AI发现16万新病毒，传染病监测迎来智能升级
AI发现16万新病毒，传染病监测迎来智能升级
2024年11月，香港理工大学护理学院的杨琳副教授在中国疾控中心作了一场题为“人工智能在传染病监测预警中应用”的学术报告。报告深入介绍了AI技术在疫情监测中的多个应用场景，包括预测病原进化、病例诊断和治疗、传染病早期预警、风险评估、接触者追踪、疫苗研究、大流行预测与应对准备、谣言监控等。这一系列应用展示了AI在疫情监测中的巨大潜力。
AI疫情监测的技术原理
AI在疫情监测中的应用主要依赖于机器学习和大数据分析技术。通过分析海量的医疗数据、社交媒体信息和环境数据，AI能够识别疫情的早期信号，预测疫情的发展趋势，并为防控措施提供科学依据。
例如，AI可以通过分析社交媒体上的健康信息，识别出疫情的早期迹象。在2019年，一个名为BlueDot的AI系统就曾提前预警了COVID-19的暴发，比世界卫生组织的官方通报早了9天。这个系统通过分析全球航班数据和新闻报道，成功预测了病毒的传播路径。
全球AI疫情监测的典型案例
2024年10月，中国和澳大利亚科学家在国际知名学术期刊《细胞》上发表了一项重要研究成果。研究团队利用AI工具发现了161979种新RNA病毒，是已知病毒种类的近30倍。这一发现不仅提升了对RNA病毒多样性的认知，还揭示了病毒圈的“暗物质”，即那些无法通过传统方法识别的病毒。
研究团队开发了一个名为LucaProt的深度学习模型，该模型基于Transformer框架，通过蛋白质序列预测和识别病毒RdRp（病毒RNA复制酶）。这个模型在大量基因组数据中成功识别出513134条病毒基因组，代表161979个潜在病毒种及180个RNA病毒超群。这一发现使RNA病毒超群数量扩容约9倍，病毒种类增加约30倍。
这项研究展示了AI在疾病控制和快速识别新病原体方面的重要性。例如，在疫情暴发时，AI的速度和精度可以帮助科学家更快地锁定潜在病原体。此外，AI还能用于识别可能感染特定宿主的病毒群，评估其跨物种传播的风险。
AI疫情监测的优势与局限性
AI在疫情监测中展现出显著优势：
- 快速识别新病毒：AI能够通过分析基因组数据快速发现未知病毒，这对于预防新发传染病至关重要。
- 预测疫情趋势：AI通过大数据分析可以预测疫情的发展趋势，帮助决策者制定有效的防控措施。
- 优化防控措施：AI能够实时分析各种影响因素，为防控策略提供科学依据。
然而，AI的应用也面临一些挑战：
- 数据隐私：疫情监测需要收集大量个人健康数据，如何保护这些数据的隐私是一个重要问题。
- 算法偏见：AI模型可能受到数据偏见的影响，导致某些群体的监测效果不佳。
- 技术复杂性：AI系统的开发和维护需要专业的技术支持，对医疗人员的培训也是一个挑战。
未来展望
随着AI技术的不断发展，其在疫情监测中的应用将更加广泛和深入。例如，AI有望实现更精准的疫情预测，开发出更有效的疫苗，甚至在疫情发生前就识别出潜在的病原体。然而，要实现这些目标，还需要解决数据共享、算法透明度和伦理规范等关键问题。
AI在疫情监测中的应用是一个充满希望的领域。虽然面临一些挑战，但其带来的好处远大于风险。通过持续的研究和国际合作，AI有望成为全球公共卫生体系的重要组成部分，为人类健康提供更强大的保障。