人工智能与公民科学揭示马达加斯加潜在首次发现入侵性疟疾病媒蚊子AI and citizen science reveal potential first detection of invasive malaria mosquito in Madagascar

环球医讯 / AI与医疗健康来源:phys.org马达加斯加 - 英语2025-10-29 02:28:48 - 阅读时长4分钟 - 1586字
美国南佛罗里达大学研究人员利用人工智能和公民科学成功识别出可能是在马达加斯加首次发现的入侵性斯蒂芬斯按蚊,这种致命疟疾病媒蚊子适应城市环境并在人工容器中繁殖,可能使非洲额外1.26亿人面临疟疾风险,研究通过分析当地居民提交的蚊子幼虫照片,利用AI算法以99%以上置信度确认该物种,展示了移动技术与人工智能在虫媒疾病监测中的革命性应用,为全球公共卫生安全提供了新的早期预警系统,该研究还表明公民科学与AI结合可显著提升疾病监测能力,对防控蚊媒疾病具有重大意义。
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人工智能与公民科学揭示马达加斯加潜在首次发现入侵性疟疾病媒蚊子

斯蒂芬斯按蚊AI示意图(示例)。图片来源:USF

美国南佛罗里达大学(USF)的研究人员利用人工智能和公民科学,识别出可能是在马达加斯加首次发现的斯蒂芬斯按蚊(Anopheles stephensi)——一种入侵性且致命的疟疾病媒蚊子。该研究由USF科学家瑞安·卡尼(Ryan Carney)和斯里拉姆·切拉帕南(Sriram Chellappan)领导,展示了人工智能驱动的图像识别和公众参与如何变革全球疾病监测。这项发表在《昆虫》杂志上的发现突显了移动技术与机器学习的结合如何填补虫媒疾病监测的关键缺口。

斯蒂芬斯按蚊在非洲各地构成日益严重的威胁,因为它在城市环境中茁壮成长,在轮胎和水桶等人工容器中繁殖,而不是像本地按蚊那样在自然水坑中繁殖。仅在非洲,它的传播可能使额外1.26亿人面临疟疾风险。

这一突破来自于通过美国宇航局(NASA)的GLOBE Observer应用程序由塔那那利佛(Antananarivo)的当地居民提交的一张照片。这张显示在轮胎中发现的蚊子幼虫的图像,随后使用经过数千张经认证的蚊子图像训练的AI算法进行了分析。

该视频展示了私人公民如何使用AI驱动的智能手机技术来识别蚊子。图片来源:USF

该系统以超过99%的置信度将幼虫识别为斯蒂芬斯按蚊。支持这一分类的是,当天在附近类似的人工容器中发现了100多只其他按蚊幼虫,尽管没有拍照。

虽然官方检测需要基因测试——由于这些标本被立即销毁而不再可能——但如果这一物种鉴定正确,它将代表马达加斯加首次发现斯蒂芬斯按蚊的证据。同年,该国的疟疾病例和死亡人数翻了一番。蚊子是地球上最危险的动物,每年感染超过7亿人各种病原体。疟疾仍然是致命性最高的疾病,每年导致近50万5岁以下儿童死亡。

该图像展示了私人公民如何使用AI驱动的智能手机技术来识别蚊子。图片来源:USF

卡尼和切拉帕南表示,这项研究的影响远远超出了非洲,因为在本国对疟疾病媒的监测保持警惕和主动变得越来越重要。

2023年,美国经历了二十年来首次本地疟疾爆发。佛罗里达州的病例数超过所有其他州的总和,再次使该州成为美国本土蚊媒疾病的零点。关键的是,研究表明,公民收集的智能手机照片可以作为强大的早期预警数据,帮助应对这一日益增长的威胁。

"虽然蚊子可以被视为微小的飞行皮下注射针头,但只有3%的物种已知会向人类传播疾病,"卡尼说。"多亏了公民科学应用程序,我们可以众包蚊子照片,然后使用AI分析这些图像,从而在 haystack 中扩大对那些传播疾病的针头的检测。"

全球蚊子观测仪表板显示了各平台的公民科学观测结果。图片来源:USF

斯蒂芬斯按蚊的早期检测至关重要,但传统监测方法往往错过它。为了解决这个问题,研究人员开发了新的AI工具,可以从智能手机照片中识别蚊子幼虫和成虫——类似于面部识别技术。幼虫算法经过数千张经认证的斯蒂芬斯按蚊和其他蚊子物种图像的训练。

该研究是跨校园多学科合作的成功范例,涉及USF整合生物学系;贝里尼(Bellini)人工智能、网络安全和计算学院;以及公共卫生学院。该研究是该团队之前在《昆虫》杂志上发表的研究的后续,该研究获得了该期刊2022年最佳论文奖。

研究人员现在将目光投向开发和部署受其软件启发的硬件:一种AI启用的智能陷阱,用于远程识别佛罗里达州及其他地区的斯蒂芬斯按蚊和其他传播疾病的蚊子。

"AI正越来越多地用于公共卫生的许多方面,而蚊子监测是全球和佛罗里达州具有重要意义的领域,"切拉帕南说。"我们相信,我们正在为公共卫生开拓新一代监测系统,旨在对抗蚊媒疾病。"

更多信息:《人工智能和公民科学作为全球蚊子监测的工具:马达加斯加案例研究》,《昆虫》(2025)。由美国南佛罗里达大学提供

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