人工智能在公共卫生领域的应用：趋势、挑战与未来方向

人工智能（AI）正在迅速改变医疗保健领域，尤其是在医学和医疗管理方面。其近期在公共卫生领域的扩展，尤其是在 COVID-19 大流行期间得到加速，凸显了其在疾病管理、预防和整体公共卫生策略方面带来革命性变革的潜力。本文探讨了人工智能在公共卫生领域的进展，讨论了其益处和未来的挑战。AI 应用包括空间建模、风险预测、虚假信息控制、公共卫生监测、疾病预测、大流行/疫情建模和健康诊断。然而，人工智能在公共卫生领域的实施面临基础设施有限、技术理解不足、数据稀缺和伦理担忧等障碍。

本综述采用 PRISMA（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）方法，全面探讨了人工智能在改善公共卫生方面的应用。通过使用与人工智能和公共卫生相关的关键词，搜索了 PubMed、Scopus 和 Web of Science 等相关电子数据库。纳入了以英语发表的、专注于人工智能在公共卫生领域应用的文献。排除了与公共卫生无关、以其他语言发表或缺乏全文的文章。以叙述性格式综合了研究结果，确定了与人工智能在改善公共卫生实践中的作用相关的关键主题、趋势和模式。还讨论了这些发现对公共卫生实践的影响。

人工智能在公共卫生领域的历程始于 20 世纪 60 年代，旨在创建模仿人类智能的系统。早期应用侧重于用于医学诊断和治疗计划的专家系统。到 20 世纪 80 年代和 90 年代，研究扩展到机器学习和自然语言处理。大型医学数据库和先进计算系统的可用性使研究人员能够探索人工智能在医学诊断、药物发现和公共卫生监测方面的潜力。21 世纪初，计算机视觉、自然语言处理和机器学习取得了进展，催生了更复杂的人工智能系统，能够分析大型数据集并预测结果。这一时期引入了基于人工智能的诊断系统，用于分析医学图像并识别癌症等疾病。COVID-19 大流行进一步加速了人工智能在公共卫生领域的应用，尤其是在预测疾病传播、接触者追踪和快速检测方面。尽管取得了这些进展，但仍必须解决有关数据隐私、安全、透明度和算法偏见等方面的伦理和法律问题，以确保人工智能负责任地融入医疗保健系统。

预测建模结合了统计模型和机器学习技术来预测未来结果。在公共卫生领域，它被用于预测 COVID-19 和流感等传染病的传播。通过分析过去的流行病数据、人口统计数据和气候模式，预测模型可以识别出为公共卫生措施提供信息的模式和趋势。这种能力增强了我们预测疾病传播和指导公共卫生治疗的能力。人工智能在预测建模中解决的核心挑战是提高公共卫生决策的准确性、效率和可操作性。传统方法通常在处理数据复杂性、模式识别和准确预测方面存在困难。人工智能通过解决这些挑战并取得更有效的结果，提供了一种变革性的解决方案。对传统和人工智能预测建模方法（包括疾病预测、风险预测和空间建模）进行清晰的分类和总结，对于公共卫生领域的知情决策、效率、可及性和研究合作至关重要。

疾病预测是人工智能在公共卫生领域的一项关键应用，它增强了我们预测传染病传播并指导公共卫生措施的能力。历史上，曾使用时间序列分析和统计技术。然而，人工智能使得使用更复杂的算法和评估多样化数据以获得更准确的预测成为可能。机器学习算法分析各种数据源，包括社交媒体和电子健康记录，以识别模式并预测疾病传播。大型数据集和先进计算资源的日益普及进一步增强了人工智能的预测能力。人工智能可以评估海量数据，识别模式和趋势，并估算未来结果，从而指导公共卫生举措并减少传染病的传播。尽管有这些好处，但挑战依然存在，包括数据质量和完整性，以及有关数据安全和隐私的伦理和法律考虑。未来的发展包括将人工智能与物联网和可穿戴设备集成以实现实时数据，以及使用电子健康记录进行个性化疾病预测。疾病预测的核心问题是准确预测疾病的未来传播和影响。人工智能通过高效分析大型数据集、识别隐藏关系和检测复杂趋势来解决这一问题，从而提供早期预警和可操作策略以减轻疾病爆发。例如，Google AI 开发了一个模型，可以提前两周预测一个地区 COVID-19 病例的数量。

风险预测对于有针对性的疾病预防和管理至关重要。传统的风险预测技术可能耗时且不可靠。人工智能提高了风险预测的有效性和准确性，从而改善了公共卫生结果。机器学习算法分析大型数据集，例如电子健康记录，以识别模式并预测疾病的可能性。这些算法可以检查复杂的、包括基因组学和医学影像在内的数据，以评估疾病的概率。人工智能与可穿戴设备和基因组学等技术的集成，通过提供准确的实时数据，有可能提供更精确的预测。可解释人工智能（XAI）工具可以提高问责制和透明度，从而增强对人工智能在医疗保健中使用的信任。风险预测的核心问题是识别患有特定疾病高风险的个体。人工智能方法通过整合多样化的数据源、检测非线性关系和识别潜在模式来改进风险预测。目标是定制干预措施、分配资源并改进个性化医疗策略。例如，IBM Watson Health 开发了一个模型，可以高精度地预测心脏病发作的风险。

空间建模，即分析地理信息以识别健康结果的模式和趋势，对于在疾病负担最高的地区进行干预至关重要。传统的空间建模技术可能耗时且不一定能产生准确的结果。人工智能可以提高地理建模的有效性和精确性，从而改善公共卫生结果。机器学习算法分析大规模地理数据，例如卫星图像，以查找趋势并预测疾病传播。例如，这些技术已被用于预测登革热的风险。

尽管有诸多好处，但人工智能在公共卫生领域的整合也带来了一些挑战。这些挑战包括确保数据隐私和安全、解决算法偏见以及在人工智能决策过程中保持透明度。伦理考量至关重要，以防止歧视并确保公平获得人工智能驱动的医疗保健解决方案。需要强有力的监管框架来管理人工智能在公共卫生领域的应用，促进负责任的创新并维护公众信任。

人工智能在公共卫生领域的未来充满希望，在个性化医疗、预测分析和实时疾病监测方面具有潜在的进步。人工智能与其他技术（如物联网设备和区块链）的集成，可以进一步增强数据收集、安全性和互操作性。持续的研究和开发对于充分发挥人工智能在改善全球公共卫生结果方面的潜力至关重要。

人工智能有望通过加强疾病管理、预防和整体公共卫生策略来彻底改变公共卫生。虽然必须解决挑战和伦理考量，但人工智能在改善公共卫生结果方面的潜在益处是巨大的。通过拥抱负责任的创新并促进研究人员、医疗保健专业人员和政策制定者之间的合作，可以有效地利用人工智能为所有人创造一个更健康、更公平的未来。