妥善地運用AI，我們此刻最為急切需要構建的到底是什麼呢：是更為強大的通用算法模型，還是跨越國界的數據共享以及治理協議呢？期盼您在評論區把觀點分享出來，要是本文對您起到了啟發作用，也請毫不吝嗇地進行點贊還有轉發。
發佈留言