综述：人工智能驱动的非洲猴痘监测与响应增强策略

本综述系统探讨了人工智能（AI）技术在非洲猴痘（Mpox）防控中的创新应用。文章详细分析了AI如何通过机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和预测分析等技术手段，提升疾病监测、接触者追踪、资源优化和公共卫生沟通的效率。作者强调，尽管面临数字基础设施不足、数据质量问题和伦理挑战等限制，AI仍有望通过早期检测、精准预测和个性化干预显著改善非洲资源有限地区的猴痘防控体系，为未来传染病应对提供关键技术支持。

　　

人工智能驱动的非洲猴痘管理策略

引言

猴痘（Mpox）是一种人畜共患病毒性疾病，由猴痘病毒（MPXV）引起，该病毒属于正痘病毒属，与天花病毒同属。世界卫生组织（WHO）于2022年11月将其名称从"猴痘"改为"Mpox"，以避免污名化和对贸易、旅游及动物福利的负面影响。该病毒于1958年在实验室猴子中首次发现，1970年在刚果民主共和国记录了首例人类病例，此后猴痘成为中非和西非地区的公共卫生问题。

猴痘的临床表现与天花相似，但通常较轻，表现为发热、皮疹和淋巴结肿大，可能出现继发性细菌感染、呼吸窘迫和脑炎等并发症。虽然天花已在全球范围内被根除，但猴痘在非洲仍然流行，历史上疫情通常局限于偏远地区。然而，最近的猴痘趋势显示感染已出现在城市地区并国际传播，包括美国和欧洲，引发了对其全球威胁的担忧。

当前公共卫生策略的挑战

非洲当前的公共卫生策略在应对猴痘方面存在明显不足，主要由于碎片化的监测系统、延迟的诊断能力以及无法有效应对偏远和服务不足地区快速演变疫情的资源分配网络。监测系统不足意味着许多病例未被报告，疫情可能在检测到之前不受控制地传播。监测的复杂性还体现在许多受影响地区的偏远性，卫生服务稀疏，卫生工作者经常负担过重且资源不足。

诊断能力有限是许多流行地区的另一个紧迫问题。猴痘的实验室确认对于准确诊断和有效疫情管理至关重要。然而，在非洲许多地区，获得诊断设施的机会有限。大多数国家缺乏必要的基础设施，即使存在实验室，也通常集中在城市地区，远离通常发生疫情的农村社区。这导致诊断延迟和病例报告不足，妨碍了及时的公共卫生响应。

疫苗短缺是管理猴痘的另一个重大障碍。虽然提供一定保护作用的天花疫苗可用，但其供应有限，并且在非洲大陆的分配不均。将疫苗运送到偏远和服务不足地区的物流挑战巨大，基础设施不足和维持疫苗储存运输所需冷链的高成本加剧了这一挑战。此外，公众对疫苗接种好处的认识和教育往往缺乏，加上对卫生当局的不信任，可能导致即使疫苗可用，接种率也很低。

人工智能在猴痘管理中的潜力

在这一具有挑战性的背景下，人工智能（AI）为改善猴痘疫情管理提供了有前景的途径。AI涵盖广泛的技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和预测分析，所有这些在公共卫生中都有潜在应用。虽然AI已用于疟疾、登革热和COVID-19等其他传染病的监测、预测和控制，但其在猴痘中的应用仍处于早期阶段。尽管如此，AI为制定应对这一疾病的新策略提供了显著潜力。

AI可以在几个关键领域增强猴痘管理。首先，AI驱动的监测系统可以通过分析来自电子健康记录、社交媒体和环境传感器等多种来源的大型数据集，改善疫情的检测和监测。这些系统可以识别模式并预测病毒的传播，使公共卫生当局能够更迅速有效地响应。其次，AI可以优化资源分配，确保疫苗、抗病毒药物和个人防护设备分配到最需要的地区。第三，AI可以通过为特定人群定制公共卫生信息、打击错误信息和促进预防措施的遵守来改善沟通策略。

