AI技术方案：弥合极端天气预警与公众健康风险评估的鸿沟

极端气象事件对公众健康的影响持续扩大，但现有天气健康系统往往难以将灾害预报转化为实际可用的健康影响指导。这一难题主要源于气象数据与健康数据的时空不一致、对固定灾害标准的依赖以及可能性风险评估的整合不足。本文阐述了一个运用人工智能技术消除极端天气预报与健康影响预测之间差距的概念架构。该AI驱动系统能够整合异构数据源，捕捉非线性和延迟的暴露响应关系，并在整个预测流程中传递不确定性。本文以热浪、野火和极端降水为例说明了该架构，并提出了业务化实施的核心优先事项，涵盖模型可解释性、隐私保护机制和制度治理。将具备可解