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用于建模传染病流行病的人工智能

2025-02-19 16:05:37 英文原文

作者:Bhatt, Samir

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摘要

所提供的文本似乎是书目参数以及与人工智能,机器学习,传染病建模和公共卫生领域的各种研究和文章有关的参考。以下是从这些参考文献中提取的一些关键点:1。** AI和机器学习模型**: - 几篇论文讨论了有关预测流行病的AI和机器学习模型的进步(例如,Garza&Mergenthaler-Canseco的“ Nixtla:TimeGpt-1”)。 - 像SEQ2SEQ替代流行模型的一项研究一样,探索了如何使用这些模型促进贝叶斯推断。 - 使用GPT-4及其技术报告(OpenAI等人)等语言模型的使用突出了自然语言处理在预测分析中的整合。2。**公共卫生影响评估**: - 一项关于“美国公共卫生影响枢纽的影响”的研究,讨论了如何使用模型来评估不同方案对公共卫生的影响。3。**传染病建模和遏制策略**: - Mehrjou等人诸如“ Pyfectious:一个个人级别的模拟器”之类的论文,旨在发现对流行病的最佳遏制政策”,专注于开发了解和减轻感染性疾病传播的工具。4。**流行病学方法和数据分析**: - 诸如专注于估计病例死亡比率的研究(“ Ghani等人的新型,新兴的传染病的病例死亡率的方法”提供了重要的流行病学数据。5。**预测和监视**: - 通过基于图的主动学习改善疾病监测的研究(TSUI等人)突出了优化公共卫生监测的创新方法。6。**通用生物医学AI系统**: - Tu等人的NEJM AI文章“ to通用生物医学AI”讨论了用于生物医学应用的多功能和通用AI系统的开发。7。**道德考虑和数据共享**: - 讨论了大流行过程中数据共享义务的数据互惠,团结和道德限制的问题(Silva&Smith)。8。**模型校准和概括**: - 诸如van Calster等人的“校准:预测分析的阿喀琉斯高跟鞋”之类的论文强调了模型校准对提高预测精度的重要性。这些参考文献概述了AI,机器学习及其在公共卫生和传染病管理中的当前研究趋势。