AI模型预测与气候变化相关的腹泻病爆发
作者：by University of Maryland
与气候变化相关的极端天气，例如大规模洪水和长期干旱，常常导致危险的腹泻病爆发，特别是在欠发达国家，腹泻病是幼儿死亡的第三大原因。
现在一个研究发表2024 年 10 月 22 日，于环境研究快报由马里兰大学公共卫生学院 (UMD SPH) 资深作者 Amir Sapkota 领导的国际研究小组提出了一种利用人工智能模型来预测此类致命疫情风险的方法，让公共卫生系统有数周甚至数月的准备时间并拯救生命。
“增加极端天气事件与气候变化有关的问题只会在可预见的未来继续存在。我们作为一个社会必须适应，”新加坡公共卫生流行病学和生物统计学系主任萨普科塔说。“这项研究中概述的预警系统是朝着这个方向迈出的一步，旨在增强社区对健康威胁的抵御能力。气候变化”。这个多学科团队跨多个机构工作，依赖于温度、降水量、既往疾病发生率、厄尔尼诺气候模式以及其他地理和环境因素。
环境因素2000 年至 2019 年间，尼泊尔、台湾和越南这三个国家的疾病负担发生了变化。研究人员利用这些数据训练了基于人工智能的模型，可以提前数周至数月预测地区级疾病负担。萨普科塔说：“提前数周至数月了解预期的疾病负担，为公共卫生从业者提供了关键的准备时间。这样，他们就可以在时机到来时做好更好的应对准备。”
虽然这项研究的重点是尼泊尔、越南和台湾，“我们的研究结果也非常适用于世界其他地区，特别是那些社区缺乏市政饮用水和功能的地区
卫生系统”，该研究的主要作者、印第安纳大学布卢明顿公共卫生学院副教授 Raul Curz-Cano 说。萨普科塔表示，人工智能处理海量数据集的能力意味着这项研究只是众多研究中的早期一步，他预计将为早期预警系统带来越来越准确的预测模型。
他希望这将使公共卫生系统能够让社区做好准备，保护自己免受腹泻爆发的高风险影响。
负责这项研究的团队来自各个领域，包括大气和海洋科学、社区健康研究、水资源工程等。该研究小组包括来自马里兰大学（包括其流行病学和生物统计学系以及大气和海洋科学系）以及来自布卢明顿印第安纳大学公共卫生学院、尼泊尔健康研究委员会、顺化医学与药学大学的作者。越南、瑞典隆德大学和台湾中原大学。
更多信息：Raul Cruz Cano 等人，腹泻病早期预警系统原型，以应对亚太地区气候变化对健康的威胁，环境研究快报（2024）。DOI：10.1088/1748-9326/ad8366
引文:AI模型预测与气候变化相关的腹泻病爆发（2024年，10月25日）检索日期：2024 年 10 月 26 日来自 https://phys.org/news/2024-10-ai-diarreal-disease-outbreaks-climate.html
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