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圭尔夫大学的一位教授正在利用一款名为 AI4Casting Hub 的人工智能工具，追踪和预测潜在的麻疹疫情。自 3 月 21 日以来，该地区已确认 14 例麻疹病例，并发出公众暴露风险的警告。
AI4Casting Hub 围绕一个交互式仪表板展开，利用人工智能结合和分析研究数据，帮助追踪甚至预测各种疾病的传播速度和增长趋势。尽管目前全国范围内最受关注的是麻疹，但该工具同样适用于流感、呼吸道合胞病毒（RSV）等其他疾病。
“这个工具实际上已经由我们在疾病控制中心（CDC）的同事在过去十多年中进行了测试和验证，”圭尔夫大学数学教授、AI4Casting Hub 主任 Monica G. Cojocaru 表示。“在他们那边，它被称为 FluSight。”
她解释说，这种方法本身并不是一个新概念，而是一个可以继续改进的创新。该工具能够直接影响医疗保健系统，提供各种当前和可能的预防性数据。
“由于麻疹具有高度传染性，即使疫苗接种覆盖率略有下降，也可能增加疫情爆发的风险，”Cojocaru 说。“群体免疫需要大约 95% 的疫苗覆盖率，但即使下降到 85% 也可能引发疫情。”
该仪表板允许用户测试不同的场景，通过这个工具，可以直观地理解疫苗接种率、接触追踪速度和公共卫生干预措施在预防疫情中的关键性。虽然该工具的直接应用对那些定期追踪和努力控制社区麻疹病例的人显示出巨大的潜力，但 Cojocaru 表示，该工具的其他方面同样重要。她提到，该工具还可以展示疫苗犹豫的影响。
Cojocaru 强调，开发类似 AI4Casting Hub 的应用程序和工具非常重要；持续的沟通始终是家庭和医疗保健专业人员的关键差异因素。
“每当我们谈论传染病，特别是通过空气传播的疾病时，我认为我们都经历了 COVID 的经验。具体来说，我认为我们都应该记住接触追踪的重要性，”Cojocaru 说。“这涉及很多工作，但它可能非常高效。”
她表示，该工具远未完全完成，正在定期更新以适应模型。她补充说，截至目前，他们正在努力整合废水监测数据和潜在的疫苗接种疲劳数据，以更好地开发该工具。
