用于传染病风险预测的机器学习：综述

传染病，无论是新发的还是长期存在的，使无数人面临风险，并给全球带来沉重的公共卫生负担。在对抗传染病的过程中，通过建模疾病传播来预测疫情风险，对于以更有效的方式辅助预防和控制疾病传播起着至关重要的作用。在本文中，我们系统描述了机器学习如何在定量刻画疾病传播模式和准确预测传染病风险方面发挥重要作用。首先，我们介绍使用机器学习进行传染病风险预测的背景与动机。接下来，我们描述各类用于传染病风险预测的机器学习模型的发展与组成。具体而言，现有模型分为三类：统计预测、数据驱动的机器学习以及受流行病学启发的机器学习。随后，我们讨论在处理模型输入、设计面向任务的目标以及开展性能评估时所遇到的挑战。最后，我们以开放问题与未来方向的讨论作结。