预先识别已知和未知的生物威胁:基于风险的方法

科学领域:

• 流行病学 流行病学
• 公共卫生 公共卫生
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 传染病爆发,包括寨卡病毒, Chikungunya 病毒,SARS-CoV-2 病毒和Mopox 病毒,对全球健康,贸易和安全构成重大风险.
• 目前的预测模型的准确性和灵敏性有限,这阻碍了有效预防跨国疾病传播.
• 现有的年度传染病指数缺乏有效的利益相关者缓解策略所需的细节性.

研究的目的:

• 强调需要在国际层面对传染病风险概况,脆弱性和缓解能力进行全面的分析.
• 为了强调当前数据分析方法在处理实时流行病学数据的复杂性和数量方面的局限性.
• 引入自主生物监控作为近乎实时的解决方案,基于风险的政策制定和运营决策支持.

主要方法:

• 分析当前数据挖掘和人工智能算法的局限性,用于传染病爆发预测.
• 对定量风险评估的数据要求的评估,包括来自异质来源的数十亿个近实时数据点.
• 探索自主生物监控系统的潜力.

主要成果:

• 目前的模型难以预测新型病原体和疾病复发,影响全球健康和安全.
• 有效的定量风险评估需要整合和分析大量复杂,异质和时间敏感的数据,通常超过人类的认知能力.
• 自主生物监控为近乎实时的,基于证据的决策支持提供了一个可行的方法.

结论:

• 需要先进的生物监测系统来克服当前传染病预测模型的局限性.
• 自主生物监测可以实现更有效,及时和数据驱动的公共卫生干预和政策决策.
• 通过自主系统整合复杂的实时数据对于加强全球应对传染病威胁的准备和应对至关重要.