人工智能（AI）在疾病暴发预测领域的应用正深刻变革全球公共卫生防控体系。

通过整合多源异构数据、构建动态模型，AI技术显著提升了疫情预警精准度和时效性。

以下从核心应用、技术突破、现存挑战及未来方向四方面综合分析：

一、AI在疾病预测中的核心应用场景

早期预警与实时监测 废水基因组监测：通过检测国际航班废水中的病原体，AI可将疫情跨境传播预警提前1-2个月。

例如，纽约、伦敦机场的哨点系统能实时追踪呼吸道疾病暴发趋势46。 社交媒体动态分析：加州大学团队利用23亿条推特数据训练模型，识别症状关键词聚集性出现，

捕捉流感等传染病早期信号4。 传播动态建模与趋势预测 PandemicLLM模型（约翰·霍普金斯大学 & 杜克大学）：结合人口统计、疫苗接种、

变异株基因组等四类数据，预测1-3周内住院趋势，准确率超传统CDC模型。在COVID-19回溯测试中，

其应对政策突变和新变种的能力显著优于机械模型1。 混合ANN-XGBoost模型（深圳大学）：针对巴基斯坦利什曼病，整合地区发病史与人口流动数据，

预测2025年12月月新增病例1017例（误差率10.6%）3。 病毒变异与重症风险预测 变异株主导性预测：佛罗里达大学AI算法在CDC标记“关注变异株”前10周识别出11个COVID-19

高威胁变异株，准确率达87%4。 重症转化预警：日本研究通过可解释AI（XAI）筛选4个关键指标

血清白蛋白、年龄、LDH、中性粒细胞），预测COVID-19重症风险AUC值达0.9069。 资源优化与临床决策支持 轻量化ANN模型（墨西哥国立自治大学）：仅用21项临床特征，在六波COVID-19疫情中

保持85%高危患者识别准确率，辅助ICU床位分配2。 蛋白质组学+AI（复旦大学）：基于血浆蛋白图谱预测上百种疾病风险，在内分泌代谢疾病

中准确率超70%10。

二、技术突破与创新架构

多模态数据融合 MUSK模型（斯坦福大学）：整合病理图像与临床文本，将乳腺癌分型准确率提升10%，

治疗响应预测达77%8。 联邦学习框架：OpenSAFELY平台分析英国1700万人电子健康记录，识别种族与死亡风险关联，

同时保障数据隐私6。 轻量化与可解释性设计 墨西哥研究通过强化学习压缩特征维度，模型仅需19天观察窗口即可输出四阶段临床转归预测2。 可解释AI技术（如SHAP算法）揭示关键决策因子（如糖尿病对COVID-19死亡风险的权重），

提升临床可信度9。 混合模型优势凸显 单一模型（如LSTM、ARIMA）在复杂疫情中表现波动，而ANN-XGBoost混合架构

在巴基斯坦案例中MAE（82.2）显著低于单一模型3。

三、现存挑战与局限性

数据质量与偏差 全球数据标准不一（如非洲部分地区废水监测缺失），且模型在非英语地区表现下降

（乔治城大学研究显示系统误差达15%）46。 训练数据种族单一（如UK Biobank以白人为主），限制跨人群泛化能力10。 模型可解释性与伦理风险 深度学习黑箱特性阻碍临床采纳（如重症预测模型需医生理解决策逻辑）9。 隐私泄露与算法歧视：健康数据滥用可能加剧医疗不平等5。 技术适应性与成本 资源匮乏地区难以部署AI系统（如巴基斯坦依赖国际团队开发模型）3。 实时性要求高：变异预测需每两周更新（如EVEScape工具），算力成本巨大4。

四、未来发展方向

多模态融合扩展 结合基因组学（如Adaptive生物公司TCR序列分析）、环境气候、迁徙模式，

构建全球疫情“数字孪生”67。 轻量化边缘计算 开发低功耗AI芯片（如NVIDIA Clara），支持基层机构离线部署模型8。 联邦学习与全球协作 建立跨国联盟（如C3.ai数字转型研究所），共享脱敏数据并统一标准6。 伦理与监管框架 WHO正推动《AI医疗伦理指南》，要求算法透明化与公平性审计45。

总结：AI预测模型对比

💡 人工智能在疾病预测领域正从“辅助工具”向“核心决策架构”跃迁。

然而，其终极价值不在于替代传统流行病学，而是通过动态学习机制弥补

人类应对不确定性时的认知局限——正如COVID-19揭示的：当病毒突破稳态，

唯有融合基因智能与人类智慧的韧性系统方能守护生命防线17。