综述：人工智能和机器学习在传染病诊断中的应用、挑战和未来方向的全面综述

《Microchemical Journal》：Artificial intelligence and machine learning in infectious disease diagnostics: a comprehensive review of applications, challenges, and future directions

本综述系统阐述了人工智能（AI）和机器学习（ML）如何变革传染病诊断范式。文章详述了AI/ML在细菌（如脓毒症、肺炎）、病毒（如COVID-19、登革热）、寄生虫（如疟疾、结核病）及真菌感染中的前沿应用，对比了传统诊断方法的局限性，并强调了AI/ML在提升诊断速度、准确性及可扩展性方面的优势。同时，深入探讨了模型验证、临床整合、伦理监管及未来技术（如联邦学习、可解释AI）等关键挑战与发展方向，为研究者与临床医生提供了宝贵的领域洞察。

　　

引言

传染病仍然是全球最紧迫的健康挑战之一，每年导致约1700万人死亡，对中低收入国家影响尤为严重。传统诊断方法，如培养、专家解读影像学和实验室密集型分子检测，虽然准确，但存在速度慢、成本高或在资源有限环境中难以推广等局限性。当前，健康记录数字化、医学影像和常规实验室数据丰富、传感器成本降低以及可靠计算能力的普及，为人工智能（AI）和机器学习（ML）将数据转化为及时的诊断答案创造了绝佳时机。

AI/ML在传染病诊断中的方法学框架

AI/ML在传染病诊断中的性能取决于算法选择、输入数据性质以及训练、验证和整合到临床工作流程中的策略。核心机器学习方法包括监督学习（如逻辑回归、支持向量机、随机森林）、无监督学习（如k-means聚类）、集成方法（如Bagging, Boosting）和深度学习（DL）。深度学习通过多层神经网络进行复杂模式识别，其中卷积神经网络（CNN）在显微镜检查和放射学解读中变得不可或缺，而循环神经网络（RNN）和Transformer则能对患者轨迹和疫情动态进行时间序列建模。

先进的人工智能技术进一步扩展了诊断能力。计算机视觉（CV）已成为医学影像解读和显微镜分析的强大工具。自然语言处理（NLP）能够从临床笔记、病理报告和科学文献等非结构化文本中提取有意义的见解。时间序列分析通过建模患者健康指标或流行曲线的趋势，解决了传染病的动态特性问题。迁移学习则通过将预训练模型应用于新的病原体、人群或数据集，增强了模型的适应性。

模型的验证需要多维度的评估。对于分类任务，敏感性、特异性、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）、准确性、F1分数和ROC曲线下面积（ROC-AUC）等传统指标至关重要。对于回归应用，如疫情预测，则常用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）来评估性能。此外，模型必须最终证明其临床效用，即能改善治疗决策、优化抗菌药物使用或降低死亡率。同样重要的是模型的泛化能力，即在不同人群、医疗系统和区域中保持性能的能力。最后，可解释性或模型输出的透明度，对于获得临床医生信任、监管批准以及安全整合到护理路径中至关重要。

细菌感染：AI/ML的应用

在脓毒症和菌血症检测方面，AI/ML系统通过结合分诊数据、生命体征和实验室参数，为急诊和住院患者提供实时预测。研究表明，集成结构化数据和NLP提取的临床笔记可以增强预测准确性，捕获标准数据集通常缺失的风险因素，如合并症和临床医生观察。这些系统并非取代临床专业知识，而是对其进行增强，能够整合乳酸和降钙素原等生物标志物与连续的电子健康记录（EHR）流，将诊断从被动转向主动护理。

在肺炎诊断和管理中，AI/ML，特别是深度学习，已表现出优于传统放射学评估的诊断准确性和一致性。CNN模型在儿科肺炎检测中报告的诊断准确性超过92-96%，显著高于全科医生通常达到的65-75%的准确性，甚至在部分数据集中超过了放射科医生的水平。AI驱动的胸片阅读模型始终达到85-99%的敏感性和80-99%的特异性，而人类解读在资源有限或高负荷环境下的可变性可能低于70%。

在尿路感染（UTI）诊断中，AI/ML系统正在被开发用于更快速、更精确的检测。ML辅助的比色传感器阵列可以在几分钟内检测尿液样本中的生化变化，敏感性高于90%，特异性高于85%。将AI集成到物联网（IoT）支持的智能马桶中，使用改进的基于注意力的人工神经网络（ANN），已证明能够实时准确预测UTI。此外，可解释的ML框架已被应用于预测UTI患者的临界结局，在保持80-90%诊断准确性的同时增强临床医生的信任。

对于伤寒和肠热病，AI/ML被应用于提高诊断准确性和速度。基于临床数据的轻量级ML元模型分析症状模式、人口统计学因素和常规实验室结果，可将诊断准确性提高至85-99%。将AI与拉曼光谱法等光谱方法结合，可以在几分钟内实现病原体水平的鉴别，为流行地区提供现场可部署的低成本诊断解决方案。

