TL;DR：
- AI，包括ChatGPT等模型，在未来疫情规划中发挥着关键作用。
- AI能够分析健康数据，预测患者结果，并建模流行病场景。
- 挑战包括解决偏见、数据稀缺和需要多样化数据集。
- AI在医院容量规划和封锁等干预时机方面起到了帮助作用。
- 研究人员正在使用AI来建模病毒爆发期间的人类行为。
- AI在疫情准备方面的潜力是有希望的，但需要持续的研究和验证。
主要AI新闻：
在COVID-19大流行的背景下，全球正在转向尖端技术，以加强对未来病毒爆发的防御。人工智能（AI），包括使用像ChatGPT这样的大型语言模型，正在成为疫情情景规划中的强大工具，为解决像假想的“疾病X”等疾病带来新的方法。
疫情准备中的AI潜力 Imagine the ability to rapidly process vast amounts of health data, predicting how long a patient might require hospitalization or incorporating human behavior into epidemic models to forecast the course of a viral outbreak. These are just a few of the avenues researchers are exploring to harness AI’s potential.
根据世界卫生组织（WHO）数字健康与创新部门的主任阿兰·拉布里克（Alain Labrique）表示，AI在检测公共卫生潜在异常信号方面表现出色。他强调，AI不仅可以在识别新的流行病和大流行病方面发挥关键作用，还可以在应对这些疫情时起到重要作用。
然而，拉布里克强调了解决偏见和确保多样化和高质量数据来源以加强AI模型的重要性。虽然AI在疫情准备方面取得了进展，但有效实施这些模型可能需要时间。
增强疾病严重程度预测和医院容量规划
耶鲁大学的研究人员 大学正在应对COVID-19大流行期间遇到的一个关键挑战：管理医院超负荷。使用AI驱动的平台，他们的流行病模型预测疾病的严重程度和预计的住院时间。该模型依赖于临床和代谢生物标志物来指导资源分配。
耶鲁大学公共卫生学院环境健康科学系主任Vasilis Vasiliou强调，在未来的病毒爆发中，需要尽早将数据输入到AI驱动的算法中。目标是迅速优化医院资源组织。
这些模型面临的主要障碍是数据稀缺。伦敦帝国学院的Kirill Veselkov指出，AI的潜力在于识别影响疾病严重程度的新生物标志物，但在这些模型可以广泛应用之前，还需要进一步的研究和多样化的数据集。
利用AI进行及时干预
英国AI委员会成员、OpenEHR的首席执行官Rachel Dunscombe强调了AI在此过程中的作用。 在医疗规划中，尤其是确定何时实施封锁、口罩强制令和容量调整等干预措施方面，AI发挥着重要作用。AI分析真实世界的数据，提供有价值的见解，在COVID-19大流行期间证明了其无价之处。
邓斯康姆指出，通过正确的数据和监督，AI模型可以预测可能的结果并有效地指导决策。
用AI对人类行为进行建模
弗吉尼亚理工学院的研究人员正在探索病毒爆发期间人类行为的复杂性。传统建模很难准确代表人类决策。然而，AI通过将人类行为纳入流行病模型中，提供了新的视角。
他们的研究目前正在预印本中展示，展示了AI赋予的人类进行类似隔离和自我隔离等真实世界行为的选择。虽然这种方法很有前景，但它仍然昂贵且耗时，但研究人员预计随着AI的发展会有所改善。 应对未来流行病。随着人工智能的不断发展，必须认识到人类行为的不断演变对流行病预测的有效性产生影响。尽管有所改进，但人工智能模型仍未能完全超越传统方法，部分原因就在于这些行为变化。
对COVID-19疫情期间人工智能表现的回顾显示了其在诊断、疫情预测和药物开发等领域的潜力。然而，持续的研究对于发挥其全部潜力至关重要。
结论：
人工智能有望通过提供早期检测、精确资源分配和数据驱动的决策，彻底改变流行病应对的方式。虽然前路可能充满挑战，但人工智能在保护全球健康免受“疾病X”侵袭方面的潜力是不可否认的。全球的研究人员和组织致力于开发强大、安全、有效的人工智能解决方案，以应对未来的流行病，使世界更加有能力应对。 掌握未知