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HINTERGRUND/ZIELE: Der laufende Ausbruch der Vogelgrippe (H5N1), einer der weitverbreitetsten und hartnäckigsten in der jüngeren Geschichte, hat die öffentliche Gesundheit sowie die Geflügel- und Milchviehindustrie erheblich beeinträchtigt. Diese Übersicht behandelt Lehren aus vergangenen Ausbrüchen, Risikofaktoren für die Übertragung, molekulare Epidemiologie, klinische Merkmale, Überwachungsstrategien und sozioökonomische Auswirkungen. Seit 1997 hat H5N1 weltweit über 900 Personen infiziert, mit einer Sterblichkeitsrate von über 50%. Wichtige Faktoren, die die Infektionsraten beeinflussen, sind demografische, sozioökonomische, Umwelt- und ökologische Variablen. Das Potenzial des Virus für eine anhaltende Übertragung von Mensch zu Mensch bleibt besorgniserregend. Der aktuelle Ausbruch, der durch neue virale Klade gekennzeichnet ist, hat die Eindämmungsbemühungen kompliziert. METHODEN: Diese Übersicht erörtert, wie technologische Fortschritte, wie mathematische Modellierung und künstliche Intelligenz (KI), integriert werden können, um Prognosen, Hotspot-Erkennung und Frühwarnsysteme zu verbessern. ERGEBNISSE: Wir bieten Bestandsaufnahmen von Datenquellen, die sowohl konventionelle als auch unkonventionelle Datenströme sowie die von mathematischen und KI-Modellen abdecken, die entscheidend für eine umfassende Überwachung und Reaktion auf Ausbrüche sein können. FAZIT: Zusammenfassend ist es unerlässlich, KI, mathematische Modelle und technologische Innovationen in einen One-Health-Ansatz zu integrieren, um die Überwachung, Prognose und Reaktionsstrategien zu verbessern und die Auswirkungen des laufenden Vogelgrippe-Ausbruchs zu mildern. Die Stärkung der internationalen Zusammenarbeit und der Biosicherheitsmaßnahmen wird entscheidend sein, um zukünftige Ausbrüche zu kontrollieren und sowohl Mensch als auch Tierpopulationen vor dieser sich entwickelnden globalen Bedrohung zu schützen.
Musa et al. (Tue,) untersuchten diese Frage.