非洲大陆正面临着诸多严峻的健康挑战，本已捉襟见肘的医疗卫生服务体系承受着巨大压力。埃博拉、猴痘等新发传染病威胁以及霍乱疫情的频繁暴发，充分表明亟需建立一套主动防御、多方协同、高度统一的传染病监测、检测、预防和控制体系。气候变化的影响使形势更加严峻，迫切需要部署以人工智能（AI）为代表的创新技术手段，全面提升非洲在疾病监测、检测、预测和应急响应方面的能力。 

　　人工智能有望彻底改变非洲公共卫生格局。通过深度分析多源异构数据流，人工智能不仅能够预测疾病暴发趋势，还能模拟气候变化带来的健康影响。同时，人工智能还能通过智能诊断和远程医疗服务提升医疗可及性，有效缓解数据科学等关键领域的人才短缺问题。 

　　2024年9月的《The Lancet. Infectious diseases》刊载了一项研究，旨在从四个方面阐述人工智能如何助力非洲传染病检测与监测体系的现代化升级，推动人工智能在非洲公共卫生机构的应用落地，运用基于人工智能的机器学习技术，深入挖掘流行病学、基因组学、人口流动和环境监测等多维数据中的规律，及时发现新发传染病并快速启动公共卫生应急响应。 

　　第一、疫情监测与特征识别。非洲每年报告的疾病暴发事件超过160起。非洲疾病控制与预防中心（Africa CDC）携手非洲病原体基因组计划，正着力提升各成员国的疫情早期发现能力。人工智能技术的引入可显著提高监测的速度、覆盖范围和精准度，实现疫情的实时监测与快速响应。此外，人工智能还能从流行病学、基因组学等多类型数据中提取关键信息，这对识别病原体基因变异、制定诊断方案和疫苗研发策略具有重要意义。 

　　第二、数据分析整合与趋势预测。人工智能已成功应用于整合诊断数据、基因组信息和环境监测数据，能够有效模拟疾病暴发态势并评估气候变化的健康影响。非洲公共卫生机构可借助人工智能技术精准识别疫情热点地区、掌握疾病流行规律、把握季节性变化特征，从而制定并实施前瞻性的公共卫生干预措施。 

　　第三、公共卫生人才队伍赋能。人工智能可自动化处理繁重的日常工作，例如在COVID-19等突发公共卫生事件中进行接触者追踪，不仅提高了工作效率，还大幅缩短了密接者识别时间。此外，人工智能还能精准预测和识别技能缺口，构建个性化、自适应的持续学习平台，通过智能对话系统（如AI聊天机器人）及时解答用户疑问，有力推动非洲公共卫生从业人员的专业能力提升。当然，这一进程也面临着就业结构调整以及技术应用伦理等方面的挑战。 

　　第四、数据智能转化支撑科学决策。人工智能能够处理海量数据集，通过模式识别和实时监控优化公共卫生决策。针对非洲数据科学人才相对匮乏的现状，在妥善解决算法偏见和决策透明度等问题的前提下，人工智能可以成为提升数据分析能力的有力工具。 

　　在非洲推广人工智能应用仍面临重重挑战，包括基础设施薄弱、网络覆盖不足、电力供应不稳定、硬件设备陈旧以及专业人才匮乏等。要突破这些瓶颈，必须加大科技基础设施投入、扩大互联网覆盖范围、保障电力稳定供应、强化人工智能伦理培训和技能提升，同时构建多方参与的合作机制，出台鼓励人工智能应用的配套政策。这些举措将为非洲大陆的创新发展和健康事业可持续发展注入强劲动力。人工智能正在重塑全球公共卫生格局，非洲不应错失这一历史机遇。 

 

　　原文出处：Tanui CK, Ndembi N, Kebede Y, Tessema SK. Artificial intelligence to transform public health in Africa. Lancet Infect Dis. 2024 Sep;24(9):e542. doi: 10.1016/S1473-3099(24)00435-3. Epub 2024 Jul 22. PMID: 39053483. 

  链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39053483/