常见新型冠状病毒肺炎疫情预测方法及其评价

自新型冠状病毒肺炎疫情发生以来,一些学者利用疫情公开数据建立预测模型。所用预测方式包括曲线拟合、传染病动力学模型及人工智能算法三大类。传统的曲线拟合预测方式无法考虑传染病特征,预测结果并不可靠。传染病动力学模型是本次疫情预测应用最多的一类,能够考虑传染病的传播速度、传播模式及各种防控措施等因素,但由于考虑的参数不可能全面,且参数可能在疫情不同阶段发生动态变化,因此预测效果往往不佳,但对早期预警、防控决策支持及防控效果评价具有重要应用价值。人工智能方法可以综合考虑不同防控措施以及多种因素的影响,如果考虑得当,预测效果将会有所提高。在综合利用动力学模型优势的基础上,尽可能多地考虑不同影响因素,利用人工智能构建仿真模型,将是一个新的发展趋势。     

传染病动力学模型研究进展

新发传染病防控一直是公共卫生领域的重点和难点问题,研究新发传染病的传播特征和流行规律,对于控制其传播规模,降低对公众健康与社会经济发展的危害具有重要意义.目前主要利用传染病监测资料建立传染病动力学模型,预测新发传染病的流行特征及发展趋势,但由于传染病综合防控中的许多不确定因素,导致很多模型预测达不到预期效果.本文介绍S...     

手足口病疫情预测预警模型研究进展

手足口病是影响学龄前儿童的主要传染病之一,早期的预测预警可以为疫情防控措施提供重要的参考,意义重大。本文介绍了国内用于手足口病疫情预测预警的主要模型,包括动力学模型、差分自回归移动平均模型、空间统计学、灰色预测模型及其他模型,指出了主要模型的优缺点,为手足口病疫情预测预警模型的选择和发展方向提供参考依据。     

基于互联网大数据的传染病预测预警研究进展

传染病严重威胁人类生命健康,对其进行早期预测预警是防控传染病的关键。利用传统方法对传染病进行预警已不能满足当前传染病疫情早期预警的需求。随着大数据时代的到来,基于互联网大数据的传染病预测预警技术研究成为研究热点。本文结合案例,对基于互联网大数据的传染病预测预警方法和模型最新研究进展进行综述,旨在为公共卫生相关领域的研究人员提供参考。     

传染病预测模型在新型冠状病毒肺炎疫情中的应用研究进展

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)在全球范围内迅速传播,快速预测COVID-19规模具有重大公共卫生意义,目前主要利用动力学模型、时间序列模型以及时空交互模型来拟合传染病资料,预测COVID-19的流行特征及发展趋势。本研究对常见传染病预测模型的应用进行综述,总结传染病预测模型在COVID-19发病趋势预测中的应用进展,为传染病预测模型在传染病疫情防控中的应用提供参考。     

传染病预警模式的应用探讨

目的联合应用时间序列ARIMA模型以及控制图原理对传染病监测数据进行分析,探讨切实可行的传染病预警模式,实现对传染病的流行趋势进行预测,以期指导传染病的预防控制工作。方法收集筛选传染病的历史数据,利用时间序列ARIMA模型以及控制图原理,绘制控制图曲线,计算预警界值,预测疾病的流行趋势。结果利用建立的ARIMA模型初步确定疾病的年发病趋势后,可进一步根据绘制的控制图来确定实际疫情的流行趋势,综合传染病的严重性、危害性及可控制性及时作出反应。结论ARIMA模型与控制图法的联合应用,预警精度较高,是较好的传染病疫情预警模式。     

丙肝疫情3种不同疾病预测预警方法比较

目的分析Markov链模型、Holt-Winters指数平滑模型、控制图预警模型3种预测预警方法对江苏省丙型肝炎(丙肝)疫情的预测效果,为丙肝的预防控制提供科学依据。方法收集江苏省传染病疫情管理系统1997—2009年法定报告传染病疫情中丙肝的发病资料,分别建立Markov链模型、Holt-Winters指数平滑模型以及控制图预警模型,比较3种方法对丙肝预测的效果。结果 Markov链模型预测江苏省2009年9—12月丙肝的发病数均>120例,与实际发病例数的164、125、145、138例相符;Holt-Winters季节迭加模型(α=0.46,β=0.001,γ=0.001)预测效果较好,RMSE和MAPE分别为12.629 85和19.18%;控制图5年预警模型可以用于丙肝疫情的预警,将P70作为预警界值,灵敏度、特异度均>90%。结论 Markov链模型、Holt-Winters指数平滑模型是丙肝预测的良好方法,控制图预警模型可用于丙肝疫情的预警。     

