与气候变化相关的极端天气事件，如大规模洪水和长期干旱，往往导致腹泻病的危险暴发，尤其是在发展中国家，腹泻病是儿童死亡的第三大原因。现在，一项于2024年10月22日发表在《环境研究通讯》上的研究，由一个国际研究团队领导，该团队的高级作者是马里兰大学公共卫生学院（UMD SPH）的Amir Sapkota，提出了一种方法，可以使用AI建模预测这种致命暴发的风险，使公共卫生系统有几周甚至几个月的时间来准备，从而拯救生命。
“与气候变化相关的极端天气事件在未来可预见的时间内只会继续增加。我们必须作为一个社会进行适应，”Sapkota说，他是SPH流行病学和生物统计学系的主任。“这项研究中概述的早期预警系统是朝着增强社区对气候变化带来的健康威胁的适应能力迈出的一步。”
这个跨学科团队在多个机构之间工作，依赖于2000年至2019年间尼泊尔、台湾和越南的温度、降水量、以往疾病率、厄尔尼诺气候模式以及其他地理和环境因素。利用这些数据，研究人员训练了基于AI的模型，可以提前数周甚至数月预测区域疾病负担。
“提前数周甚至数月知道预期的疾病负担为公共卫生从业者提供了宝贵的时间来准备。这样，当需要应对时，他们就能更好地做好准备。”Sapkota说道。
尽管这项研究集中在尼泊尔、越南和台湾，“我们的发现同样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性卫生系统的地区，”该研究的主要作者、印第安纳大学布卢明顿分校公共卫生学院的副教授Raul Curz-Cano说。Sapkota表示，AI处理大数据集的能力意味着这项研究是许多早期步骤之一，他预计这将导致越来越准确的预测模型，用于早期预警系统。他希望这将使公共卫生系统能够更好地准备社区，保护他们免受腹泻病暴发风险的增加。
这项研究得到了来自国家科学基金会通过贝尔蒙特论坛（资助编号（FAIN）：2025470）和瑞典健康、工作生活和福利研究委员会（Forte：2019-01552）的资助；台湾科技部（MOST 109-2621-M-033-001-MY3 和 MOST 110-2625-M-033-002）；以及国家科学基金会国家研究培训计划（NRT-INFEWS：1828910）的支持。
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