最近,来自南加州大学维特比工程学院的研究人员提出了一种针对不同人口情况、在有限卫生资源的情况下最大化减缓传染病传播的人工智能算法。该这种算法方法能够在传染病暴发时,为使卫生规划人员提前响应及优化相应策略提供帮助。而通过计算机模拟两例真实世界传染疾病的实验,证实了该技术在控制疾病发病率方面比现行卫生政策更有优势。令人吃惊的是,该算法更加智能地对卫生资源进行合理分配,而不仅仅是向发病率更高的人群提供更大的支持。
可以想象,未来随着医疗费用的不断膨胀,新传染病的不断出现以及抗菌素耐药性的增加,人工智能很可能成为公共卫生政策规划不可或缺的工具。在未来,或许人工智能能够帮助我们更准确、有效对传染疾病进行干预和预防,优化稀缺资源的分配,并最终遏制传染病的传播。
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