摘要：传统的风险评估和防控模式由于数据的局限性和应对能力不足，往往难以在突发公共卫生事件中发挥高效作用，而人工智能为公共卫生风险评估与防控策略优化提供的技术支持。本文分别从风险识别与评估两方面论述了人工智能在公共卫生风险评估中的具体应用，在此基础上，进一步探讨了基于人工智能的公共卫生风险防控策略优化，进而为公共卫生风险的合理防控提供可靠保障。

关键词：人工智能；公共卫生；风险评估；防控策略

1 前言

随着公共卫生事件频发和突发疫情的常态化，公共卫生风险评估与防控策略的及时性、准确性和有效性面临巨大的挑战。传统的公共卫生管理方式，依赖于历史数据和经验判断，往往难以应对复杂且迅速变化的卫生风险。人工智能的快速发展为公共卫生领域提供了新的技术手段，通过大数据分析、机器学习和深度学习，人工智能可以有效识别、评估和预测公共卫生风险，从而优化防控策略，提升应急响应能力。

2 人工智能在公共卫生风险评估中的具体应用

2.1风险识别

人工智能在公共卫生风险识别中的具体应用，依托于大数据和深度学习技术，通过对多维度、多层次数据的分析处理，能够有效提高公共卫生风险识别的效率和准确性。在实际的风险识别过程中，人工智能通过多渠道数据的整合与分析，能够快速识别风险源，并有效预测风险的潜在扩散路径，极大地提高了公共卫生事件应对的及时性和准确性。

大数据技术是人工智能实现高效风险识别的重要基础，通过对不同类型数据的收集与处理，人工智能算法能够快速找到隐藏在海量数据中的风险信号。深度学习技术的应用，进一步提升了数据分析的能力，通过对历史数据和实时数据的比对，人工智能系统能够识别出异常的健康状况、疫情趋势或其他公共卫生事件的早期迹象。对于突发的传染病疫情，人工智能可以基于已有的公共卫生监控数据、病患的地理位置信息以及人口流动数据，构建预测模型，提前判断出疫情的潜在高发地区，并预测其扩散速度和路径，进而为公共卫生部门提供决策依据[1]。

2.2风险评估

在公共卫生风险评估中，数据的来源和形式通常非常多样化，可能包括图像、语音、文本、视频等多种形式。人工智能通过跨媒体智能技术，打破了数据类型之间的壁垒，使得不同形式的信息能够统一处理，并从中提取出关键的风险信号，极大地提升了风险评估的准确性。

跨媒体智能不仅能够将不同类型的数据进行整合，还可以通过深度学习算法对数据进行多层次的分析。在实际的公共卫生风险评估中，不同的数据类型往往反映了不同的风险维度，而这些风险维度之间可能存在复杂的关联。人工智能技术通过对图像识别、语音识别、文本处理等技术的结合应用，能够将这些数据转化为统一的语义表达形式，从而帮助公共卫生风险评估更加全面和深入。这一过程不仅提高了风险评估的精度，也使得风险评估的速度得到了有效提升，为应急决策提供了及时可靠的依据。

在公共卫生事件中，跨媒体智能的应用还体现在对风险后果的预测和预警方面。通过对大量不同类型数据的综合分析，人工智能能够提前判断出风险事件的可能后果，并基于历史数据进行模拟推演。这种评估方式不仅提升了对公共卫生风险的感知能力，也使得公共卫生防控措施能够更具针对性和科学性[2]。

3基于人工智能的公共卫生风险防控策略优化

3.1预防性防控

通过实时的数据分析和监控，人工智能能够在早期阶段识别出潜在的公共卫生风险，为决策者提供准确的预测和判断，从而实施有效的预防措施。

在预防性防控中，人工智能依托多源数据的实时采集和智能分析，能够快速捕捉到公共卫生风险的早期信号，不仅限于单一数据来源，还可以融合流行病学数据、环境数据、社会行为数据等多维度信息。通过机器学习和深度学习等算法，人工智能能够识别出风险模式，并基于历史数据和现有趋势进行预测。对于潜在的公共卫生威胁，人工智能可以通过预测模型模拟未来的传播路径和影响范围，帮助公共卫生机构在风险尚未显现时采取防控措施，从而有效避免公共卫生事件的进一步恶化。同时，人工智能的预防性防控还依赖于其对动态变化的实时响应能力。随着数据的不断更新，人工智能系统能够对公共卫生风险进行持续评估和调整预测模型，确保防控策略的灵活性和适应性。通过对人群流动、社会行为和环境变化的实时监测，人工智能能够精准识别出风险区域或高危人群，并根据最新数据调整防控方案[3]。