AI在疾病监测中的应用

AI通过增强传染病疫情检测和监测的速度、准确性和有效性，具有革命性疾病监测的潜力。在猴痘的背景下，这种疾病在非洲出现周期性疫情，AI提供的工具可以显著改善早期检测和响应工作。通过利用大型数据集和先进算法，AI可以分析传统监测方法通常无法处理的复杂模式。这种能力在资源有限的环境中尤其关键，及时准确的疫情检测可能意味着遏制和广泛传播之间的差异。

AI在疾病监测中的应用包括通过数据分析和预测模型进行疫情的早期检测和监测，以预测疾病传播。这些能力可以为公共卫生策略提供信息，优化资源分配，并最终帮助控制和预防猴痘的传播。例如，为应对2017年11月的猴痘疫情，尼日利亚在30个地区实施了基于移动端的监测疫情响应管理和分析系统（SORMAS）。该系统在两周内适应并启动，实现了更快的报告、更完整的数据和增强的响应能力。

早期检测和监测

AI在猴痘疫情的早期检测和监测中扮演关键角色，这对于启动及时的公共卫生干预至关重要。传统的监测方法通常依赖于手动报告和数据收集，可能缓慢且容易出错，特别是在医疗基础设施有限的地区。相比之下，AI驱动的工具可以实时处理来自不同来源的大量数据，提供潜在疫情的早期警告。

机器学习算法是AI的一个子集，可以分析来自各种来源的数据，包括电子健康记录（EHRs）、社交媒体、新闻报道甚至环境传感器，以识别疫情的早期迹象。例如，可以分析EHRs以检测可能表明猴痘病例出现的异常症状模式。类似地，AI可用于筛选大量社交媒体帖子，以检测与特定地区症状或疾病发生相关的讨论。自然语言处理（NLP）是AI的一个分支，使机器能够理解和解释人类语言，在这种背景下特别有用，因为它可以自动处理和解释文本数据，识别可能信号新兴疫情的关键词和短语。

此外，AI系统可以整合新闻报道的数据，这些报道通常比官方报告发布更早地覆盖疾病疫情。通过交叉引用多个来源的信息，AI可以提供情况的全面概述，识别潜在热点并实现更快速的响应。这种实时分析和综合来自各种平台数据的能力可以显著增强猴痘的监测，特别是在传统监测系统薄弱或不存在的地区。

预测建模

除了早期检测，AI驱动的预测模型是预测猴痘传播的强大工具。预测建模使用历史数据来识别疾病传播中的模式和趋势，使公共卫生当局能够预测未来疫情可能发生的地点和方式。这些模型可以纳入各种变量，包括人口密度、动物宿主分布、气候条件和人类流动模式，以生成关于病毒潜在传播的详细预测。

AI在预测建模中的关键优势之一是其处理变量之间复杂和非线性关系的能力。例如，AI模型可以分析气候条件（如温度和湿度）的变化如何影响动物宿主的栖息地，从而影响人畜共患传播的可能性。类似地，AI可以纳入人类流动数据，以预测人群在地区之间的移动如何促进病毒的传播。这在非洲背景下特别相关，跨境移动和迁移模式可能显著影响像猴痘这样的传染病的传播。

通过预测疫情可能发生的地点，AI驱动的模型可以更有效地指导公共卫生干预。例如，如果模型预测特定地区疫情可能性高，公共卫生当局可以预先将疫苗、医疗物资和卫生人员部署到该地区。这种主动方法可以帮助在疫情升级前遏制，减少病毒的传播和医疗系统的负担。此外，预测模型可以帮助在疫情期间优化资源分配。通过识别最高风险地区，这些模型有助于确保有限资源被引导到最需要的地方，提高公共卫生响应的效率。这在资源受限的环境中尤其重要，可用资源的战略使用可能对疫情结果产生显著影响。

AI在接触者追踪和病例管理中的应用

人工智能（AI）有潜力显著改善猴痘的接触者追踪和病例管理，这是控制病毒传播和确保有效治疗的关键组成部分。传统的接触者追踪和病例管理方法通常资源密集且耗时，特别是在医疗基础设施有限的地区。AI通过利用先进算法和数据分析技术可以简化这些过程，实现更高效和准确地识别潜在病例和优化治疗策略。

