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革新疾病预测:释放 AI 和机械模型的力量

时间:2025-02-05 20:01:31 201浏览 收藏

亲爱的编程学习爱好者,如果你点开了这篇文章,说明你对《革新疾病预测:释放 AI 和机械模型的力量》很感兴趣。本篇文章就来给大家详细解析一下,主要介绍一下,希望所有认真读完的童鞋们,都有实质性的提高。

人工智能赋能流行病学建模:机遇与挑战

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将成熟的流行病学模型与人工智能的数据分析能力相结合,为疾病预测和防控带来了革命性的潜力。 尽管AI与传统机制模型的融合发展迅速,但相关研究仍较为分散。

当前研究面临诸多挑战,包括:对现实决策因素的考虑不足、对多元数据集的探索有限,以及对生物和社会行为机制的深入研究不够。 克服这些局限将充分发挥AI和机制建模的协同作用,从而提升对疾病动态的理解,并改进公共卫生规划和应急响应。

耶鲁大学和约克大学的研究团队于2025年1月10日在《自然通讯》(Nature Communications) 发表题为“Integrating artificial intelligence with mechanistic epidemiological modeling: a scoping review of opportunities and challenges” 的研究论文,对这一领域进行了综述。

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研究方法与发现

该研究团队检索了15460篇相关文献。

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图示:PRISMA流程图(论文截图)

这些研究涵盖了多种传染病的综合模型及其应用。 研究对象涉及26种传染病,其中COVID-19占比最高,其次是流感。

应用领域主要包括:传染病预测、模型参数化和校准、疾病干预评估和优化、回顾性流行病学分析、传播推断和疫情检测。

研究团队识别出九种主要的方法框架,其中AI替代建模/集成训练占据最大比例,其次是AI增强型流行病学模型。

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图示:方法框架示例(论文截图)

近一半的研究利用AI学习流行病学模型中的未知参数,从而将时变因素和不同数据集纳入疾病建模。其他常见方法包括使用流行病学模型生成的数据来训练AI技术。

现状分析

大数据和计算能力的进步极大地促进了AI技术与机制流行病学建模的融合。在审查的245项研究中,近90%发表在过去四年内,这些集成模型有效地解决了传统机制模型的局限性,并成功应对不断变化的流行病学形势。

这一成功主要归功于AI技术从多元数据库中提取信息的能力,以及其有效学习和迁移数据中隐含知识的能力,并在既有的贝叶斯和优化框架中引入方法创新。

尽管大数据具有巨大潜力,但非传统数据源(如社交媒体、搜索查询、医疗报告和卫星图像)的集成仍然有限。

疾病传播是一个复杂过程,受流行病学、生物学和社会行为因素的共同影响。目前的模型主要关注流行病学因素,而忽略了其他因素的复杂相互作用。

结论

人工智能技术和机制流行病学模型可以优势互补,AI可以学习复杂的因果关系,而机制模型则提供了既有的流行病学知识。

通过跨学科合作,克服现有挑战,充分发挥AI的潜力,丰富流行病学建模工具,最终提升我们对传染病的理解、预防、控制和应对能力。

原文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-024-55461-x

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