生命与医学 · OECD FoS 3.3 · 教育部 1004 公共卫生与预防医学
公共卫生与流行病学
Public health & epidemiology
L2局部突破 → 持平 综合分 1.90 · 上次复审 2026-10-22 · 下次复审 2027-01-19
最大突破 2023-10-11 AI 影响 · 重要学科影响 · 重要
EVEscape 预测病毒免疫逃逸突变（Nature） ↗
仅用疫情前数据就预测出 SARS-CoV-2 关键逃逸突变
分级理由
EVEscape 仅凭疫情前数据就预测出 SARS-CoV-2 逃逸突变（Nature 2023）；WHO 2024 年发布大型多模态模型治理指南。整体仍以监测和辅助分析为主。
S = 0.30·method + 0.35·discovery + 0.25·adoption + 0.10·education（教育缺证据时记 0 分；若为空则按其余权重归一）
依据来源
- nature.com/articles/s41586-023-06617-0
- who.int/news/item/18-01-2024-who-releases-ai-ethics-and-governance-guidance-for-large-multi-modal-models
综合分 1.5–2.49：至少一项经同行评审或官方验证、AI 起关键作用的成果，或某一维度已达到 3 分；但常规工作流整体未变。 全部分级标准 →
研究方向
病原体进化预测疫情监测健康行为干预
论文
- Mantis: A foundation model for mechanistic disease forecasting Mantis：在模拟疫情上训练的机理型疾病预测基础模型，可跨病种、在数据稀缺地区预测（PNAS）
AI：仅用模拟数据训练即可泛化到真实疫情；学科：为缺乏历史数据的新发疾病和地区提供开箱即用的预测工具
2026-09-28 · Proceedings of the National Academy of Sciences
- Foundation models for time series forecasting and policy evaluation in infectious disease epidemics 时间序列基础模型用于传染病流行预测与政策反事实评估（Epidemics）
基础模型在数据稀缺的短期疫情预测中有增益，但应补充而非取代传统模型
2026-06 · Epidemics
- A disease-agnostic approach to ensemble learning for infectious disease forecasting epiFFORMA：用合成疫情数据训练的病种无关集成预测方法（Nat. Commun.）
新发疫情缺历史数据时也能做预测
2026-03-20 · Nature Communications
- Artificial intelligence for modelling infectious disease epidemics 综述：人工智能用于传染病流行建模（Nature）
系统评估 AI 在流行病学建模中的能力与局限
2025-02-19 · Nature
- Learning from prepandemic data to forecast viral escape EVEscape 预测病毒免疫逃逸突变（Nature）
仅用疫情前数据就预测出 SARS-CoV-2 关键逃逸突变
2023-10-11 · Nature
- The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis 《谷歌流感的寓言》：大数据预测高估流感峰值的教训（Science）
重要反面案例，确立公共卫生 AI 需持续验证的原则
2014-03-14 · Science
- Detecting influenza epidemics using search engine query data 谷歌流感趋势：用搜索查询数据检测流感流行（Nature）
开创用大数据和机器学习做实时疫情监测
2009-02-19 · Nature
- REEBLRA：从模拟数据学习流行病阈值方程的可解释贝叶斯分类框架 Learning Epidemic Threshold Equations from Simulation: REEBLRA, an Interpretable Bayesian Classification Framework for Reproduction Numbers
不直接回归基本再生数，而是用贝叶斯逻辑回归从参数–响应数据学出显式的流行阈值替代方程。
2026-10-21 · arXiv · Jomar F. Rabajante, Norvin P. Bansilan, Maria Czarina T. Lagura-Arreza, Destiny SM. Lutero
- 微生物特征几乎无法预测血流感染死亡 Microbial traits have minimal power for predicting death from bloodstream infection
分析加拿大卡尔加里 35746 例血流感染：基于电子病历的机器学习模型预测 30 天死亡的 AUC 为 0.83，加入 7 万多个微生物基因/蛋白特征后并无提升。
2026-10-11 · medRxiv · Gilliland, R., Valdes-Tresanco, M. E., Plakhotnyk, A., Westlund, A.
- 越简单不一定越好：系统动力学模型误设与深度学习校正 Simpler is not always better: Phylodynamic misspecification and deep-learning corrections
研究用错模型推断再生数 R 和感染期时的偏差，并用深度学习方法加以校正。
2026-10-06 · medRxiv · XIE, R., Gascuel, O., ZHUKOVA, A.
- 异质空间图上的摊销贝叶斯疾病制图与边界检测 Amortized Bayesian Disease Mapping and Boundary Detection on Heterogeneous Spatial Graphs
提出协变量信息驱动的摊销贝叶斯方法，自动判断疾病地图中哪里不应平滑，以揭示局部健康不平等。
2026-09-25 · arXiv · Luca Aiello, Sudipto Banerjee
- 揭开数字绝望：预测社交媒体抑郁的语言模型框架 Unmasking digital despair: A language model framework for predicting depression on social media
用 2023–2024 年 Twitter/X 帖子训练深度学习模型预测抑郁，并用大模型归纳可能的致抑郁原因。
2026-09-23 · medRxiv · Xie, M., He, H., Xie, Z.
- 近约 30 天来自 arXiv、bioRxiv、medRxiv、OpenAlex；要点由本站根据摘要撰写。
里程碑 10
大号发光节点是飞跃性突破： AI 飞跃 冷色 · 学科飞跃 暖色 · 双环 = 两者都是
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政策
WHO 大流行与流行病情报中心发布 2026–2030 战略：目标是到 2030 年各国能在 24 小时内发现新健康威胁，AI 驱动的 EIOS 已被 125 个以上会员国使用AI：EIOS 每天用 AI 实时扫描数千个公开信息源识别疫情信号；学科：WHO 把 AI 开源情报列为全球流行病早期发现五大优先计划之一，由 4000 多名专家社区使用
WHO -
模型发布
Mantis：在模拟疫情上训练的机理型疾病预测基础模型，可跨病种、在数据稀缺地区预测（PNAS）AI：仅用模拟数据训练即可泛化到真实疫情；学科：为缺乏历史数据的新发疾病和地区提供开箱即用的预测工具
PNAS
这个筛选下没有里程碑。
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Digital Health News于2026-10-15发布的文章，涉及AI 医疗、AI 科研与调研、AI 金融，原题《Tamil Nadu’s Digital Health Push: Strengthening the State’s Public Health System Through C》，详见原文链接。
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Retraction Watch于2026-10-15发布的文章，涉及AI 科研与调研、AI 医疗、AI 教育，原题《Former Crick Ph.D. student loses COVID vaccine paper for fabrication》，详见原文链接。
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AI 让流行病模型可以跨疫情学习；下一步难点是让模型学到传播机制，而不只是统计规律。
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