自动化接触者追踪

接触者追踪是传染病控制的基石，对于识别暴露于病毒的个体和防止进一步传播至关重要。然而，传统的接触者追踪方法严重依赖手动过程，包括与患者访谈以识别其近期接触者以及随后与这些接触者的跟进。这种方法可能缓慢、劳动密集型且容易出错，特别是在大规模疫情期间，病例数量可能压倒公共卫生资源。

AI通过使用手机数据和位置跟踪算法自动化接触者追踪，提供了变革性解决方案。手机在非洲许多偏远地区广泛使用，产生大量位置数据，可用于追踪个体移动和识别潜在接触者。AI算法可以分析这些数据，以确定个体在可能传染期内何时何地与感染者密切接触，通常比手动方法更快速和准确。

例如，当确认一例猴痘病例时，AI系统可以快速分析个体的手机数据，重建其移动轨迹，并识别在可能传染期内 proximity 的其他手机。这些算法可以考虑各种因素，如接触的持续时间和频率，以优先考虑感染病毒风险较高的接触者。这种自动化过程显著减少了识别和通知接触者所需的时间，实现了更快速的隔离措施实施，减少了进一步传播的可能性。

除了提高接触者追踪的速度和效率，AI驱动的方法还增强了隐私保护。通过使用高级加密和匿名化技术，AI系统可以确保个体数据受到保护，解决了通常与数字接触者追踪相关的隐私和数据安全问题。这对于建立公众信任和鼓励广泛采用接触者追踪技术尤为重要，这对它们的有效性至关重要。

AI增强的病例管理

有效的病例管理对于改善猴痘患者的预后至关重要，特别是在某些人群中可能出现严重并发症的情况下。AI可以通过提供预测疾病进展和优化治疗计划的工具，在增强病例管理中发挥关键作用。机器学习模型是AI的关键组成部分，可以分析患者信息的大型数据集，以识别通过传统分析可能不立即明显的模式和相关性。

这些模型可以基于过去猴痘病例的数据进行训练，包括临床症状、实验室结果、人口统计信息和治疗结果，以开发评估严重疾病风险的预测算法。例如，AI模型可以识别与肺炎或脑炎等并发症较高可能性相关的特定症状组合或生物标志物，使医疗提供者能够优先对高风险患者进行更密集的监测和护理。

除了风险分层，AI还可以通过整合基于证据的指南和实时患者数据来协助优化治疗计划。AI驱动的决策支持系统可以为临床医生提供基于最新研究和每个患者个体特征的定制治疗建议。例如，这些系统可以根据患者的年龄、潜在健康状况和疾病严重程度建议最合适的抗病毒治疗、剂量调整或支持性护理措施。这种个性化的治疗方法可以通过确保护理及时且适合每个患者的特定需求来改善患者预后。

此外，AI可以通过预测疫情进程和医疗资源需求来促进医疗环境内更好的资源管理。通过分析病例数和疾病严重程度的趋势，AI系统可以预测医院床位、重症监护室和医疗物资的需求，帮助医疗设施准备和响应需求激增。这种主动方法在资源有限的环境中特别有价值，医疗资源的可用性可能受限。

AI在公共卫生沟通中的应用

有效的公共卫生沟通是管理传染病疫情的重要组成部分，如猴痘。公共卫生倡议的成功通常取决于向不同人群传达准确、及时和文化适宜信息的能力。在猴痘的背景下，错误信息可能迅速传播并阻碍公共卫生努力，人工智能（AI）提供了强大的工具来增强沟通策略。AI可以帮助为不同受众定制公共卫生信息，确保它们既有效又文化相关。此外，AI在识别和反击错误信息方面扮演关键角色，这对于维持公众信任和鼓励遵守健康指南至关重要。

个性化沟通策略

公共卫生沟通必须精心设计，以引起不同人群的共鸣，考虑到文化规范、语言、识字水平和信息获取等因素。一刀切的信息通常效果较差，特别是在猴痘流行的非洲国家多样化的社会文化景观中。AI通过分析人口数据并为不同社区的具体需求和偏好定制信息，可以显著增强公共卫生沟通的个性化。

