Статья в npj Digital Medicine (опубликована 4 сентября 2026 года) представляет обзор и анализ платформ, использующих искусственный интеллект для эпиднадзора за инфекционными заболеваниями. Авторы рассматривают архитектурные подходы, включая интеграцию данных из электронных медицинских карт, лабораторных систем, данных секвенирования патогенов и неструктурированных источников (новости, соцсети). Описаны ключевые компоненты таких платформ: конвейеры сбора и нормализации данных, модули обнаружения вспышек на основе ML-моделей (например, временные ряды, графовые нейросети), а также интерфейсы визуализации для эпидемиологов. Приводятся примеры реальных систем, таких как HealthMap, EPIWATCH и BlueDot, с акцентом на их способность раннего предупреждения: в среднем на 3-7 дней раньше традиционных методов. Обсуждаются проблемы валидации моделей, нехватки стандартизированных данных и этические вопросы конфиденциальности. Авторы подчеркивают необходимость создания открытых стандартов и межведомственного сотрудничества для повышения готовности к пандемиям. Статья имеет прямое отношение к применению ИИ в медицине, особенно в области общественного здравоохранения и эпидемиологии.