综述：人工智能与传染病：基于证据的研究、公共卫生及临床实践概念框架

　　本综述系统构建了人工智能（AI）在传染病防控领域的多维度应用框架，涵盖病原体特性分析、宿主反应预测、环境监测及临床决策支持（如MYCIN系统）等关键环节。作者强调AI在提升疫情预警（AMR监测）、感染控制及药物研发中的潜力，同时指出数据壁垒、伦理规范与医疗公平性（如资源匮乏地区）是当前主要挑战。

　　

人工智能与传染病防控：融合多维度数据的创新框架

引言

传染病防控史上，疫苗和抗菌药物的发现等颠覆性创新曾显著改变疾病流行轨迹。如今，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术被预言将深度重塑医疗卫生体系，其在传染病领域的应用前景引发广泛关注。早在1970年代，斯坦福大学的MYCIN系统就尝试通过专家系统推荐个体化抗生素治疗方案，标志着AI与传染病交叉研究的萌芽。当前AI技术已渗透至传染病预防、诊断、临床支持、药物开发、疫情预警及感染控制等多个环节，其核心优势在于能实时整合多源数据（病原体、人类宿主、环境等），并通过概率化、数据驱动的方法增强人类定性决策的准确性。

AI应用的理论框架与生命周期

基于传染病传播链模型和AI解决方案生命周期，本研究提出多层概念框架。AI应用需经历数据采集与预处理、模型开发与技术验证、临床验证与部署、应用监测、基础设施扩展及政策实施等阶段。数据层面需整合病原基因组学、宿主临床信息、环境传感器数据等多模态信息，并通过自然语言处理（NLP）等技术挖掘非结构化文本价值。模型构建需结合机器学习（Machine Learning）与深度学习（Deep Learning）算法，重点解决数据异质性、时效性及代表性问题。

关键应用领域与案例

在临床实践层面，AI可辅助病原体快速鉴定、抗菌药物敏感性预测及个体化治疗策略制定。公共卫生领域，AI模型通过实时分析流行病学数据与环境因素，提升疫情暴发预警能力（如COVID-19早期传播监测）。研究层面，AI加速抗感染药物靶点筛选与化合物优化（如针对抗菌药物耐药性^AMR的新药研发）。此外，AI在医院感染控制中通过预测传播风险优化干预措施。

技术壁垒与伦理挑战

尽管前景广阔，AI在传染病防控仍处于早期阶段。数据可及性、完整性及标准化不足制约模型泛化能力。低资源地区数字技术覆盖率低可能加剧健康不平等。伦理问题涉及患者隐私保护、算法透明度及责任归属，需通过跨学科协作制定监管框架。感染病专业人员的AI素养不足也限制技术落地。

结论

AI有望通过提升诊断效率、优化资源分配及强化全球公共卫生应急能力，系统性改变传染病防控范式。然而，其真正影响力取决于能否克服数据、技术、伦理及政策等多维障碍。未来需加强感染病专业群体与数据科学家的协作，确保AI技术符合健康公平、系统可持续性及社区赋能的全球健康目标。

声明与致谢

作者声明无利益冲突，研究部分获意大利伦巴第大区政府及美国国家环境健康科学研究所资助。