AI算法可以处理大量人口数据，包括年龄、性别、教育水平、收入、语言和地理位置，以确定每个目标受众最有效的沟通渠道和内容。例如，在互联网接入有限的农村社区，AI可能建议使用广播或社区会议作为传播信息的主要手段。相比之下，在互联网渗透率较高的城市地区，社交媒体平台可能更有效。

此外，AI可以分析社交媒体活动、调查响应和其他数据源，以评估不同社区对各种类型信息的反应。通过检查成功信息的语言、语气和情感吸引力等因素，AI可以帮助公共卫生当局制作更可能被理解、接受和采取行动的信息。例如，在高度重视家庭联系和集体福祉的社区，强调保护家庭成员免受猴痘侵害的信息可能比关注个人健康的信息产生更强烈的共鸣。

此外，AI可用于将健康信息翻译和适应多种语言和方言，确保非主导语言使用者不被排除在关键信息之外。这种能力在多语言地区特别重要，其中相当一部分人口可能不流利使用国家语言。

打击错误信息

错误信息对公共卫生构成重大威胁，特别是在传染病疫情期间，不确定性和恐惧可能导致虚假信息的快速传播。在猴痘的情况下，错误信息可以采取多种形式，从关于疾病原因和症状的不正确信念到关于预防和治疗的危险神话。这种错误信息可能导致人们忽视官方指导、延迟寻求医疗护理或从事有害行为，从而破坏公共卫生努力。

AI通过检测出现的虚假或误导性信息并实现快速响应，提供了打击错误信息的强大工具。使用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，AI可以实时监控社交媒体平台、新闻网站、博客和其他在线源，以识别包含错误信息的内容。例如，AI算法可以训练识别通常与猴痘虚假声明相关的特定关键词、短语和模式。一旦检测到，这些内容可以被标记供公共卫生当局审查或自动用准确信息反驳。

AI还可以分析错误信息的传播，以了解其如何通过不同网络和社区传播。通过绘制虚假信息传播的路径，AI可以帮助公共卫生官员更有效地定位他们的反信息努力。例如，如果发现错误信息在特定社交媒体组或社区内迅速传播，可以对该组部署有针对性的干预措施，例如发布更正信息，让受信任的社区领袖驳斥虚假声明，或调整公共卫生信息以解决特定误解。

此外，AI可用于评估不同反信息策略的有效性。通过分析参与度指标，如分享、喜欢和评论，AI可以确定哪些类型的纠正信息最有效于减少错误信息的传播。这种连续的反馈循环使公共卫生当局能够实时改进他们的沟通策略，提高他们反击错误信息和维持公众信任的能力。

AI在资源分配和物流中的应用

高效的资源分配和物流对于管理像猴痘这样的传染病疫情至关重要，特别是在疫苗、抗病毒药物和个人防护设备（PPE）等供应经常稀缺的资源有限环境中。人工智能（AI）提供了强大的工具来优化这些过程，确保资源高效分配和供应链平稳运行。通过利用机器学习算法和预测分析，AI可以分析复杂的数据集，以确定资源分配和供应链管理的最有效策略。

优化资源分配

面对疫情，疫苗、抗病毒药物和PPE等资源的及时和公平分配对于控制疾病传播和保护脆弱人群至关重要。然而，在猴痘流行的非洲许多地区，分配有限资源的挑战因医疗基础设施不足、地理距离遥远和物流限制等因素而加剧。AI可以通过高级数据分析和决策算法优化资源分配，在应对这些挑战中发挥关键作用。

机器学习算法可以分析各种因素，以确定最有效的资源分配策略。这些因素包括疾病流行率、人口密度、医疗基础设施、交通网络和社会经济条件。例如，AI模型可以处理当前猴痘传播的数据，以识别对疫苗或抗病毒药物需求可能最高的热点地区。通过将这些信息与医疗设施容量和交通路线数据整合，AI可以推荐最有效的分配策略，确保资源被引导到将产生最大影响的地区。

