外媒 | 利用社交媒体预测和预防未来的流行病的AI系统-普瑞纯证

加利福尼亚大学欧文分校（UCI）和加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）的研究人员获得了一百万美元的国家科学基金会（NSF）拨款，开发了一个基于人工智能的早期预警系统，利用推特帖子预测未来的流行病。研究人员指出，传染病是社会生物学现象，留下社会和微生物足迹，利用人工智能和公共数据，如推特帖子，可以帮助监测人类社会的异常活动，以反映具有流行病潜力的新病原体的出现迹象。该项目建立在UCI和UCLA研究人员的早期工作基础上，包括一个自2015年以来收集的23亿美国推特帖子的可搜索数据库，以监测公共卫生趋势。利用NSF拨款，研究人员旨在分析COVID-19爆发前几个月的推特帖子和其他数据，以确定是否有任何模式或趋势可以提供病毒的早期预警。很大一部分挑战在于找出哪些推特帖子是有意义的，然后使用它们来训练算法，以帮助确定趋势。例如，新闻稿指出，“发烧”一词出现在太多与健康无关的上下文中，不相关，但“咳嗽”可以产生可用的结果，提供有关位置、时间段和其他可能指示模式的见解。然而，该项目有一个主要限制——冠状病毒起源于中国，推特在中国被正式封锁。研究人员还利用新闻媒体报道、匿名学生健康和缺勤统计数据、生物数据和其他公共信息资源来解决缺乏来自中国的COVID相关推特数据的问题，他们已经将猴痘作为一个测试案例。Noymer教授表示：“如果我们找不到COVID-19或猴痘爆发的先兆，我们的概念就是在上坡路上。”“即使我们找到了它们，也不能保证它们会预示下一次大流行病。但是潜在的回报使这个想法值得探究。”UCI的计算机科学教授陈莉博士领导了这个项目。

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