综述：利用人工智能预测气候驱动传染病暴发以增强全球健康韧性的综述

《Discover Public Health》：A review of artificial intelligence for predicting climate driven infectious disease outbreaks to enhance global health resilience

　　本综述系统探讨了人工智能（AI）在预测气候敏感型传染病暴发中的应用与前景。文章详细评述了机器学习（ML）、深度学习（DL）等AI模型相较于传统方法的优势，及其在蚊媒病（如疟疾、登革热）、水媒病（如霍乱）和人畜共患病预警中的具体案例。同时，作者也深刻剖析了数据质量、模型可解释性、伦理公平及与公共卫生系统整合等关键挑战，并提出了联邦学习（FL）、可解释AI（XAI）等未来发展方向，为构建更具韧性的全球健康体系提供了重要见解。

　　

引言

气候变化已被广泛认为是传染病暴发增加的一个主要因素。气温升高、降雨模式改变以及极端天气事件频发，正在重塑疾病的传播方式，导致其更频繁、更猛烈地发生。传统的预测模型基于固定参数和线性关系，在应对复杂、非线性的气候-疾病相互作用时能力有限。这迫切需要能够进行高级分析和实时数据解读的新技术，而人工智能（AI）正展现出应对这一挑战的巨大潜力。本文旨在探讨AI如何通过整合多源数据，提升对气候驱动型传染病暴发的预测能力，从而增强全球健康韧性，特别是在资源匮乏地区。

科学背景：气候与疾病的因果联系

气候变化通过多种途径影响传染病动力学。升温不仅加速病原体（如病毒）复制，还延长了媒介（如蚊子）的活动季节和地理范围，使疾病传播至以往非流行区。降水变化则通过创造积水环境影响媒介孳生地，并可能通过洪水事件污染水源，导致水媒病暴发。极端天气事件破坏基础设施，增加人群接触病原体的风险。研究表明，近58%的已知人类病原体疾病可通过气候危害而加剧，凸显了气候与健康之间的复杂关联。

AI模型与疾病预测技术

AI模型，特别是机器学习（ML）和深度学习（DL），在疾病预测中显示出超越传统统计模型（如ARIMA）和 compartmental 模型（如SIR）的显著优势。

机器学习方法：监督学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和梯度提升（GB）在利用标记数据集进行疫情分类和预测方面表现出高精度。非监督学习如K-means聚类和主成分分析（PCA）则有助于发现数据中的隐藏模式，辅助资源分配策略。

深度学习方法：循环神经网络（RNN），尤其是长短期记忆网络（LSTM），擅长处理时间序列数据，能有效捕捉疫情的时序演变。卷积神经网络（CNN）在分析空间数据（如卫星影像）方面表现卓越，可用于识别疾病风险的空间分布。Transformer模型则擅长整合多模态数据（如气候、社会、人口数据），提供更全面的传播动态视图。

混合模型：将机理模型（具有生物学合理性）与AI技术相结合，形成了预测性能更强、更具解释性的混合框架。例如，在霍乱预测中，结合气候驱动因子和AI算法，能更准确地模拟传播动力学。

数据源与整合挑战

有效的AI预测依赖于高质量、多源数据的整合。

气候数据：NASA的MERRA-2、ECMWF的ERA5等再分析数据集提供了海表温度（SST）、降水、气温等关键变量，对预测疟疾、登革热等至关重要。

流行病学数据：国家监测系统（如CDC的ArboNET）、电子健康记录（EHR）和参与式监测平台（如HealthMap）是主要来源。然而，资源有限地区普遍存在报告不全和数据偏差问题，影响了模型的普适性。

环境与社会经济数据：归一化植被指数（NDVI）、土地利用和人口密度等数据有助于理解环境变化和人类活动对疾病传播的影响。但数据分辨率不一和空间不匹配是常见挑战。

数据融合挑战：异质数据流在时空分辨率上的不匹配是主要技术障碍。联邦学习（FL）等隐私保护技术，以及图神经网络等先进方法，正被探索用于改善数据互操作性和模型性能。

应用与案例研究

蚊媒病：在撒哈拉以南非洲，ML模型利用温度和湿度等气候变量成功预测疟疾暴发。在巴西，DL模型通过整合人类移动模式，实现了对登革热疫情的精准预测。

水媒病：在孟加拉国，ANN模型结合卫星降雨和洪水数据预测霍乱暴发。DL模型用于监测沿海水域弧菌（Vibrio spp.）丰度与海温异常的关系。

人畜共患病：AI模型通过整合生态位、气候变化和人类活动数据，预测尼帕病毒、莱姆病等病原体的溢出风险，实现了对动物-人类界面的针对性监测。

挑战与局限

数据质量与可及性：低收入地区数据稀疏、报告不全以及数字基础设施薄弱，严重制约了AI模型的准确性和部署。

模型可解释性：DL等“黑箱”模型虽然预测精度高，但其决策过程不透明，降低了公共卫生决策者的信任度。SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等可解释AI（XAI）技术正被用于增强模型透明度。

伦理与公平问题：算法偏见可能加剧现有健康不平等。若模型主要基于高收入国家数据训练，其在低收入和中等收入国家（LMICs）的预测效果可能不佳，存在“数字殖民化”风险。确保社区参与和数据主权至关重要。

与公共卫生系统整合：现有卫生信息系统陈旧、互联网连接不畅以及资金不足，阻碍了AI工具在实地，特别是在LMICs的有效应用。模块化设计和能力建设是成功整合的关键。

未来方向

AI技术进展：联邦学习（FL）可在保护隐私的前提下实现跨机构数据协作。量子机器学习有望加速处理复杂气候-健康数据集。Transformer架构（如GraphCast）能更好地融合多模态数据。边缘AI则利于在资源有限地区进行实时计算。

协作框架：推行“一体健康”（One Health）方针，促进跨学科（气候学、流行病学、兽医学）合作。加强公私合作伙伴关系（PPP）和公民科学，能提升数据收集的本地相关性和模型的地面真实性。

政策与治理：需制定透明、公平的AI治理框架，明确责任归属，并将气候正义原则纳入其中，确保技术发展不加剧边缘化群体的脆弱性。

对全球健康的影响

卫生系统韧性：AI驱动的预测分析可通过优化疫苗分配、物资储备和人力资源调配，显著增强卫生系统应对气候健康紧急事件的能力。早期预警系统能实现更及时的干预。

公平问题：必须解决算法偏见、资源分配不均和全球健康合作中的权力不对称问题。通过社区参与式设计、开源AI平台和公平性审计，可以促进AI技术的公平获取和应用。

气候变化适应策略：AI预测可用于指导适应气候变化的基础设施投资、调整疫苗接种计划以及制定跨部门政策，从而系统性降低健康风险。

结论

将AI整合到气候相关疾病预测中，标志着全球健康准备和响应能力的范式转变。通过利用机器学习、深度学习和混合模型的强大能力，AI在预测登革热、霍乱和人畜共患病溢出等事件方面展现出巨大潜力。然而，其成功部署仍面临数据差距、模型“黑箱”、伦理困境和系统整合障碍等挑战。未来的道路在于通过协作治理、可解释AI技术和注重公平的政策，负责任地开发和实施这些工具。最终，在伦理和公平基础上构建的AI预测系统，有望成为在气候变暖世界中保护人口健康、增强全球健康韧性的基石。