医疗保健领域的人工智能（AI）已经大大增强了我们监测、预测和应对健康危机的能力。在COVID-19–一场影响全球7.6亿人的危机中，人工智能为管理该大流行病提供了关键的帮助，展示了人工智能在大流行病准备和应对方面的能力。
尽管人工智能取得了重大进展，但在下一次大流行病发生之前，仍然迫切需要改进人工智能技术。我们需要能够实时有效地应对疫情的系统。我们需要完善人工智能模型，扩大数据来源，提高计算能力，以提高我们的人工智能准备，如识别传染病爆发的起源或预测未来的大流行病。
让我们对人工智能在大流行病中的作用做一个详细的讨论，以及它在未来的爆发过程中会面临哪些限制。
COVID-19大流行期间的人工智能
政府和卫生组织广泛使用人工智能预测模型来估计COVID-19的传播、可重复性和轨迹。这些模型为公共卫生政策提供了信息，包括有针对性的封锁、社会疏导措施和疫苗接种活动。
人工智能和医疗保健研究人员在大流行期间做出了重大贡献，例如：
- 他们开发了高度精确的人工智能诊断工具，通过胸部X射线和CT图像进行辅助诊断。
- 这些工具增强了保健中心的筛查和测试能力，同时能够早期发现和隔离受感染的人。
- 人工智能模型被用来识别疾病的严重程度和预后。
- 在COVID-19期间，研究人员使用人工智能来协助药物发现和疫苗开发。
- 人工智能还协助识别对该病毒有效的现有药物（一个被称为药物再利用的过程）。
这种人工智能举措在防止COVID-19大流行期间全球卫生基础设施的崩溃方面发挥了关键作用。
人工智能在大流行病防备中的作用：5个主要组成部分
世界见证了本世纪最致命的医疗保健危机，截至2023年5月，全球有超过680万人死亡。在这场大流行造成的持续经济影响中，基于人工智能的系统，如机器人、人工智能聊天机器人和预测分析，在预防和管理方面的作用怎么强调都不为过。
由于有能力处理大量的数据，检测模式，并实时作出明智的决定，人工智能驱动的技术提供了有希望的解决方案，以加强我们对未来大流行病的反应。这些解决方案是：
1. 早期检测和监测系统
管理病毒爆发的一个关键方面是早期检测。而且，一旦受影响的地区被标记出来，就必须对其进行24/7的主动监测。
人工智能可以发挥什么作用？
- 人工智能分析可以分析不同的医疗数据源，包括医疗记录、环境数据，甚至社交媒体，以确定模式并及早发现潜在的疾病爆发。
- 人工智能可以通过监测症状、旅行模式和人口信息来协助识别潜在的热点，使当局能够及时采取预防措施并有效分配资源。
2. 人工智能驱动的资源管理：快速反应和资源分配
在大流行期间，资源的分配是至关重要的，因为传染病会迅速超过医疗系统的能力。
人工智能可以发挥什么作用？
- 由人工智能驱动的系统可以通过分析医院容量、医疗用品库存和人员配置的实时数据来优化资源管理。
- 有了这些信息，医疗保健提供者可以就床位、呼吸机和医务人员的分配做出明智的决定，确保资源在脆弱人群中有效分配。
- 人工智能可以通过识别瓶颈和促进基本医疗用品的及时采购和交付来帮助简化供应链。
3. 人工智能机器人和聊天机器人：社会疏导措施
在大流行期间，任何需要人类参与的服务或流程都会因为强制封锁而受到严重影响。
在发生另一次大流行病时，人工智能可以发挥什么作用？
- 由人工智能驱动的机器人和聊天机器人可以接管涉及人类接触的常规任务。
- 在医疗保健领域，人工智能机器人可以通过执行消毒、样本采集和药物输送等常规任务，协助尽量减少人类接触。
- 自主机器人可以被用来运送食物和杂货，已经有一些实例被报道。
- 人工智能聊天机器人可以作为虚拟助手，提供有关症状、预防措施和卫生当局最新指南的可靠信息。
- 聊天机器人可以提供个性化的信息，为病人分流，并减少医疗热线的负担。
但这些举措必须在全球范围内采取，以促进世界人口最大化。这就是考验人工智能大流行准备的地方。
4. 人工智能辅助的疫苗开发和分配
疫苗的快速开发和分配对于实现对大流行病和人畜共患传染病爆发的免疫力至关重要。
人工智能可以发挥什么作用？
- 以人工智能为动力的预测分析可以通过分析大量的遗传和临床数据来帮助疫苗开发，加速识别潜在的候选疫苗。
- 人工智能可以通过识别高度优先地区和精简分配网络来促进高效和公平的疫苗部署。
5. 人工智能驱动的大流行建模和预测
数据预测和建模可以增强我们对公共卫生挑战的理解，从而采取积极主动的措施来改善人口健康。
人工智能在下一次大流行中可以发挥什么作用？
- 人工智能驱动的预测模型可以利用大型数据集，包括流行病学信息、人口统计学和环境变量。
- 预测模型的结果可以为公共卫生工作者和政策制定者在全球范围内的决策提供参考。
- 人工智能模型可以帮助分配资源，实施干预措施，并制定有效的遏制策略。
用于大流行病准备的人工智能：主要的限制是什么？
虽然现代人工智能系统为大流行病的准备工作提供了巨大的潜力，但必须解决几个限制。
1. 人工智能疾病监测
大流行病的人工智能解决方案需要快速反应，但使用低质量数据构建的人工智能算法可能产生误导或有害的临床建议。例如，在美国，由于健康监测数据库中缺乏准确的种族信息，导致黑人和西班牙裔患者的COVID-19死亡率被低报，高达60%。任何建立在这种数据上的人工智能系统都会产生不公正的结果。
2. 人工智能系统中的偏见
人工智能算法可以从训练数据中继承偏见，导致医疗保健服务中的歧视性结果。因此，减轻偏见对于确保大流行病期间人工智能救济工作的成功至关重要。
3. 数据安全和隐私
人们正越来越多地接受可穿戴技术和联网的健康小工具。这些设备产生大量的数据，可能是敏感的，如个人健康数据。通常，公司会分析这些数据以改善他们的服务。随着越来越多的人与数字世界互动，保护隐私的努力应被优先考虑。
4. 人工智能在医疗领域的伦理问题
当涉及到数据时，就会出现伦理问题。监管机构需要围绕医患特权以及负责任的医疗人工智能采用的法律和道德责任，提供一个全球伦理框架。人工智能的实施应遵守道德准则，确保公平、透明和问责。
5. 缺乏全球合作、背景和解释
人工智能系统很难捕捉到细微的信息，如文化习俗、社会行为和当地的医疗基础设施，这可能会大大影响全球范围内的有效反应战略。今天的许多决策工具并不是普遍适用的。此外，各国和各地区有不同的数据治理政策和数据本地化法律，这可能会限制全球数据倡议的合作。
COVID-19大流行强调了人工智能在对抗大范围传染病爆发中的重要作用。但是，需要努力通过建立全面和多样化的数据源并促进跨地区的数据共享，在全球范围内扩大其规模。这些举措可以实现实时干预，以拯救生命，保护社区，并建立一个有弹性的全球医疗保健基础设施。希望人工智能的未来发展将进一步加强我们对大流行病的防范。
