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绘制维生素“地图”

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微量营养素缺乏(micronutrient deficiencies)危害着全球20多亿人,包括3.4亿儿童。缺乏维生素和矿物质会造成严重的健康后果。但是想及早诊断以便获得有效治疗,往往需要昂贵且耗时的抽血检查和实验室检测。
现在,一项新的研究提供了一种更有效的方法。美国哈佛大学的计算机科学家伊丽莎白·邦迪(Elizabeth Bondi)和同事利用公开可用的卫星数据和人工智能(AI)技术,可靠地确定了微量营养素缺乏的高发地区。这项分析结果或将有助于早期的公共卫生干预。
现有的人工智能系统可以使用卫星数据来预测当地的粮食安全问题,但它们通常依赖于直接观察到的特征。例如,利用植被的相关数据估计农业生产力。不过,定量评估微量营养素的摄入情况则更加困难。
邦迪和同事的初期研究表明,森林附近的地区往往有更高的饮食多样性。这使他们备受鼓舞,期望能够依据微量营养素预测营养不良的状况,而微量营养素是一类鲜为人知的生物标志物。他们的结果表明,结合植被覆盖、天气和水的分布等数据,可以预测哪些区域的人群可能缺乏铁、维生素B12或维生素A。
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在仔细查看原始卫星数据,并且向当地公共卫生官员咨询相关数据后,研究人员利用AI筛选数据,然后确定其中的关键特征。例如,一家食品市场对于预测一个社区的营养不良风险至关重要,而食品市场是可以根据可见道路和建筑物推断出来的。然后,对于马达加斯加的4个地区,研究人员将这些关键特征与人群缺乏的特定营养物质相关联。值得一提的是,他们使用的是真实世界的生物标志物数据(例如在实验室测试的血液样本),从而训练和测试他们的AI程序。
此外,对于训练数据集以外的人群而言,利用这种新方法预测某一区域微量营养素缺乏的准确性,符合甚至有时超过了依据实践调查结果的估计值,而相关调查是由当地公共卫生官员实施的。邦迪表示:“我们的研究展示了一种新方法,可以发现和‘瞄准’需要补充营养的弱势群体,这或许能够作为昂贵且侵入性检测手段的补充方法。”在人工智能促进协会(AAAI)于2022年主办的虚拟会议上,研究人员对这项研究进行了详细介绍。
美国埃默里大学的流行病学家克里斯汀·埃肯加(Christine Ekenga,未参与这项研究)评价道:“这是一项新的贡献,突出了AI在提升公共卫生方面的潜力。”由于成本和基础设施的限制,在资源匮乏的区域收集卫生数据可能非常困难,然而,“这项研究证实了一种可以克服这些挑战的方法。”埃肯加补充道。
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研究人员的目标是开发一款软件应用程序,从而将这种方法推广到其他拥有公共卫星数据的国家。邦迪说:“我们希望公共卫生官员能够对我们的软件应用程序提供见解,也希望这个系统有助于尽早发现和及时干预营养不良状况。”
撰文:蕾切尔·伯科维茨(Rachel Berkowitz)
翻译:施怿
审校:王昱
引进来源:科学美国人
本文来自:中国数字科技馆
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