珍妮特Ogundepo

发表在《热带医学与传染病杂志》上的一项新研究表明，人工智能可用于识别和绘制结核病高发地区的地图。

这项在拉各斯、奥贡、奥约和奥孙州进行的研究使用了EPCON人工智能驱动的Epi-control平台的热点地图模型，并证明了在尼日利亚预测结核病热点的准确率比传统方法高75%。

EPCON是一家医疗保健影响组织，专门使用人工智能来估计疾病负担，预测其演变和干预措施的效果。

在发给PUNCH Healthwise并由Candice Burgess-Look签署的一份声明中，人工智能在寻找结核病患者方面的干预将加速对抗可治疗结核病的进展。

根据世界卫生组织的说法，结核病是一种由细菌引起的传染病，这种细菌会影响感染者的肺部。

当感染者打喷嚏、咳嗽或吐痰时，它通过空气传播。

世卫组织进一步指出，结核病是仅次于COVID-19的第二大传染性杀手。

根据国家结核病、麻风病和布鲁里溃疡控制规划，尼日利亚在全球30个结核病高负担国家中排名第六。

它进一步指出，尼日利亚的结核病负担为每年2.1万例，诊断病例仅为2384例。

声明继续强调，据报告约有59万新结核病例，其中14万人是人体免疫缺陷病毒阳性。

家庭健康协会社区项目高级项目经理Abiola Alege博士在评论这项研究时说：“该平台的最大好处之一是我们可以更有效地实施项目，我们已经能够诊断出至少1.2万名原本完全被遗漏的结核病患者。

“我们还能够让家庭成员接受CB预防治疗。我们已经能够通过迅速抓住这些可能留在社区传播疾病的人来阻止传播。这种模式帮助我们将有限的资源转移到最有影响力的地方。”

EPCON首席执行官Caroline Van Cauwelaert指出，由于卫生保健系统过度紧张，结核病在低收入和中等收入国家难以发现。

她说：“随着COVID逆转了20年来的进展，这种发现结核病的能力对非洲国家来说具有变革性。在卫生保健系统过度紧张的低收入和中等收入国家，发现结核病尤其具有挑战性，而且结核病带来了沉重的经济负担。

“如果没有适当的治疗，三分之二的结核病感染者将会死亡。当结核病能够被快速有效地发现时，它就可以被治愈——抗生素自20世纪50年代以来就已经可用了。”

该研究使用EPCON的人工智能引擎贝叶斯机器学习来处理大规模流行病学和临床数据，以预测疾病的传播和影响。

“尼日利亚案例研究的结果发现，人工智能模型预测的结核病率高阳性的人口集群的产量至少是标准方法选择地点的1.75倍。

“它的结论是，人工智能模型有可能帮助主动病例发现（ACF）实施者发现结核病高阳性地区，并可能在这些社区中发现未确诊的结核病。

“利用我们的epi控制平台，该平台将常规规划数据与当地社会人口统计和背景信息相结合，我们确定了结核病热点地区，以进行有针对性的主动病例发现，并取得了令人印象深刻的结果。

该声明进一步写道：“这些模型预测的热点地区的结核病阳性率明显高于传统选择的地点，拉各斯高73%，奥贡高95%，奥松高103%，奥约高75%。”

EPCON与AQUITY Innovations合作，还为南非纳尔逊曼德拉湾地区开发了一个结核病风险预测模型，使用基于模型的方法将检出率从随机筛查的0.2%提高到0.9%。

声明进一步指出，与传统方法相比，epi控制平台已将南非发现未确诊结核病病例的费用从1748美元大幅降低到437美元。

它还说，尼日利亚的SFH在使用人工智能后，现在把重点放在可能发现结核病患者的地区。