在正確的時間向正確的人提供正確的信息對于防止瘧疾和結核病等致命的、完全可治療的疾病的傳播是至關重要的。然而，許多此類疾病發生在世界上較貧窮的地區，公共衛生機構極度缺錢，這使這成為一個相當大的挑戰。
來自南加州大學維特比工程學院的一個研究小組認為，他們的算法能夠顯著地幫助解決問題，并且能夠有效地阻止疾病的傳播。它被設計成最有效地利用有限的資源。
這項研究在最近發表的一篇論文中得到了證實，該研究使用了一系列數據——從行為和人口數據到流行病趨勢——發展出一種疾病傳播模型，該模型捕捉了疾病傳播的人口動態和接觸模式。
建模疾病
然后，這些模型被用來驅動一些計算機模擬，以在兩個真實的案例中測試算法。第一個病例是印度的結核暴發，而第二次是在美國的淋病。在這兩種情況下，都發現該算法比當時的衛生政策更好地利用資源，既可以確定哪些人是最危險的群體，也可以更好地針對他們進行針對性的消息傳遞。
我們的研究表明，一個復雜的算法可以大大減少疾病傳播的整體，”作者說。 “我們可以做出很大的改變，甚至挽救生命，只需要讓我們如何使用資源和與公眾分享健康信息，變得更聰明。
該模型允許團隊更好地利用可用的資源。研究發現，它主要集中在某些群體身上，甚至對一些高患病率人群的預算進行了削減。它建議使用非明顯的模式，這可能是衛生官員無法做到的。
雖然有許多方法可以為健康保健活動確定患者人群，但很多人并不認為隨著時間的推移，人口模式變化與疾病動態之間的相互作用，“他們解釋說，”考慮到不確定性，如何使用算法來優化這些政策， 我們對這些疾病動態的估計。 在我們的方法中，我們考慮到了這些影響。
通過考慮現實的人口動態，該團隊認為他們的工作為官員提供了比現有的疾病控制算法更現實的工具。
該研究小組希望擴大他們的模型，以研究其他傳染病的干預措施，包括流感和艾滋病病毒。這清楚地表明，人工智能是如何被用來使工作不僅變得更聰明，而且更有效。
（原英文來源于Dzone）
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