20xx年醫(yī)學(xué)專(zhuān)題—傳染病監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)空分析及早期預(yù)警統(tǒng)計(jì)技術(shù)研究進(jìn)展----湖南衛(wèi)生監(jiān)督網(wǎng)(已修改)
2025-10-30 17:44 本頁(yè)面
【正文】 Company Logo,傳染病監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù) 時(shí)空分析及早期預(yù)警的統(tǒng)計(jì)(tǒngj236。)技術(shù)研究進(jìn)展 四川大學(xué)華西公共衛(wèi)生學(xué)院 衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教授 李曉松 2009年9月26日 昆明,第一頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,Company Logo,隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，已經(jīng)和正在(zh232。ngz224。i)產(chǎn)生大量各類(lèi)公共衛(wèi)生信息和數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)分析理論的滯后和分析技術(shù)的缺失，數(shù)據(jù)所隱含的知識(shí)并未被充分認(rèn)識(shí)和利用，而這些知識(shí)可能具有潛在的巨大應(yīng)用價(jià)值。,第二頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,Company Logo,3S技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)的迅速發(fā)展和應(yīng)用，為深入分析和揭示公共衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)(sh249。j249。)間復(fù)雜的時(shí)間和空間關(guān)系，一方面提供了重要的基礎(chǔ)技術(shù)平臺(tái)，另一方面又產(chǎn)生了新的數(shù)據(jù)(sh249。j249。)源。,第三頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,Company Logo,時(shí)空分析(fēnxī)及早期預(yù)警統(tǒng)計(jì)技術(shù)研究進(jìn)展 貝葉斯時(shí)空分析技術(shù)(Bayesian Disease Mapping) 多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析技術(shù)(Multivariate Surveillance Data Analysis) ——貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和隱馬爾科夫模型 聚集性探測(cè)(Cluster Detection) ……,第四頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,Company Logo,貝葉斯時(shí)空(sh237。 kōnɡ)分析技術(shù) Bayesian Disease Mapping,第五頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,,傳染病數(shù)據(jù)(sh249。j249。)基本要素和特征,傳染病數(shù)據(jù)是傳染病流行過(guò)程(gu242。ch233。ng)及其相關(guān)因素關(guān)系的符號(hào)化表示。,第六頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,,人們所觀察到的傳染病流行是一系列復(fù)雜的自然與社會(huì)因素綜合作用的結(jié)果。所謂傳染病“流行規(guī)律(guīlǜ)”可理解為,第七頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,貝葉斯時(shí)空分析技術(shù) 從時(shí)間軸看，在揭示傳染病發(fā)病(fā b236。ng)(率)隨時(shí)間發(fā)生變化的同時(shí)，揭示其在每個(gè)時(shí)點(diǎn)上發(fā)病(fā b236。ng)(率)存在的空間變異； 從空間軸看，在揭示傳染病發(fā)病(率)隨區(qū)域不同而發(fā)生變化的同時(shí)，揭示在這些異質(zhì)的區(qū)域上發(fā)病(率)存在的時(shí)間變異。 與此同時(shí)，還指揭示與傳染病發(fā)病(率)上述時(shí)空變異所關(guān)聯(lián)的各種因子及其變化。,第八頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,Company Logo,Bayes學(xué)說(shuō)是不同于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)(頻率學(xué)派(xu233。p224。i))的另一大統(tǒng)計(jì)學(xué)派(xu233。p224。i)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和Markov Chain Monte Carlo (MCMC)抽樣算法的引入，Bayes方法得以迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用。,第九頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,Company Logo,Bayesian Disease Mapping的優(yōu)勢(shì)(yōush236。),可利用(l236。y242。ng)人們對(duì)于傳染病流行及其相關(guān)因素的先驗(yàn)知識(shí)確定先驗(yàn)分布。 由于傳播特性，傳染病流行常呈現(xiàn)出時(shí)空相關(guān)性，Bayes建?？山栌绵徑鼤r(shí)空信息。,第十頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,基于(jīy)Bayes框架時(shí)空建模 的傳染病流行規(guī)律多維度分析,第十一頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,Company Logo,基于(jīy)Bayes框架建模充分反映了傳染病數(shù)據(jù)的 基本要素與特征,第十二頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,多維度、多尺度(chǐd249。)和多層次,第十三頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,隨時(shí)間推移，各區(qū)域瘧疾發(fā)病相對(duì)危險(xiǎn)度連續(xù)發(fā)生變化 各區(qū)域間相對(duì)危險(xiǎn)度存在差異(空間異質(zhì)性) 相鄰區(qū)域相對(duì)危險(xiǎn)度有相似性(空間相關(guān)性) 降雨量與瘧疾發(fā)病的數(shù)量(sh249。li224。ng)關(guān)系(系數(shù))隨不同時(shí)期發(fā)生變化,亞馬遜河區(qū)域(qūy249。)某州某時(shí)期瘧疾發(fā)病的相對(duì)危險(xiǎn)度變化,第十四頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,Company Logo,發(fā)病(fā b236。ng)(率)在各個(gè)區(qū)域的時(shí)間變異: 各時(shí)點(diǎn)(段)的空間變異。 相關(guān)因素與發(fā)病(率)的影響、以及這種影響在不同時(shí)間的變化和不同空間的變化。,第十五頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,Company Logo,多尺度：傳染病流行(lix237。ng)在不同時(shí)空尺度上表現(xiàn)出的特征可能不同。,第十六頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,第十七頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,在全球尺度，可發(fā)現(xiàn)登革熱廣泛流行(lix237。ng)于北緯30 度和南緯20度之間。,第十八頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,非洲、東南亞、西太平洋地區(qū)地區(qū)、美洲(měi zhōu)加勒比地區(qū)及歐洲部分境域,第十九頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,近10年其分布有向高緯度或高海拔(hǎib225。)地區(qū)擴(kuò)散趨勢(shì),第二十頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,
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