来源： 时间：2022-07-22 09:35:11
科学家们开发了一种新的人工智能 (AI) 系统，该系统可以比公众宣传活动更有效地帮助预防印度结核病等传染病的传播。还对该算法进行了优化，以充分利用有限的资源，例如广告预算。
研究人员使用行为，人口统计学和流行病数据创建了疾病传播模型，该模型捕获了潜在的人口动态和人与人之间的接触模式。使用计算机模拟，他们在两个真实案例中测试了该算法: 印度的结核病 (TB) 和美国的淋病。在这两种情况下，他们发现该算法在减少疾病病例方面比当前的健康宣传政策做得更好，方法是与可能面临最大风险的患者共享有关这些疾病的信息。
“我们的研究表明，一种复杂的算法可以大大减少疾病的整体传播，” 美国南加州大学的博士生Bryan Wilder说。怀尔德说: “我们可以做出很大的改变，甚至拯救生命，只要稍微聪明一点，我们如何使用资源和与公众分享健康信息。”。该算法似乎还更具战略性地利用了资源。研究小组发现，它主要集中在特定人群上，并没有简单地将更多的预算分配给该疾病患病率高的人群。
这似乎表明该算法正在利用非明显的模式，并利用了人类可能无法确定的变量之间有时微妙的相互作用。该模型还考虑了人们的移动，衰老和死亡，比许多现有的疾病控制算法反映了更现实的人口动态。例如，人们可能无法立即治愈，因此降低30岁的患病率可能意味着为27岁的人们建立有针对性的公共卫生交流。
<iframe src = "https://www.dailymotion.com/embed/video/ k6gyTymcbMgKCLufj5p" width = "100%" height = "363"></iframe>USC助理教授Sze-chuan Suen说: “虽然有许多方法可以识别健康宣传活动的患者人群，但没有多少人考虑随着时间的推移不断变化的人口模式和疾病动态之间的相互作用。”“鉴于我们对这些疾病动态估计的不确定性，很少有人考虑如何使用算法方法来优化这些政策。我们在方法中考虑了这两种影响，”Suen说。由于感染的传播模式随年龄而变化，因此研究团队使用年龄分层数据来确定公共卫生传播的最佳目标受众。
但是，该算法还可以使用其他变量 (包括性别和位置) 对种群进行细分。将来，该研究的见解还可以阐明其他传染病干预措施 (例如HIV或流感) 的健康结果。
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