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)-預(yù)覽頁(yè)
【正文】 能呈現(xiàn)出任何規(guī)律。,Company Logo,第二十六頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,Company Logo,聚集(j249。ngyīn)探索 前瞻性分析：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與早期預(yù)警,第二十九頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。j237。li232。q237。u)建立了早期預(yù)警系統(tǒng)試點(diǎn) (時(shí)空掃描統(tǒng)計(jì)量和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等技術(shù))。,國(guó)內(nèi)外預(yù)警系統(tǒng)研究(y225。,研究(y225。),第三十七頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,Company Logo,由于傳染病的特殊性，用于傳染病監(jiān)測(cè)(jiān c232。 kōnɡ)聚集性的特點(diǎn)①,無(wú)法(wj237。,傳染病時(shí)空(sh237。ng)校正,第四十四頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。)得到P 值,尋找(xo)窗口大小可變 對(duì)非均勻的人口密度進(jìn)行校正 采用蒙特卡羅隨機(jī)化法進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，無(wú)需再考慮掃描統(tǒng)計(jì)量的概率分布,第四十六頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。o)窗口：一定時(shí)間長(zhǎng)度,時(shí)間掃描(sǎomi225。jiān)長(zhǎng)度,一定的地理(d236。,第五十二頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,第五十六頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,第六十頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,第六十四頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。)直報(bào)系統(tǒng),早期(zǎoqī)預(yù)警系統(tǒng)框架,數(shù)據(jù)(sh249。nc232。)直報(bào)系統(tǒng),早期預(yù)警系統(tǒng)框架,第六十八頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。lǐ)編碼 amp。nc232。,Google Earth 可視化平臺(tái) 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(jìn)行查看(ch225。 除地理圖形外，GE還可容納預(yù)警信號(hào)的相關(guān)重要信息 。 kōnɡ)聚集性探測(cè)結(jié)果圖示1,第七十二頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。j237。 jǐnɡ)信號(hào)的詳細(xì)信息，包括時(shí)間、地域、實(shí)際發(fā)病數(shù)、預(yù)期發(fā)病數(shù)、P值),第七十五頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。j237。,第七十六頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。i)及時(shí)。)性(病例隨機(jī)分布),拒絕(j249。ng)爆發(fā)？,“偶然”？,信息不真實(shí)？,存在聚集性,第七十八頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。 爆發(fā)：病例之間具有流行病學(xué)上的聯(lián)系。,統(tǒng)計(jì)(tǒngj236。nɡ xu233。,第八十頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。tā)因素,第八十一頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,情況(q237。,第八十三頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。n)不了重要的cluster。ng)Ⅱ,第八十四頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,www.themegallery.com,在傳染病監(jiān)測(cè)工作中，除病例監(jiān)測(cè)和癥候群監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)外，還可通過(guò)多個(gè)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(xiāo)量數(shù)據(jù)、學(xué)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(jìn)行傳染病的預(yù)測(cè)和早期(zǎoqī)預(yù)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(guò)一些監(jiān)測(cè)(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(shí)間、發(fā)病地點(diǎn)等個(gè)人信息。h233。,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)將多個(gè)渠道獲得的個(gè)體數(shù)據(jù)和集合數(shù)據(jù)以網(wǎng)絡(luò)的形式有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，在充分考慮變量之間復(fù)雜關(guān)系(guān x236。nl236。,Company Logo,指標(biāo)選擇(xuǎnz233。,Company Logo,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí) 利用歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)，確定合適的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。ngj249。)參數(shù)確定 在給定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的情況下，確定各節(jié)點(diǎn)處的條件概率密度。,第一百頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,第一百零一頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,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(cè)值(如OTC銷(xiāo)售量、急診量和學(xué)校缺勤數(shù)等 )，因而稱(chēng)之為“隱”馬爾科夫模型。ng),底層(dǐ c233。ng),上層:隨機(jī)模型(m243。,www.themegallery.com,Company Logo,隱馬爾科夫模型(m243。,第一百零七頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。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(guò)EM算法或BaumWelch 算法進(jìn)行。ngd249。nx237。給定模型參數(shù)和觀測(cè)數(shù)據(jù)，基于某種最優(yōu)準(zhǔn)則估計(jì)最可能的隱狀態(tài)序列(傳染病狀態(tài)的時(shí)間序列), 即估計(jì)出產(chǎn)生觀測(cè)序列的最可能路徑，可通過(guò)(tōnggu242。 jǐnɡ),第一百一十六頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。ng)總結(jié),傳染病監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。120緊急醫(yī)療救助電話記錄電子記錄。)專(zhuān)家知識(shí)和訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)來(lái)確
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