3.2提高防控的精准度

通过将人工智能应用于病毒传播路径分析、患者诊断及治疗方案等方面，能够为防控提供强有力的技术支持。对于病毒传播而言，人工智能通过对流行病学数据、大规模人口流动数据以及环境因素的综合分析，能够精准预测病毒的传播趋势。基于这些数据，人工智能模型可以动态模拟疫情扩散的可能路径，及时为决策者提供科学依据，从而实现精准的防控部署，不仅能缩短响应时间，还能够减少不必要的资源浪费。

在患者的诊断方面，人工智能通过对大量医学影像、电子病历以及其他临床数据的分析，能够提高诊断的准确性和效率。其深度学习算法能够快速处理并解读复杂的医学图像，识别出人眼难以察觉的病变特征，从而帮助医生更早期、更精确地诊断患者病情，对于疫情初期的快速诊断和隔离具有至关重要的意义，特别是在应对大规模感染时，人工智能技术能够减轻医护人员的负担，提高诊断效率，进而提升整体疫情防控的效果。

在治疗方案的推荐上，人工智能可以基于全球范围内的患者治疗数据进行分析，为不同病患推荐最适合的个性化治疗方案。通过对药物反应、病情变化等多方面的分析，人工智能能够在治疗过程中提供实时反馈，帮助医生更好地调整治疗策略，确保治疗方案的最优执行，不仅缩短了治疗周期，还有效提升了患者的康复率和生命质量[4]。

3.3动态调整防控策略

人工智能在公共卫生风险防控中的实时监控和反馈系统为防控政策和措施的动态调整提供了技术支持，其通过实时监测各类数据，包括疫情传播趋势、社会行为模式和医疗资源使用情况，能够及时识别风险变化并进行反馈分析，从而使得防控策略具备动态调整的能力。同时，调整不仅体现在对传染病的传播速度、影响范围以及潜在风险的准确预测上，还体现在防控措施的精准部署上，使得公共卫生部门能够在不同阶段采取最合适的干预手段。

通过对实时数据的连续分析，人工智能能够精确判断不同区域的疫情发展状况，并根据最新数据调整政策。例如，当某一地区的疫情趋于平稳时，系统会提示适时调整封锁或限制措施，减少过度防控带来的经济和社会成本。同时，人工智能也可以及时发现高风险区域，并建议加强防控力度，防止疫情进一步扩散。这种根据实时情况进行的动态调控，不仅提高了防控的针对性，还有效避免了资源的浪费和防控力度不足的情况。在公共卫生事件的管理中，人工智能的反馈机制还能够对防控措施的执行效果进行持续跟踪和优化。通过对不同防控措施执行效果的分析，人工智能能够及时发现不足之处，提出改进建议，确保措施的有效性和科学性[5]。

4 结语

综上所述，人工智能凭借其强大的数据处理能力、深度学习算法以及实时监控反馈机制，在公共卫生风险的识别、评估、预测和管理中得到了广泛应用。人工智能通过整合多源数据，提供了更加全面和准确的风险评估工具，帮助公共卫生部门提前识别潜在风险，并制定相应的防控措施，从而有效降低突发事件带来的损失。未来，人工智能在公共卫生领域的发展趋势将着重于实现跨平台的数据共享、优化模型的预测能力，以及建立动态调整的防控机制，以应对全球公共卫生安全风险的复杂性和不确定性。

参考文献：

[1]徐辉. 人工智能与重大突发公共卫生事件智治耦合模型[J]. 科学管理研究， 2023， 41 （06）： 90-97.

[2]关晓晴. 地理空间人工智能的公共卫生应用及更多可能[J]. 中国测绘， 2023， （09）： 32-35.

[3]曹肖肖， 贾林娜， 黄鹏， 等. 人工智能技术在公共卫生领域中的应用[J]. 江苏预防医学， 2023， 34 （02）： 171-174.

[4]黄风怡， 邱丽霞， 董昊. 人工智能在重大公共卫生事件分级诊疗管理中的作用[J]. 创伤与急诊电子杂志， 2022， 10 （01）： 38-40+45.

[5]孙伟军， 倪时超. 重大突发公共卫生事件背景下人工智能辅助立法的展望[J]. 上海法学研究， 2020， 3 （01）： 91-103.

作者简介：姓名：索朗普尺（1993.05--）；性别：女，民族 藏，籍贯：西藏日喀则，学历：本科；现有职称：中级工程师；研究方向：计算机技术。