英国卫生安全局（UKHSA）正在探索人工智能（AI）在帮助科学家检测和调查食源性疾病爆发方面的作用。
在一项新研究中，UKHSA专家评估了不同类型的AI在检测和分类在线餐厅评论中的文本的能力，这些评论未来可能会用于识别并针对食源性疾病爆发进行调查。
食源性胃肠疾病（GI）通常表现为呕吐和腹泻，是英国公共卫生的一个重大负担，每年导致数百万人患病。然而，据估计，大多数GI病例并未得到正式诊断。
UKHSA的技术专家和科学家们评估了一系列大型语言模型，并对其能力进行了评分，这些模型可以浏览数千条在线评论，寻找与GI疾病相关的症状信息（如腹泻、呕吐和腹痛），以及人们报告食用的不同食物类型。
UKHSA科学家认为，通过这种方式收集信息有一天可能会成为常规做法，提供当前系统无法捕捉到的GI疾病发生率信息，以及有关爆发可能来源和原因的重要线索。
然而，该研究也指出了这种方法需要首先克服的关键挑战，特别是实时数据访问的问题。
虽然可以通过这种方法收集人们食用的食物类型的一般信息，并可能与疾病相关联，但确定具体哪些成分或其他因素可能导致疾病则较为困难。拼写差异和俚语的使用也被认为是潜在的挑战，此外还有人们可能将疾病误归因于某一餐的情况。
英国卫生安全局首席数据官史蒂文·莱利教授表示：
我们一直在寻找新的有效方法来增强我们的疾病监测。
通过这种方式使用AI可以帮助我们识别更多食源性疾病爆发的可能来源，结合传统的流行病学方法，防止更多人患病。
在我们将这些方法纳入常规处理食源性疾病爆发的方法之前，还需要进一步的工作。
尽管此前已有工作考虑如何利用AI来审查餐厅评论，但UKHSA的最新研究更进一步，详细列出了可能有助于识别疾病爆发的术语和语言。
这项工作是UKHSA评估AI在公共卫生领域执行不同任务的一部分。
超过三千条评论由流行病学家手动标注后进行了收集和筛选。
评论被筛选出包含一个全面的可能与GI疾病相关的关键词列表，然后进一步检查相关症状。
头痛、发热和呼吸道症状等不特定于GI疾病的症状未被标注。
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