全球各地的科学家联手创建了一个针对由洪水和长期干旱等自然灾害引起的腹泻病疫情的早期预警系统。据马里兰大学的一份新闻稿称，研究团队训练了基于AI的模型，这些模型可以在疫情爆发前几周到几个月预测区域疾病负担。他们的研究成果发表在《Environmental Research Letters》上。
该研究的高级作者、马里兰大学公共卫生学院的Amir Sapkota表示，这种先进的预警系统“为公共卫生从业者提供了关键的准备时间”，使他们能够在关键时刻“更好地应对”。
根据新闻稿，腹泻病是发展中国家儿童死亡的第三大原因。例如，耶鲁大学公共卫生学院的一项研究发现，严重洪灾与儿童腹泻风险增加之间存在关联。随着地球变暖，这类事件的风险也在增加。事实上，NASA报告指出，自2000年以来，全球生活在易受洪水影响地区的人口比例增加了20%至24%，因为全球气温上升导致极端降雨、海平面上升和更强烈的飓风。
新的预测AI只是帮助我们应对日益恶化的天气影响的创新解决方案之一。例如，“智能珊瑚礁”正在被用来帮助社区快速应对极端天气，而智能传感器可以在森林火灾开始之前就捕捉到它们。
虽然帮助对抗腹泻病疫情是一个良好的开端，但根据研究摘要，“未来的研究需要在现实世界环境中进行前瞻性评估，以验证此类早期预警系统的有效性。”
Sapkota在大学新闻稿中表示：“与气候变化相关的极端天气事件在未来只会继续增加。作为社会，我们必须适应。本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韧性迈出的一步。”
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