用于传染病预测与预防的人工智能：综述

人工智能（AI）与传染病预测近期经历了共同的发展与进步。机器学习（ML）的出现与深度学习（DL）的兴起，拓展了针对疾病出现及其传播的诸多方法。尽管它们在预测传染病方面取得了杰出成果，但关于所用数据类型以及如何利用各种新兴方法对其进行研究、分析和开发，仍存在分歧。这引发了该领域的一些持续讨论。本研究不仅旨在概述已有成果，还要突出与数据类型相关的困难，以及针对各研究目标所采用的学习方法。它将这些贡献归纳为三类：利用公共卫生数据预测以防止传染病在区域内传播；利用患者医疗数据预测以检测个体是否感染传染病；以及同时利用公共卫生数据和患者医疗数据预测以估算疾病在人群中的传播程度。论文还批判性地评估了 AI 在传染病管理中的潜力，并勾勒出其局限性。