AI预测药物残留物，揭开环境隐患：你喝的水真的安全吗？

在全球范围内，随着医疗保健水平的提高和人口老龄化的加剧，药品的消费量正在以惊人的速度增长。预计到2020年，全球药品消费量将达到40亿剂。然而，随着药品的广泛使用，一个不容忽视的问题逐渐浮出水面：药品在人体内代谢后，其残留物会通过尿液和粪便进入污水系统，最终汇集到污水和废水处理厂。

这些微量物质，包括药物活性成分及其代谢产物，不仅种类繁多，而且数量也在不断增加。当这些物质被排放到河流和海洋中，它们可能会对水生生态系统造成伤害，甚至通过饮用水和食物链对人类健康构成威胁。研究表明，某些药物残留物具有致癌性和内分泌干扰作用，这些长期暴露于低剂量药物的环境风险尚未完全明了，因此迫切需要对此类微量物质进行更深入的了解和监管。

然而，传统的微量物质分析方法不仅成本高昂，而且通常需要专业知识和较长的分析时间，这限制了其在实际环境监测中的应用。

为此，韩国科学技术院（KIST）的研究团队开发了一种创新的技术，旨在通过人工智能（AI）技术快速、准确地预测微量物质的性质和浓度。研究成果发表在npj Clean Water上。

该技术核心是一种结合了自组织地图和随机森林的AI模型。自组织地图是一种能够根据数据的相似性将数据聚类成地图的机器学习技术，而随机森林则是一种强大的分类器，能够对数据进行细分和预测。研究团队首先利用自组织地图对29种已知微量物质的理化性质、官能团和生物反应机制等信息进行分类。然后，通过建立的随机森林模型，研究团队能够预测新微量物质的特性和浓度变化。

这种方法的预测精度高达0.75，远超过现有利用生物信息的AI技术的0.40预测精度。这意味着，当一种新的微量物质被检测到时，如果它属于自组织地图中的一个簇，研究人员就可以利用该簇中其他物质的已知性质来预测新物质的性质和浓度变化，从而大大提高了预测的准确性和效率。

与传统基于公式的预测方法相比，KIST研究团队的数据驱动分析模型具有显著优势。它只需要输入微量物质的理化性质，就能通过聚类有效识别污水处理过程中新微量物质的浓度变化。这种方法的简便性和准确性使其非常适合用于实际的废水处理厂和其他水处理相关设施，为相关法规的决策过程提供快速、准确的数据支持。

此外，由于该模型利用了机器学习技术，随着相关数据的积累，其预测的准确性有望进一步提高。这为未来预测社会关注的药物等新物质的浓度提供了可能性，有助于环境保护和公共健康领域的决策者更好地应对微量物质带来的挑战。

KIST研究团队开发的这项技术不仅为废水处理和环境保护提供了有力的工具，也为公共健康风险管理提供了新的视角。随着技术的不断完善和数据积累的增加，我们有理由相信，这种基于AI的微量物质预测技术将在未来的环境监测和风险管理中发挥更加重要的作用。