病毒感染：AI/ML诊断方法

在呼吸道病毒感染方面，大数据驱动的ML模型可用于预测老年急诊科流感患者的结局，整合医院信息系统数据，提供实时风险分层，其曲线下面积（AUC）值达到0.85-0.90。在人群层面，AI被用于季节性流感A（H3N2）的抗原预测，支持疫苗株选择。基于Twitter数据的深度学习模型可以比官方监测报告早1-2周识别流感相关疫情，为公共卫生响应提供宝贵的准备时间。

在登革热等虫媒病毒诊断中，基于全血细胞计数（CBC）数据的AI系统检测登革热的准确性超过95%，能够在严重并发症发展前进行早期干预。预测分析模型估计登革热患者发生休克的风险，AUC值达到0.70-0.8，超过了临床评分系统。ML模型还成功整合气象、环境和流行病学数据用于登革热疫情预测，准确性超过85%。

在肝炎病毒检测和管理方面，用于丙型肝炎预测的AI集成学习模型准确性超过95%。可解释的ML模型用于乙型肝炎诊断，诊断准确性高于90%，同时通过特征重要性映射提供透明推理。集成ML框架改善了乙型肝炎疾病进展和治疗反应的风险分层，AUC值达到0.87-0.90。这些模型有助于临床决策，识别并发症风险较高的患者，使其能从更密切的监测中获益。

寄生虫和真菌感染：AI/ML的创新

在疟疾检测和管理中，AI驱动的图像分析模型，特别是深度学习和迁移学习方法，对外周血涂片进行自动筛查，准确性超过95%，显著优于在实地条件下准确性通常在70-85%之间的人类显微镜检查员。ML应用于血液学参数可对临床疟疾结局进行分类，区分单纯性和重症病例，报告的AUC值为0.85-0.90。AI还与MALDI-TOF质谱联用，预测疟蚊中的传播驱动因素。

在结核病诊断和耐药性预测方面，深度学习算法在大型胸部X光片数据集上训练，诊断准确性达90-94%，AUC高于0.97。在多站点评估中，这些系统显示出88-94%的敏感性和85-90%的特异性，与专家放射科医生相当。在基因组层面，在大型基因组数据集上训练的ML模型，对一线药物（如利福平和异烟肼）耐药性预测的AUC/准确性高于0.90。

在被忽视的热带病（NTD）方面，AI驱动的系统在皮肤利什曼病的病变识别方面取得了显著进展，能够以超过90%的准确性区分利什曼病病变与其他皮肤病学状况。对于血吸虫病，AI已应用于寄生虫卵的显微镜检测，报告的诊断准确性接近90%。自动化的AI驱动显微镜Schistoscope可直接检测尿液样本中的埃及血吸虫卵，在流行地区的实地评估中显示检测准确性达92-95%。

实施挑战与解决方案

将AI/ML诊断系统转化为现实世界的医疗环境面临重大挑战。技术和基础设施挑战包括数据碎片化和质量缺陷、计算和硬件障碍、与临床系统的集成和互操作性、模型泛化性和群体偏倚、持续模型维护和适应性、可解释性、信任和用户接受度，以及中低收入国家的基础设施不平等。解决这些障碍需要采取生态系统方法，联合技术开发人员、临床医生、卫生部和政策制定者，以建立有弹性、适应性强和包容性的人工智能基础设施。

监管和伦理框架也面临挑战，需要为适应性AI/ML诊断制定清晰的指南，建立全球验证标准，强制进行偏倚审计和公平性度量，实施隐私保护机器学习，要求可解释的AI，定义法律责任框架，并支持公平的全球访问。

医疗系统集成对于成功实施至关重要。挑战包括工作流程优化、互操作性、提供者培训和AI素养、变革管理、性能监控、可扩展性以及信任和用户接受度。解决方案包括开发具有人在环设计的人工智能系统，强制执行开放标准和API，建立强制性的人工智能/机器学习素养项目，实施结构化的变革管理框架，创建具有质量仪表板的持续监控管道，设计可扩展的部署模型，以及优先考虑可解释的人工智能。

未来研究方向与新兴技术

人工智能正在超越数据分析，积极塑造下一代诊断硬件的设计。未来研究将依赖于算法智能和物理传感的融合。人工智能集成生物传感器、人工智能驱动的纳米诊断平台以及由人工智能控制的微流体和芯片实验室系统正在兴起。超越硬件，多模态融合和可解释的智能将定义下一个前沿。联邦学习和隐私保护学习将变得至关重要。维持这种创新需要适应性和持续学习管道。最终，未来发展必须优先考虑公平性、可持续性和可及性。

总之，未来十年将见证传染病诊断从孤立的算法和台式检测发展为人工智能赋能的、自学习的诊断生态系统。通过智能生物传感器、纳米诊断材料和自主微流体系统的集成，人工智能将实现更快、更准确、更公平的疾病检测，将精准诊断从实验室特权转变为普遍可及的公共卫生能力。