革新疾病预测：释放 AI 和机械模型的力量

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人工智能赋能流行病学建模：机遇与挑战

将成熟的流行病学模型与人工智能的数据分析能力相结合，为疾病预测和防控带来了革命性的潜力。 尽管AI与传统机制模型的融合发展迅速，但相关研究仍较为分散。

当前研究面临诸多挑战，包括：对现实决策因素的考虑不足、对多元数据集的探索有限，以及对生物和社会行为机制的深入研究不够。 克服这些局限将充分发挥AI和机制建模的协同作用，从而提升对疾病动态的理解，并改进公共卫生规划和应急响应。

耶鲁大学和约克大学的研究团队于2025年1月10日在《自然通讯》(Nature Communications) 发表题为“Integrating artificial intelligence with mechanistic epidemiological modeling: a scoping review of opportunities and challenges” 的研究论文，对这一领域进行了综述。

研究方法与发现

该研究团队检索了15460篇相关文献。

图示：PRISMA流程图（论文截图）

这些研究涵盖了多种传染病的综合模型及其应用。 研究对象涉及26种传染病，其中COVID-19占比最高，其次是流感。

应用领域主要包括：传染病预测、模型参数化和校准、疾病干预评估和优化、回顾性流行病学分析、传播推断和疫情检测。

研究团队识别出九种主要的方法框架，其中AI替代建模/集成训练占据最大比例，其次是AI增强型流行病学模型。

图示：方法框架示例（论文截图）

近一半的研究利用AI学习流行病学模型中的未知参数，从而将时变因素和不同数据集纳入疾病建模。其他常见方法包括使用流行病学模型生成的数据来训练AI技术。

现状分析

大数据和计算能力的进步极大地促进了AI技术与机制流行病学建模的融合。在审查的245项研究中，近90%发表在过去四年内，这些集成模型有效地解决了传统机制模型的局限性，并成功应对不断变化的流行病学形势。

这一成功主要归功于AI技术从多元数据库中提取信息的能力，以及其有效学习和迁移数据中隐含知识的能力，并在既有的贝叶斯和优化框架中引入方法创新。

尽管大数据具有巨大潜力，但非传统数据源（如社交媒体、搜索查询、医疗报告和卫星图像）的集成仍然有限。

疾病传播是一个复杂过程，受流行病学、生物学和社会行为因素的共同影响。目前的模型主要关注流行病学因素，而忽略了其他因素的复杂相互作用。

结论

人工智能技术和机制流行病学模型可以优势互补，AI可以学习复杂的因果关系，而机制模型则提供了既有的流行病学知识。

通过跨学科合作，克服现有挑战，充分发挥AI的潜力，丰富流行病学建模工具，最终提升我们对传染病的理解、预防、控制和应对能力。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-55461-x

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