人工智能来分析过去的流行病并预测未来的流行病
在第一例COVID-19病例被发现之前，加拿大一家公司开发的基于人工智能的算法已经检测到一种正在中国武汉市传播的新病毒。由于展示了应用于预测未来流行病的新技术的潜力，加泰罗尼亚上大学(UOC)和巴利阿里群岛大学(UIB)的一组研究人员利用人工智能来研究新的可预测性模型，并评估流行病的后果持续多久。
“COVID-19造成的健康危机表明，流行病仍然是一个问题。我们知道未来还会有其他的，但我们不知道它们会采取什么形式。然而，我们确实有很多关于过去流行病的有用信息，”Joana Maria Pujadas Mora解释说，她是UOC艺术与人文学院的成员，也是该组织的成员之一主要调查人员EPI-DESIGUAL研究项目关注这个问题。
普加达斯领导的团队旨在利用人工智能，应用机器学习和自然语言处理来执行大的历史数据分析。她说:“社会科学和历史人口学对于在预测和抗击流行病以及评估其后果方面取得进展至关重要。”
与人口研究中心合作开展的EPI-DESIGUAL项目将分析1820年至1960年在加泰罗尼亚和巴利阿里群岛发表的与霍乱、1918年流感大流行和瘟疫有关的官方公报和日报的文本。
普贾达斯说:“过去是预防和准备未来健康危机到来的最佳试验场，不幸的是，由于全球化、人与动物之间的互动增加、城市化进程加快和气候变化，未来的健康危机将继续出现。”
目前从事该项目的14名研究人员正在从档案中收集所有可用的信息，以供进一步分析。该项目将持续三年，在结束后，其结果将与其他出版物和传播计划一起发表在主要的科学期刊上。
提高可预测性和确定持久性
这个研究项目的目的是双重的。首先，它寻求在流行病的可预测性和发展模式领域进行创新。第二，它旨在评估流行病对社会经济不平等的短期、中期和长期影响持续多久，包括从性别角度看保健和人口行为方面的不平等。“例如，我们想找出流行病是如何影响出生率的，”Pujadas说。
最终，该项目希望有助于改善当局的决策，使他们能够在防治流行病的斗争中采取相关和有效的措施。同样，它希望使公共卫生政策有助于减少经济不平等。
该项目的结果将间接促成新的数据分析范式，该范式旨在通过大数据(可能是结构化的，也可能不是结构化的)来理解现实。许多作者预测，像EPI-DESIGUAL这样的科研项目是基于数据科学它将具有高度创新性的结果，将取代现代科学中盛行的归纳推理方法。
