与气候变化相关的极端天气事件，如严重洪水和持续干旱，常常导致腹泻疾病的严重暴发，特别是在发展中国家，这些疾病在幼儿死亡原因中排名第三。最近，2024年10月22日发表在《环境研究快报》上的一项研究，由马里兰大学公共卫生学院（UMD SPH）的阿米尔·萨普科塔（Amir Sapkota）领导的全球研究团队进行，揭示了一种使用AI建模预测这种有害暴发可能性的方法。这一进展可能为公共卫生官员提供几周甚至几个月的准备时间，从而潜在地挽救生命。
“由于气候变化，极端天气事件的频率预计在未来几年将上升。我们需要作为一个社会不断进化，”萨普科塔表示，他是公共卫生学院流行病学和生物统计学系的负责人。“本研究中提出的早期预警系统代表了增强社区抵御气候变化带来的健康风险的一个方向。”
这支多元化的团队跨越不同机构，利用从尼泊尔、台湾和越南三个国家2000年至2019年的温度、降雨量、过去疾病发生情况、厄尔尼诺气候模式及其他地理和环境条件的数据。这些信息使他们能够训练出能够在几周到几个月内预测特定区域疾病负担的AI驱动模型。
“提前几周或几个月知道预计的疾病负担为公共卫生官员提供了必要的准备时间。这种准备使得在关键时刻能够更有效地作出反应，”萨普科塔指出。
尽管该研究主要集中在尼泊尔、越南和台湾，但首席作者、印第安纳大学布loomington公共卫生学院的副教授劳尔·库尔兹-卡诺（Raul Curz-Cano）评论道：“我们的发现与其他全球地区也密切相关，特别是那些社区没有安全饮用水和足够卫生设施的地方。”
萨普科塔指出，AI分析大数据集的能力使这项研究成为开发更精确的早期预警系统预测模型的初步步骤。他设想这将使公共卫生机构能够帮助社区抵御腹泻疾病暴发的威胁。
研究团队由各个领域的专家组成，包括大气和海洋科学、社区健康研究和水资源工程。贡献者来自UMD，包括流行病学和生物统计学系、大气和海洋科学系，以及来自印第安纳大学布loomington公共卫生学院、尼泊尔健康研究委员会、越南顺化医药大学、瑞典隆德大学和台湾中原大学的合作者。
此研究的资金由国家科学基金会通过贝尔蒙特论坛提供（奖励编号（FAIN）：2025470），瑞典健康、劳动生活与福利研究委员会（Forte: 2019-01552），台湾科技部（MOST 109-2621-M-033-001-MY3和MOST 110-2625-M-033-002），以及国家科学基金会国家研究实习计划（NRT-INFEWS:1828910）提供。
