爬虫

引用：Bolon I、Picek L、Durso AM、Alcoba G、Chappuis F、Ruiz de Casta ñ eda R (2022) 一种用于识别世界各地蛇类的人工智能模型：全球卫生和爬虫学面临的机遇与挑战。PLoS Negl Trop Dis 16(8): e0010647。https://doi.org/10.1371/journal. pntd.0010647

蛇咬伤每年导致 81,000-138,000 人死亡，另有 400,000 人致残，主要发生在热带和亚热带非洲、亚洲和拉丁美洲。如果我们想了解蛇咬流行国家威胁不同人群的蛇的多样性，我们必须能够正确识别咬人的蛇。这是改善蛇咬伤流行病学数据、确保在特定国家适当分配抗蛇毒素以及在被流行蛇咬伤时使用这些抗蛇毒素对患者进行特定治疗的关键。然而，蛇的种类繁多，医疗保健提供者缺乏识别它们的专业知识，即受害者将蛇带到医院或拍照。在这里，我们使用来自世界各地的数千张蛇照片和计算机视觉来开发一个 AI 模型来对蛇进行分类。我们首次展示了 AI 可以准确地对来自世界各地的大量有毒和无毒蛇进行分类，包括来自蛇咬流行国家的相似物种。这项研究为蛇咬流行病学家和医疗保健提供者、爬虫学家和普通公众开发全球、区域或国家蛇类识别支持系统奠定了基础。