检索了15460项研究，AI与机械流行病学建模相结合：机遇和挑战的范围界定回顾

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人工智能赋能流行病学建模：机遇与挑战

将人工智能(AI)的数据挖掘能力与既有的机械流行病学模型相结合，为疾病预测和防控带来了革命性的潜力。尽管AI与传统方法的融合发展迅速，但研究仍处于分散状态。

耶鲁大学和约克大学的研究团队近期发表在《Nature Communications》期刊上的综述论文“Integrating artificial intelligence with mechanistic epidemiological modeling: a scoping review of opportunities and challenges” (2025年1月10日发表) 指出，目前的研究需要进一步改进，尤其是在以下几个方面：更好地整合现实决策因素；扩展对不同数据集的探索；深入研究生物和社会行为机制。 只有克服这些不足，才能充分发挥AI和机制建模的协同效应，从而提升对疾病动态的理解，并支持更有效的公共卫生规划和响应。

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41467-024-55461-x

研究方法与结果

该研究团队检索了15,460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和多种应用场景，包括传染病预测、模型参数化和校准、疾病干预评估和优化、回顾性流行病分析以及传播推断与疫情检测等。 研究中涉及的传染病超过26种，其中COVID-19的研究最多，其次是流感。

研究团队识别出九种主要的方法框架，其中AI替代建模/集成训练模型占比最高，其次是AI增强的流行病学模型。

图示：方法框架示例（论文截图）

许多研究利用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。

现状分析与未来展望

大数据和计算能力的进步为AI与机械流行病学建模的融合提供了强大的动力。 在综述的245篇研究中，近90%发表在过去四年内，这表明集成模型有效地解决了传统机械模型的局限性。

AI的优势在于能够从各种数据库中提取有价值的信息，有效地学习和迁移数据中的知识，并在已有的贝叶斯和优化框架中引入创新方法。 然而，目前对社交媒体数据、搜索查询、医疗报告和卫星图像等非传统数据源的整合仍然有限。

疾病传播是一个复杂的系统过程，受到流行病学、生物学和社会行为等多种因素的共同影响。 现有的模型主要关注流行病学因素，而对其他因素的复杂相互作用考虑不足。

结论

AI技术和机械流行病学模型可以优势互补，AI可以学习复杂的输入输出关系，而机械模型则提供了既有的流行病学知识。 通过跨学科合作，克服当前的挑战，充分释放AI的潜力，从而改进流行病学建模工具，最终提升对传染病的理解、预防、控制和应对能力。

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