此外，AI可以帮助平衡城乡之间的资源分配，解决医疗获取方面经常存在的显著差异。在许多地区，农村社区由于地理位置偏远和到达它们的物流挑战而面临服务不足的较高风险。AI驱动的资源分配模型可以优先考虑这些地区，考虑到运送物资所需时间、医疗人员可用性和当地人群对疾病的脆弱性等因素。通过这样做，AI可以帮助确保即使是最偏远和服务不足的社区也能获得对抗猴痘所需的资源。

除了优化物理资源的分配，AI还可以协助分配人力资源，如医疗工作者，到最需要的地区。疫情期间，对医疗人员的需求可能迅速超过供应，特别是在医疗基础设施有限的地区。AI可以分析医疗工作者可用性、疫情严重性和当地医疗系统容量的数据，以确定人员的最佳部署。这确保了关键地区获得所需支持，减轻当地医疗系统的压力并改善患者预后。

改善供应链管理

有效的供应链管理对于确保在疫情期间医疗供应（包括疫苗、抗病毒药物和PPE）在需要时和需要地可用至关重要。然而，在传染病疫情背景下管理供应链充满挑战，包括需求波动、运输延迟以及生产或分配中的潜在瓶颈。AI驱动的分析可以通过预测需求、识别潜在瓶颈和优化采购策略来增强供应链管理，从而确保医疗提供者拥有管理猴痘病例所需的必要工具。

AI在供应链管理中的关键优势之一是其准确预测需求的能力。通过分析疾病趋势、医疗利用和以往疫情的数据，AI模型可以预测随时间推移对医疗物资的可能需求。这使公共卫生当局和医疗提供者能够提前计划，确保他们有足够的必需物资库存以满足预期需求。例如，如果AI模型预测特定地区猴痘病例激增，它们可以提前触发额外疫苗和PPE的订单，防止否则可能阻碍疫情响应的短缺。

AI还可以识别供应链中的潜在瓶颈，如生产、运输或分配中的延迟。通过监控供应链运营的实时数据，AI系统可以检测中断的早期迹象并推荐纠正措施。例如，如果检测到疫苗交付延迟，AI可以建议替代运输路线或供应商，以确保疫苗按时到达目的地。这种主动方法有助于最小化供应链中断的风险，确保关键供应在需要时可用。

此外，AI可以通过分析成本、供应商可靠性和交付时间等因素来优化采购策略。疫情期间，必须在及时采购的需求与预算和可用性约束之间取得平衡。AI驱动的采购系统可以评估不同供应商和交付选项，以确定医疗供应最成本效益和可靠的来源。这不仅有助于降低成本，还确保医疗提供者及时获得高质量供应。

除了优化供应的采购和分配，AI还可以增强医疗设施内的库存管理。通过监控使用模式和预测未来需求，AI系统可以帮助医疗提供者维持最佳库存水平，减少短缺和过度库存的风险。这确保供应在需要时可用，同时最小化浪费和降低成本。

实施挑战和未来方向

尽管AI在管理猴痘方面带来强大能力，必须解决几个挑战以充分实现其潜力。这些挑战跨越技术、基础设施、伦理和社会经济维度，突出了在多样化和资源有限环境中有效部署AI技术的复杂性。

有限数字基础设施

在非洲实施AI解决方案的首要挑战之一是有限数字基础设施，特别是在猴痘经常流行的农村和偏远地区。可靠的互联网连接、数字设备接入和充足电力供应对于AI驱动工具的功能至关重要，但这些在非洲大陆并不一致可用。在许多地区，缺乏强大数字基础设施可能严重阻碍AI技术的部署，从数据收集和处理到AI模型在实地的实时应用。

此外，城乡之间的数字鸿沟进一步加剧了医疗提供方面的不平等。虽然AI系统可能更容易在基础设施较好的城市中心实施，但最脆弱于疫情的农村社区可能被抛在后面。解决这些基础设施差距对于确保AI驱动的健康干预在所有地区具有包容性和有效性至关重要。

