“機器學習”是人工智能的一種形式。美國卡里生態(tài)系統(tǒng)研究所和佐治亞大學科學家將機器學習和大數據相結合，用于確定攜帶疾病的嚙齒類動物的種類分布，以及容易被新生寄生蟲和病原體傳染的熱點地區(qū)。相關論文發(fā)表在近期美國《國家科學院學報》上。

　　據物理學家組織網報道，大部分新興傳染病都是從動物傳染給人類，全世界每年有超過10億人感染。保障公共健康需要有效的監(jiān)測工具。卡里生態(tài)系統(tǒng)研究所疾病生態(tài)學家芭芭拉·漢說：“從歷史上看，人們對新興傳染病都是被動應付，所有措施都集中在疾病出現(xiàn)后遏制其傳播。我們是利用機器學習，繪制出受各種疾病影響的嚙齒類動物分布，實現(xiàn)疾病的早期預警監(jiān)測。”

　　研究人員利用機器學習來揭示一套龐大數據庫的規(guī)律，該數據庫包括2000多種嚙齒類動物，并描述了它們的生活歷史、生態(tài)環(huán)境、行為、生理特征和地理分布情況。他們開發(fā)出一種模型，能預測可能存在的嚙齒類物種，并能識別出潛在嚙齒類和非嚙齒類動物的特征，準確率達到90%。他們發(fā)現(xiàn)了超過150種新的潛在嚙齒類動物和超過50種新的活躍型動物，可能攜帶多種病原體并傳染給人類。

　　漢解釋說：“我們得出了一份高危嚙齒類物種觀察目錄，這些動物的本能特征讓它們易于攜帶可傳染給人類的疾病。由于環(huán)境變化速度加快，這份目錄極為重要。”

　　研究人員還指出，嚙齒類動物傳播疾病的能力不同。風險最高的種類是那些成熟早、繁殖迅速的動物，大多生活在生物多樣性水平低的北溫帶地區(qū)。從生物學角度看，那些在短時間內能繁育更多后代的物種，在免疫方面的投入更少。這讓它們更容易成為疾病攜帶者。(記者常麗君)