东方时讯网BMCBioinformatics发表的一项新研究称，使用机器学习技术预测不同种群蚊子的年龄可以缩短疟疾研究的周转时间并改进监测计划。
研究人员说，了解蚊子的年龄有助于科学家了解其传播疟疾的潜力，但用于预测这种情况的现有工具成本高昂、劳动密集型，而且往往容易出现人为错误。
根据世界卫生组织的数据，2021年全球2.47亿例疟疾病例中，非洲地区约占95%，科学家表示，采用创新工具控制蚊子和防止疟疾传播是消除这种疾病的关键。
该研究针对的是坦桑尼亚Ifakara健康研究所和苏格兰格拉斯哥大学实验室饲养的蚊子菌株。研究人员使用称为红外光谱的分析工具记录了蚊子的生化成分，并使用机器学习——人工智能(AI)的一种形式——训练模型来预测蚊子的年龄。
该研究的主要作者、Ifakara健康研究所的研究科学家EmmanuelMwanga表示，与现有的费力且昂贵的预测蚊子年龄的工具相比，机器学习是一种更有效的选择。
“我们在机器学习方面一直面临一个挑战，那就是难以准确识别来自不同地点的蚊子的年龄，”Mwanga说。“这是本文要解决的主要问题。重要的是要测试来自不同地方和物种的蚊子的发现。”
然而，科学家们强调需要进一步研究，因为该研究只研究了一种特定类型的蚊子，阿拉伯按蚊，这种蚊子仅来自两个国家。
研究结果表明，机器学习模型将相同蚊子年龄的预测准确度提高到了98%左右。
Mwanga说，如果疟疾科学家进一步了解疟疾携带者的准确年龄、宿主偏好和种类，就可以改进疟疾干预措施。
据研究人员称，年老的蚊子比年轻的蚊子更容易传播疟疾，但喜欢以人类为食的蚊子比喜欢其他动物的蚊子更容易传播疟疾，因此研究它们的特性对于解决疟疾的努力至关重要。
Mwanga解释说：“准确预测这些因素可以帮助识别高风险人群并更有效地进行针对性干预。”他补充说，使用机器学习技术可以“节省时间和资源，这些时间和资源可用于疟疾控制和消除工作的其他方面。“
“这最终会导致该地区疟疾病例和死亡人数的减少，这是实现零疟疾的重要一步，”他说。
据研究人员称，这些发现表明人工智能可以用来确定不同种群蚊子的年龄。
“这可以帮助昆虫学家减少解剖大量蚊子所需的时间和工作量，”该研究称。“总的来说，这些方法有可能通过监测当地病媒种群的年龄结构来改进基于模型的监测计划，例如评估疟疾病媒控制工具的影响。”
AfyaIntelligence是一家专注于在医疗保健中使用人工智能的坦桑尼亚公司，其研发负责人FrankMussa表示，如果将这些发现纳入疟疾干预措施，可能会促进疟疾干预措施的规划。
“[这些]研究结果对决策者来说是必要的，因为它们将使资源分配更简单，有助于趋势预测，并有助于制定健全的战略计划以消除坦桑尼亚的疟疾，”他说。