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霍乱继续在尼日利亚构成巨大的公共卫生挑战，这是由于卫生不良，水质不足和气候因素的驱动，从而为爆发带来了有利的条件。自1972年第一次流行以来，尼日利亚经历了反复爆发，1991年最严重，导致7,000多人死亡。当前的监视系统和诊断方法受到基础设施差距，熟练人员不足和报告不足的限制，从而导致爆发发现和反应延迟。这些局限性加剧了公共卫生负担，增加了霍乱流行病的死亡率和经济影响。本文探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）解决这些挑战的潜力。AI技术，包括预测建模和ML算法，例如随机森林和卷积神经网络（CNN），可以分析多种数据源（例如气象，环境和健康记录），以检测模式并预测暴发。来自其他霍乱特征区域的案例研究，AI具有高预测性的准确性，证明了其变革性的潜力。通过将AI集成到尼日利亚的公共卫生基础设施中，可以改善早期检测和反应，资源分配优化和疾病传播
利用AI进行早期霍乱检测和反应
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