Anthropic 详解 Claude 在刚果（金）Bundibugyo 埃博拉疫情响应中的应用

自五月以来，刚果民主共和国（DRC）的一线团队一直在抗击一种名为本迪布焦（BDBV）的罕见埃博拉病毒毒株。每天，社区联络员挨家挨户敲门，提供咨询，了解康复和死亡情况，并将任何有可疑症状的人转介去接受治疗。

在这样的疫情暴发中，卫生工作者的笔记本往往是最早、也最完整的记录，记载着一个人何时发病、接触过谁、以及在得知自己被感染前去过哪里。在BDBV疫情中，近8000例确诊病例中近半数已经死亡。一个人被多快发现——在其病情转为危重之前、在仍可治疗之时——往往决定其能否存活。

一旦疫苗可用，同样的接触者信息将告诉响应人员疫苗究竟该送往哪里。更快、更准确地掌握谁曾暴露，意味着人们能在发病之前就被找到并得到保护。但这种响应的速度受限于数据沿链条传递的快慢——从卫生工作者的笔记本，到确认诊断的实验室，再到决定下一步资源投向的部委和资助方。

卫生机构将病例信息发送给所在地区，通常通过WhatsApp，并将生物样本送往当地实验室进行测序。每个地区将病例信息放入PowerPoint幻灯片，再发送给疫情协调中心。在省级卫生部，负责汇编报告的工作人员熬夜将这些信息整理成幻灯片。这些幻灯片最终成为发布的疫情情况报告，即sitrep。

A health worker in a clear plastic apron over green scrubs pulls a heavy red rubber glove on over white medical gloves. Around them, rubber boots dry upside down on wooden stakes and pairs of red and green gloves are laid out on the grass, inside an enclosure of orange mesh fencing. — **Rwampara治疗中心**

得益于流行病防范创新联盟（CEPI）与世界卫生组织非洲区域办事处（WHO AFRO）及国家生物医学研究所（INRB）等机构共同召集的合作，刚果民主共和国东部的情况报告编制及更大范围的疫情响应近来开始呈现不同面貌。这些组织一直与Anthropic的Beneficial Deployments和应用AI团队合作，使用Claude分析社区卫生工作者的现场数据、系统性地监测和审查研究证据，并使用我们的科学工作台。

“我与这种病毒斗争了五十年。工具已经完全改变，但规则没有变：战胜埃博拉靠的是知道它今天在哪里，而不是它上周在哪里。”
Dr. Jean-Jacques Muyembe, Director General of DRC’s National Institute of Biomedical Research, special adviser to the director general of the Africa CDC, and co-discoverer of the Ebolavirus in 1976

节省时间并实现分析

WHO AFRO的紧急事务中心总部位于塞内加尔达喀尔。响应团队每年处理约一百起公共卫生事件，经常派员前往受影响地区收集数据并推进流程。

Tendai Muza在WHO AFRO从事数据系统与分析工作。他与同事Tamayi Mlanda和Gianni-Ferrari Donkor Muza一起构建了一个Claude技能，以加速sitrep流程。借助该技能，Claude会从每个卫生区的PowerPoint幻灯片中提取病例和实验室数据，与前一天的报告进行核对，标记趋势中的任何变化（并解释可能的原因），然后汇总各地区的报告。过去需要一整天才能完成的sitrep，现在不到一小时即可完成。

对于数据团队而言，除了用 Claude 简化疫情简报流程外，他们还在将其用于分析和疾病建模。WHO 非洲区域办事处的 Paul Ouma 表示：“以前我们根本无法考虑哪种疾病模型可能更好。由于时间限制，我们只能运行一个模型。”现在，他们可以用 Claude 同时运行多个模型并构建预测，从而帮助例如后勤人员决定应在何处建设治疗中心。

连接全球团队开展疫苗研发

目前尚无针对 BDBV 的获批疫苗，但已有针对扎伊尔型毒株的疫苗 Ervebo。当 BDBV 出现时，CEPI 公开征集推进潜在候选疫苗及相关疫苗科学的方案。CEPI 研发数据创新负责人 Polina Brangel 告诉我们：“Claude 并不决定应分析哪些血清学样本队列，以生成关于 Ervebo 对 BDBV 潜在交叉反应性的证据——这仍是专家做出的科学判断。”Claude 目前所做的是“以某种方式组织复杂的多因素数据，使人类能够跨大量提案进行比较，并在更短的时间内得出结论。”

Under a tarpaulin canopy, a health worker in a face shield, pink scrubs, and orange rubber gloves sprays disinfectant from a hand pump onto a colleague in a white protective suit, who stands with arms outstretched. Around them are orange mesh fencing, buckets labeled with chlorine concentrations, and yellow sprayer tanks. — **在净化点进行喷淋**

CEPI 使用 Claude 构建了一个仪表板，帮助更快速、更稳健地跟踪团队推进疫苗研发所需的行动和待完成工作。

“这是一个实时了解 AI 能在哪些方面为在压力下工作的团队带来实际帮助的机会。”
Polina Brangel, R&D Data Innovation Lead at CEPI

Claude for Science

在疫情实验室中——卫生工作者采集的样本在此进行测序，以确认病例并追踪病毒如何变化——结果产出的瓶颈往往是病毒遗传数据的计算机分析（即生物信息学）。读取病毒基因组可以揭示哪些病例相互关联、病毒是否正通过病例计数尚未发现的传播链扩散，以及病毒的变化方式是否可能削弱检测、治疗或疫苗的效果。

Seen from above, a lab worker in a blue gown reaches through the sealed glove ports of a green-framed glovebox, blue nitrile gloves over dark green sleeves. One hand holds a black marker ready to write; the other holds a small round vial cap. Inside the chamber, trays of sample tubes and dark vial caps sit on the white work surface. — **在手套箱中处理样本**

INRB 实验室基本上产出了当前疫情中来自刚果（金）病例的所有已测序 BDBV 基因组。他们的每台测序仪都会产生数百万个短遗传密码片段。传统上，要从这些片段拼装出病毒的完整基因组，意味着要在程序员终端中输入专门命令。但Claude Science，一个面向科学家的 AI 工作台，可以用自然语言提示来组装基因组并构建病毒的家系树。尤其是在大规模疫情暴发期间，生物信息学能力有限，而 Claude Science 显著降低了产出可用于追踪新感染的分析的门槛。它还可以帮助估计疫情规模，并识别新变异株。

WHO 非洲区域办事处已经在考虑将这些工具应用于其他疫情。对于基孔肯雅热——一种由蚊子传播的致衰弱疾病——的疫情，它正使用 Claude 清理和验证按人、地点和时间描述疫情的“病例清单”。如果没有 AI，这项工作会耗时得多。

接下来，WHO团队希望利用Claude整合历史疾病数据库，以便在下一次疫情暴发时，决策能够借鉴以往的经验。过去，在危机期间进行这样的工作太过耗时。

A health worker's outstretched hands, lathered in white soap, rub together beside a poster on a blue-and-cream wall titled "Le lavage des mains — Comment?" The poster illustrates the World Health Organization's handwashing technique step by step in French. Below it, a pump bottle of green liquid soap stands ready. — **Kitatumba医院的洗手演练**

疫情应对的未来

全球卫生合作伙伴开始认识到，AI工具如何在疫情暴发期间带来最大效益。本迪布焦埃博拉疫情的应对仍有很长的路要走。遏制疫情需要时间——尽管有一些积极迹象表明伊图里的疫情正在放缓。应对团队正在帮助世界了解，在时间至关重要的现实公共卫生情境中，负责任且务实的AI部署可以是什么样子。