数据可用性和质量

AI系统严重依赖大型数据集来训练机器学习模型、进行预测和优化资源分配。然而，在非洲许多地区，缺乏全面、高质量的卫生数据。病例报告不足、记录保存不一致和电子健康记录（EHRs）接入有限等挑战可能显著阻碍AI模型的有效性。猴痘准确和最新流行病学数据的稀缺性，加上不同地区数据质量的变异性，对AI解决方案的开发和部署构成重大障碍。

此外，不同国家和地区如何收集和报告卫生数据通常缺乏标准化。这可能难以聚合和分析有效AI应用所需规模的数据。没有可靠数据，AI模型可能产生不准确或有偏见的结果，可能导致次优决策和资源分配。

伦理和隐私问题

AI在公共卫生中的使用引发重大伦理和隐私问题，特别是在涉及敏感个人健康数据的收集和分析时。在数据隐私意识和监管水平可能不同的非洲，AI驱动的健康倡议的实施可能面临担心数据如何使用和保护的社区的阻力。数据所有权、同意和个人信息潜在滥用等问题必须仔细管理，以建立信任和确保伦理合规。

此外，关于算法偏见和潜在加剧现有健康差异存在重大关切。如果AI模型在代表受猴痘影响多样人群的数据集上训练，它们可能产生偏向城市、高收入或浅肤色个体的结果，破坏检测和治疗的公平性。例如，源自全球北部临床数据的预测模型在非洲环境中可能表现不佳，特别是对于热带疾病和具有不同遗传和生理的人群。

确保AI技术以公平、透明和公平的方式开发和应用对于它们在公共卫生背景下的成功至关重要。

技术专业知识和能力建设

AI技术在管理猴痘疫情中的成功部署需要能够开发、实施和维护这些系统的熟练劳动力。然而，非洲大部分地区严重缺乏AI和数据科学的技术专业知识。人力资源的这一差距可能限制卫生系统将AI工具有效整合到其运营中的能力，从疾病监测到接触者追踪和资源分配。

能力建设因此是一个关键挑战。政府、学术机构和国际组织必须投资于教育和培训计划，以发展AI和公共卫生方面的必要专业知识。这不仅包括培训数据科学家和AI专家，还包括装备医疗工作者在日常工作中有效使用AI工具的技能。没有足够的能力建设投资，AI在管理猴痘方面的潜在好处可能无法完全实现。

财务和物流约束

在猴痘疫情管理中实施AI解决方案还涉及重大财务和物流挑战。开发、部署和维护AI系统可能成本高昂，特别是在卫生预算已经紧张的地区。AI基础设施、软件和培训所需的初始投资对许多非洲国家可能 prohibitive，限制它们广泛采用这些技术的能力。

此外，物流障碍，如运输网络不足、储存设施有限和供应链中断，可能阻碍AI驱动工具的有效部署。疫情期间，及时交付医疗供应至关重要，物流挑战可能延迟或破坏AI优化分配策略的实施。解决这些财务和物流约束对于确保AI解决方案可以规模化和可持续地实施至关重要。

对技术采用的阻力

最后，可能在卫生系统和社区内对采用AI技术存在阻力。医疗提供者可能对依赖AI驱动工具持怀疑态度，特别是如果它们被视为替代而不是增强人类决策。类似地，不熟悉AI技术的社区可能对它们在管理疾病疫情中的使用持谨慎态度，特别是如果它们不了解这些系统如何工作或它们的数据将如何使用。建立信任和展示AI在改善健康结果方面的价值对于克服这种阻力至关重要。

未来方向和建议

随着人工智能（AI）在管理和减少非洲猴痘传播中的应用继续发展，考虑未来方向和充分实现其潜力的必要步骤至关重要。AI在增强公共卫生的各个方面已展示显著前景，从监测和接触者追踪到资源分配和沟通。然而，为了最大化其对猴痘控制的影响，必须进行战略努力，将AI整合到公共卫生系统中，并推进针对非洲管理该疾病具体挑战的研究和开发。

将AI整合到公共卫生系统中

为了使AI在管理猴痘方面真正有效，必须将其无缝整合到现有公共卫生系统中。这种整合需要多方面的