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
