20xx年醫(yī)學專題—傳染病監(jiān)測數(shù)據(jù)時空分析及早期預警統(tǒng)計技術(shù)研究進展----湖南衛(wèi)生監(jiān)督網(wǎng)-預覽頁
【正文】 能呈現(xiàn)出任何規(guī)律。,Company Logo,第二十六頁，共一百一十八頁。,Company Logo,聚集(j249。ngyīn)探索 前瞻性分析：實時監(jiān)測與早期預警,第二十九頁，共一百一十八頁。j237。li232。q237。u)建立了早期預警系統(tǒng)試點 (時空掃描統(tǒng)計量和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等技術(shù))。,國內(nèi)外預警系統(tǒng)研究(y225。,研究(y225。),第三十七頁，共一百一十八頁。,Company Logo,由于傳染病的特殊性，用于傳染病監(jiān)測(jiān c232。 kōnɡ)聚集性的特點①,無法(wj237。,傳染病時空(sh237。ng)校正,第四十四頁，共一百一十八頁。)得到P 值,尋找(xo)窗口大小可變 對非均勻的人口密度進行校正 采用蒙特卡羅隨機化法進行假設(shè)檢驗，無需再考慮掃描統(tǒng)計量的概率分布,第四十六頁，共一百一十八頁。o)窗口：一定時間長度,時間掃描(sǎomi225。jiān)長度,一定的地理(d236。,第五十二頁，共一百一十八頁。,第五十六頁，共一百一十八頁。,第六十頁，共一百一十八頁。,第六十四頁，共一百一十八頁。)直報系統(tǒng),早期(zǎoqī)預警系統(tǒng)框架,數(shù)據(jù)(sh249。nc232。)直報系統(tǒng),早期預警系統(tǒng)框架,第六十八頁，共一百一十八頁。lǐ)編碼 amp。nc232。,Google Earth 可視化平臺 GE支持的圖形為三維圖形，較二維圖形直觀，且可任意改變方位和視角進行查看(ch225。 除地理圖形外，GE還可容納預警信號的相關(guān)重要信息 。 kōnɡ)聚集性探測結(jié)果圖示1,第七十二頁，共一百一十八頁。j237。 jǐnɡ)信號的詳細信息，包括時間、地域、實際發(fā)病數(shù)、預期發(fā)病數(shù)、P值),第七十五頁，共一百一十八頁。j237。,第七十六頁，共一百一十八頁。i)及時。)性(病例隨機分布),拒絕(j249。ng)爆發(fā)？,“偶然”？,信息不真實？,存在聚集性,第七十八頁，共一百一十八頁。 爆發(fā)：病例之間具有流行病學上的聯(lián)系。,統(tǒng)計(tǒngj236。nɡ xu233。,第八十頁，共一百一十八頁。tā)因素,第八十一頁，共一百一十八頁。,情況(q237。,第八十三頁，共一百一十八頁。n)不了重要的cluster。ng)Ⅱ,第八十四頁，共一百一十八頁。,www.themegallery.com,在傳染病監(jiān)測工作中，除病例監(jiān)測和癥候群監(jiān)測數(shù)據(jù)外，還可通過多個渠道獲得相關(guān)數(shù)據(jù)，如醫(yī)院就診數(shù)據(jù)，藥店OTC藥物銷量數(shù)據(jù)、學校缺席人數(shù)等，多源數(shù)據(jù)融合分析技術(shù)可合并多數(shù)據(jù)源建模進行傳染病的預測和早期(zǎoqī)預警。,www.themegallery.com,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種基于貝葉斯理論的概率推理圖形化網(wǎng)絡(luò)，即通過一些監(jiān)測(jiān c232。,www.themegallery.com,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(wǎnglu242。)是否存在炭疽釋放。s224。y236。lǐ)編碼、年齡、性別、呼吸道主訴、發(fā)病時間、發(fā)病地點等個人信息。h233。,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)將多個渠道獲得的個體數(shù)據(jù)和集合數(shù)據(jù)以網(wǎng)絡(luò)的形式有機地結(jié)合起來，在充分考慮變量之間復雜關(guān)系(guān x236。nl236。,Company Logo,指標選擇(xuǎnz233。,Company Logo,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學習 利用歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合先驗知識，確定合適的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)。ngj249。)參數(shù)確定 在給定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的情況下，確定各節(jié)點處的條件概率密度。,第一百頁，共一百一十八頁。,第一百零一頁，共一百一十八頁。,www.themegallery.com,Company Logo,隱馬爾科夫模型(m243。ng)(HMMs)是在Markov模型(m243。ng)。ng)的一些監(jiān)測值(如OTC銷售量、急診量和學校缺勤數(shù)等 )，因而稱之為“隱”馬爾科夫模型。ng),底層(dǐ c233。ng),上層:隨機模型(m243。,www.themegallery.com,Company Logo,隱馬爾科夫模型(m243。,第一百零七頁，共一百一十八頁。c232。x237。,隱馬爾科夫模型(m243。i)(隱狀態(tài)(zhu224。i)。,隱馬爾科夫模型(m243。x237。)，可通過EM算法或BaumWelch 算法進行。ngd249。nx237。給定模型參數(shù)和觀測數(shù)據(jù)，基于某種最優(yōu)準則估計最可能的隱狀態(tài)序列(傳染病狀態(tài)的時間序列), 即估計出產(chǎn)生觀測序列的最可能路徑，可通過(tōnggu242。 jǐnɡ),第一百一十六頁，共一百一十八頁。ng)總結(jié),傳染病監(jiān)測數(shù)據(jù)。120緊急醫(yī)療救助電話記錄電子記錄。)專家知識和訓練樣本學習來確
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