Forscher haben die Rolle von Künstlicher Intelligenz in der Überwachung und Vorhersage von Epidemien beleuchtet. Die Technologie ermöglicht Echtzeit-Analyse großer Datenmengen und frühe Erkennung von Ausbrüchen, was die globale Belastung durch Infektionskrankheiten verringern könnte.
Infektionskrankheiten verursachen jährlich Millionen Todesfälle und einen hohen Anteil an DALYs, insbesondere in Ländern mit niedrigem Einkommen. Faktoren wie Klimawandel, Urbanisierung und Migration fördern die Ausbreitung. Traditionelle Überwachungssysteme reichen oft nicht aus, um den raschen Anstieg von CO2 und pathogenen Bedrohungen zu bewältigen.
Maschinelles Lernen analysiert Daten aus elektronischen Gesundheitsakten, Überwachungssystemen und Social Media, um Muster zu erkennen, Übertragungsdynamiken zu modellieren und Vorhersagen zu treffen. Algorithmen wie Support Vector Machines, Random Forests und Deep Learning werden eingesetzt, um Ausbrüche von Malaria, Influenza und Arbovirus-Infektionen vorherzusagen.
Beispiele zeigen hohe Genauigkeit: Modelle kombinieren Satellitendaten zu Vegetation und Niederschlag mit Fallberichten, um Malaria-Epidemien zu prognostizieren. Ensemble-Modelle integrieren Suchanfragen, Social-Media-Posts und Krankenhausdaten, um Influenza-Aktivität bis zu vier Wochen im Voraus zu schätzen.
Herausforderungen umfassen Datenschutz, Interoperabilität und Fehlinformationen. Empfohlene Maßnahmen beinhalten Schulungen, stärkere Zusammenarbeit und klare Richtlinien. Politik sollte Investitionen in Budgets, Impfstrukturen und digitale Gesundheit priorisieren, um Ungleichheiten zu mindern und Systemresilienz zu stärken.
Originalpublikation: Borham, A. et al. Artificial intelligence in epidemic watch: revolutionizing infectious diseases surveillance. Frontiers in Digital Health (2025). https://doi.org/10.3389/fdgth.2025.1692617.
