综述：机器学习在中东和北非地区传染病早期检测与预测中的作用：系统性综述

这篇系统性综述深入分析了2016-2024年间机器学习（ML）在中东和北非（MENA）地区传染病监测中的应用，涵盖深度学习（如CNN）、随机森林等模型在病原体检测（准确率96.3%）和疫情预测（ACC 0.85）中的卓越表现，同时指出数据质量、算法偏差等挑战，为公共卫生干预提供了标准化协议和跨学科合作方向。

　　

机器学习赋能MENA地区传染病防控：从理论到实践

Abstract
本综述系统评估了机器学习（ML）在中东和北非（MENA）地区传染病监测中的技术效能与落地挑战。研究显示，卷积神经网络（CNN）在医学影像病原体检测中平均准确率达96.3%，而随机森林算法在疫情预测中表现最优（平均ACC 0.85）。伊朗、沙特和埃及贡献了54%的研究成果，但2023年研究产出下降25%，凸显数据基础设施和算法标准化仍是关键瓶颈。

1. Introduction
MENA地区脆弱的社会经济与医疗体系面临传染病从地方性到流行性的多重威胁。ML通过整合临床数据、环境变量和社交媒体信号，构建了多维监测网络。例如，基于CT扫描的COVID-19诊断模型将检测时间缩短80%，而资源匮乏地区更依赖ML驱动的低成本诊断工具。

2. Method
研究采用PRISMA框架，通过四阶段流程（研究识别、内容检索、评估与总结）筛选97篇文献。搜索策略覆盖PubMed、Scopus等数据库，关键词包括"Machine Learning"、"Infectious Disease Prediction"等，并采用滚雪球法扩展文献库。

3. Identification of Research
聚焦2016-2024年ML在11种传染病中的应用，包括疟疾、肝炎、结核病等。研究问题涵盖疾病靶点、数据集特征、模型性能及区域适用性，例如疟疾研究占23%，肝炎预测模型多采用肝酶指标（ALT/AST）。

4. Content Retrieval
4.1 研究问题
核心问题包括：ML模型在特定疾病中的效能差异（如CNN在影像诊断 vs. 随机森林在流行病预测）、数据集类型（36项研究使用医学影像）及区域化挑战（伊朗22%研究涉及算法本地化）。

4.2 搜索流程
构建复合检索式："(Machine Learning) AND (MENA countries) AND (Malaria|Hepatitis|Tuberculosis)"，最终纳入70篇非COVID研究和27篇COVID相关文献。

5. Content Evaluation
排除标准剔除非原创研究后，保留97篇文献。COVID-19研究显示，基于LSTM的预测模型R²达0.99997，而MobileNetV2在X光片分类中准确率98.7%。

6. Content Summarization
6.1 目标疾病分析
疟疾研究聚焦寄生虫检测（沙特）与传播预测（巴基斯坦），结核病诊断依赖CT影像特征（印度），而猴痘皮肤病变识别采用迁移学习（埃及）。

6.2 数据集特征
诊断数据（28项）包含肝功能指标，气象数据（8项）用于蚊媒疾病预测。值得注意的是，沙特研究整合了GPS坐标与降水数据提升登革热预测精度。

6.3 性能指标
CNN在CT检测中F1-score达0.98，而随机森林的AUC在肝炎预测中优于逻辑回归（0.92 vs 0.85）。MAPE评估显示LSTM对流感趋势预测误差<5%。

6.4 主流模型

• 检测领域：定制CNN（42%研究）在疟原虫识别中超越VGG-19
• 预测领域：随机森林（38%）在特征重要性分析中主导
• 创新方向：伊朗学者将Transformer架构引入布鲁氏菌病时空预测

挑战与展望
尽管ML模型表现优异，但MENA地区面临电子病历碎片化（仅15%医院实现数字化）、算法偏差（敏感人群覆盖率不足）等障碍。未来需建立区域化多中心验证平台，并开发融合基因组数据与气候模型的混合系统。