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人工智能

人工智能系統可找出寨卡病毒帶病動物 有助預測疫情

寨卡病毒疫情在 2015 年起於中南美洲快速擴散,其衍生的小頭症更造成嚴重的社會問題。為了預測和制止疫情擴散,有科學家利用人工智能技術找出染有寨卡病毒的靈長類動物,希望可以更清楚掌握情況。

寨卡病毒由蚊傳播,除了人類之外,靈長類動物也會染病,而把疫情繼續擴散出去,因此找出帶病的靈長類動物同樣重要。來自 IBM 和 Cary Institute of Ecosystem Studies 的研究人員開發出一個人工智能模型,透過分析目標品種的生理特徵,包括代謝率、妊娠期、產子數和行為等,透過算法,為全球 364 種靈長類動物中最有可能攜帶寨卡病毒的物種作風險評分。

據論文共同作者 Subho Majumdar 形容,這些物種地理分佈廣泛,數目眾多,居住在人口中心附近。牠們同時會襲擊農作物,或者當作寵物飼養。有時人們將牠們作為旅遊景點在城市中展示或者捕獲,因此其實是一個相當驚人的疾病散播風險。能夠掌握帶病的靈長類動物的話,就可以了解到寨卡病毒在哪些地區帶來風險,有助控制疫情。

來源:Venture Beat

Tags :aiBiotechhealthvirus
Antony Shum

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