佛山市学生健康监护信息系统报告传染病疫情分析

目的了解佛山市学校、托幼机构传染病暴发疫情流行规律、特点,分析"学生健康监护信息系统"在校内疫情预警预测中的作用。方法采用描述性流行病学方法,对佛山市"学生健康监护信息系统"中2009年的数据资料进行统计分析。结果佛山市学校、托幼机构通过"学生健康监护信息系统"报告的异常情况及聚集性病例事件主要集中在3-6月和9-11月;托幼机构以手足口病等接触传播的传染病疫情为主,中学以流感等呼吸道传播的传染病疫情为多,而小学为2种不同传播途经的疫情事件混合发生。结论佛山市"学生健康监护信息系统"能及时提出预警预测信息,有效降低传染病疫情在校内产生的影响。     

基于大数据的传染病爆发、预测和预警等应用分析

目的:通过整合医疗卫生、气象地质、社会环境等相关因素的全数据,基于大数据分析技术,研究某种传染病(登革热)爆发的原因及潜在爆发区域,对该传染病的扩散实现有效的预判与防控。方法:通过数据清洗,模型建立、拟合和检验,以及预测结果的对比分析等过程,运用支持向量机、回归分析、随机森林等方法建立相关模型,提高预测准确性。结果:传染病的爆发不是单一因素决定的,是由相关性较大的几个变量综合决定的。结论:利用大数据分析技术,能够比较快速和有效地建立一个数据模型,对传染病的防控与预警具有重大的意义。     

舟山市细菌性痢疾发病率趋势预测两法比较

细菌性痢疾（简称菌痢）是一种常见的肠道传染病。由于其流行与传播因素的广泛性，多年来菌痢发病率一直处于较高的发病水平，发病率居肠道传染病发病率的前1～2位，成为影响舟山市居民身心健康的主要传染病之一。准确的预测菌痢发病率对制定科学的防治规划极其重要。目前预测疾病发病趋势的方法有许多，如定性预测的控制图、Bayes概率法、定量分析的多元逐步回归分析法等等。本试用指数曲线模型和灰色模型，根据舟山市1994—2004年细菌性痢疾的发病资料对细菌性痢疾发病趋势作预测分析，并对两法进行了比较，探讨预测细菌性痢疾流行趋势最佳方法。     

传染病预警体系运行模式的探讨

随着社会经济的发展和改革开放的不断深入,各种新兴产业特别是餐饮娱乐业不断发展,人口密度增加且其流动日趋频繁,使传染病的传染源不断增加,传播速度加快且其传播途径呈广泛复杂的趋势。连续、系统的开展传染病的流行病学、微生物学特征,传染病相关危险因素分布特征的监测,及时对传染病的流行趋势和危险度进行预测、预警,变被动的控制为主动的预防至关重要。以下是本人对传染病预警体系运行模式的几点体会。1加强组织领导,增加经费投入各级卫生行政部门要把传染病预警工作做为传染病控制工作的一项中心内容和重要组成部分,建立由主要领导负…     

传染病的灰色预测方法

<正> 1 引言准确地预测传染病流行的发生时间,即对疾病在时间维上的分布作出准确的描述,对疾病的预防与管理均具有重大意义。理论流行病学方法的发展,已使得人们能够用数学模型来刻画传染病流行的数量变化过程。迄今所采用的数工具主要限于微分方程和概率统计方法。当把疾病在人群中的传播现为(确定性的)动力学过程时,就用微分方程去刻画它;当把它视为随机过程时,就用概率统计方法去描述之。然而,把疾病的传播与流行视为确定性的动力学过程,并据此去求出感染力等参数,就可能因疾病传播中的随机性而使预测结果与真实情形有较大的距离;而把它视为随机过程,则需要有关随机变量的概率分布的     

基于医疗机构的突发呼吸道传染病症状监测预警机制研究

目的构建基于医疗机构的突发呼吸道传染病症状监测预警机制,实现突发呼吸道传染病目标症状的实时监测、快速预警、迅速鉴别以及闭环管理。方法通过文献查阅和专家咨询确认目标疾病和症状,采用统计学方法建立基于时间序列数学模型的症状预测预警模型,通过大数据等信息技术搭建症状监测预警信息综合管理平台。结果以突发呼吸道传染病为目标,通过科学选取目标疾病和症状,以复旦大学附属华山医院各院区2013—2019年的门急诊患者就诊信息为数据来源,构建了基于医疗机构的突发呼吸道传染病症状监测预警模型和信息综合管理平台,可实现目标症状的实时监测预警、可视化展示和患者核心数据快速获取和异常数据的及时甄别。结论华山医院突发呼吸道传染病症状监测预警系统及闭环管理机制的建立是一次成功的探索和实践,为未来症状监测系统在传染病等突发公共卫生事件早期预警方面的进一步推广应用奠定了一定基础。     

