【AI新技术】南苏丹毒蛇辨识系统改写毒蛇咬伤救命关键

本文来自无国界医生热带疾病医疗顾问  加布里尔．阿尔科巴医生

从相簿识别到AI：毒蛇咬伤的医疗突破

我记得有一次，我们在无国界医生的医院里用相簿来辨识蛇。这里的医护人员会翻阅照片来找出是哪种蛇咬伤了患者。我在南苏丹和其他国家从事毒蛇咬伤和其他被忽略热带疾病研究工作时，亲眼目睹了这一点。

如今，专家们利用人工智慧（AI）和机器学习，创建了一个辨识蛇的资料库，其中包含来自不同国家的38万张蛇的照片。这种创新方法目前正在南苏丹特维克（Twic）和艾卜耶（Abyei）镇的两间无国界医生医院进行试验。

结合日内瓦大学的One Health Unit、无国界医生南苏丹在地团队，以及无国界医生在瑞士的医疗与创新部门的协助，我们正共同改进我们的资料库。我们正在开发使用AI的软体，来帮助识别野外蛇的种类，区分毒蛇和无害的蛇。该软体可以在被蛇咬伤的人到院前，为患者提供最佳的行动建议。

AI识别系统实战应用

我们目前正努力收集高品质的照片输入该软体。南苏丹是蛇生态研究数量最少的国家之一，但同时在无国界医生医院的蛇咬伤入院率却很高，特别是在5月至10月间。

为了让AI识别一条特定的蛇，我们会需要一张牠的照片，无论是在牠还活著的时候（同时采取所有必要的防咬措施），或是在蛇死了之后（仍须非常小心，因为牠仍然可以咬人）。如果有人被蛇咬伤，被咬伤者或附近的人可以在事发后尝试拍摄蛇的照片，但必须很谨慎地进行。如果无法在被蛇咬伤时拍照，我们的工作人员可以返回被蛇咬伤的地点，并再次小心翼翼地试著拍摄蛇的照片。

一旦我们有了照片，就会输入AI软体，该软体会将其与数千张图像进行比较，以识别蛇的种类，或将其新增为附有GPS座标的新条目。

成效与未来展望

早期的试验结果令人振奋，AI有时甚至比人类专家更能辨识蛇！例如，它可以区分埃及眼镜蛇或黑曼巴等毒蛇，以及非洲家蛇等无害蛇。凭借更高品质的照片、资金和更多的研究，这个AI应用程式可以为患者提供从识别蛇到选择正确抗毒血清的即时帮助。

更多相关研究仍有其需求。通常，患者会因未能正确辨识蛇种而接受错误的治疗，或者因被无毒蛇咬伤而浪费了宝贵的抗毒血清，这也可能导致严重的副作用。抗毒血清非常稀有且极为昂贵，会花费患者一个月到甚至一年的工资。

以社区为基础的SNAICS专案（SNakebite Awareness and AI Identification in CommunitieS，社区中的蛇咬伤意识和AI辨识）搭配AI应用程式，目标为提高我们对不同蛇种的了解，并优化我们的抗蛇毒血清供应，以确保有效的临床应对。

全球蛇咬危机实况

毒蛇咬伤是全球性的健康问题，与人口流离失所和洪水等气候冲击有关。根据世界卫生组织的数据，每年有500万人被蛇咬伤，其中200万人受严重影响，且有81,000至138,000人因毒蛇咬伤而死亡。

蛇毒咬伤的症状与治疗

蛇毒可引起三大症状：皮肤肿胀、肌肉破坏、致命性出血或呼吸麻痺。毒蛇咬伤被归类为一种被忽略的热带疾病，主要影响中、低收入国家的偏远、农村、洪水或冲突地区民众。因此，尽管有数百万人受到影响，但对于大型制药公司或政策制定者来说，这并不是个利润丰厚的市场。事实上，有效的、「多元的」、不复杂、更安全和可负担的抗蛇毒血清研究，并未被相关单位优先考虑。