传染病模型在SARS防制中的应用

严重急性呼吸综合征(SARS)传播模型和流行趋势预测仍是一个被广泛关心的问题。目前国内外研究人员作了大量SARS传染病模型的研究工作,主要包括流行病学数学模型、统计学模型和时空传播模型等,以下主要针对目前在SARS防制中构建的传染病模型进行论述。     

我国传染病的预测预警现状

一、传染病预测和预警的概念 传染病预测是指根据传染病的发生、发展规律及有关因素，用分析判断、数学模型等方法对传染病的发生、发展和流行趋势作出预测的一种方法。     

我国登革热的流行特征及监测预警研究进展

登革热是由登革病毒引起的、在全球范围广泛传播的急性蚊媒传染病，其传播和流行受病原体、病媒生物、气候和社会环境等多种因素影响。目前，由输入病例引起的本土登革热疫情在我国呈现流行纬度越来越高、流行区域越来越广的趋势。然而，传统的登革热疫情监测预警模型，大多集中于单一因素、单一地区的研究，因此，迫切需要建立多因素监测预警系统，以提高早期预警能力。本文主要对我国登革热的流行特征、流行的影响因素及监测预警模型相关研究进展进行综述，以期为我国登革热疫情的科学防控提供参考。     

复杂网络模型在传染病预防控制中的应用

为探讨复杂网络模型在传染病预防控制中的应用,根据复杂网络的基本属性,利用网络模型和常用软件分析传染病传播过程.相对于传统的流行病学方法,复杂网络的理论不仅能描述传染病动态传播过程,也能进行传染病预测.通过复杂网络的理论来研究疾病的传播,能深入理解到网络的拓扑结构对疾病传播有重要影响,从而找到控制疾病传播的更有效的方法.     

一种基于WPF方法的SEIR传染病动力学模型仿真研究

目的:通过对传染病动力学模型的仿真研究,提升应对传染病疫情处理能力。方法:以SEIR(susceptible-exposed-infected-removed)模型为基础,结合WPF(Windows Presentation Fundation)编程,建立一种具有潜伏期的传染病传播过程的数字化、图形化的仿真模型。以新型冠状病毒肺炎在湖北省的传播过程为例,计算确诊人数、治愈人数、死亡人数的仿真结果与真实数据的误差。结果:仿真模型预测短期数据误差率在3%以内,并能根据现有参数信息仿真未来长期走势;预测结果表明疫情征兆期、暴发期、高峰期确诊人数主要受到潜伏期人群数量影响,衰退期的周期主要受治愈人群康复率影响。结论:基于WPF的SEIR仿真模型可以为突发公共卫生事件防护工作中疫情分析、疫情研判、应急预案提供辅助决策支持。     

时-空数据模型在传染病监测中的应用

运用数据模型开展传染病的预测预警一直是研究前沿领域的热点问题。本文综述了数据模型中的时间模型、空间模型和时空模型三大类分析方法,着重分析了几种典型的数据模型及应用,比较各模型的优缺点,旨在加深对时-空数据模型的认识,为传染病预测预警模型的选择和发展方向提供参考依据。     

传染病预测模型的应用及研究进展

近年来新发突发传染病疫情不断出现，严重急性呼吸综合征、高致病性禽流感(Influenza in birds)、甲型H1N1流感(Influenza A)、埃博拉疫情(Ebola virus)、中东呼吸综合征、新型冠状病毒感染(COVID-19)等公共卫生事件的不断发生对人类健康和社会、经济的发展造成了严重的危害，对公共卫生领域造成了严重威胁，传染病预测模型在疫情防控中发挥着重要作用，主要应用于疫情发展传播趋势的预测、不同防控措施效果的评价、疫情风险预警以及疾病的日常监测等方面，对疫情精准防控、快速遏制起到重要作用。但目前预测模型在疫情数据的处理、场景的适用性、以及模型的准确性等方面还存在一些局限性，应增加与其他科目的交叉为流行病学发展提供新的思路。