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)(存儲(chǔ)版)
【正文】 。)基本原理,第八十九頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。n)的時(shí)間和地點(diǎn),第九十一頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,第九十三頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。)的基礎(chǔ)上，對(duì)傳染病暴發(fā)的概率進(jìn)行估計(jì)。) 召開(kāi)包括傳染病應(yīng)急處置專(zhuān)業(yè)人員、流行病學(xué)家、臨床專(zhuān)家等癥候群監(jiān)測(cè)涉及的相關(guān)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人員在內(nèi)的專(zhuān)家會(huì)議。)節(jié)點(diǎn)O，包括非處方藥物的銷(xiāo)量、120緊急醫(yī)療救助電話(huà)記錄、機(jī)構(gòu)缺勤人數(shù)等。,Company Logo,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)的優(yōu)化 采用AMOC(activity monitoring operating characteristic)曲線(xiàn)衡量模型的假陽(yáng)性率，計(jì)算傳染病出現(xiàn)暴發(fā)時(shí)間和模型預(yù)警時(shí)間的差值，并通過(guò)評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)模型結(jié)構(gòu)(ji233。x237。,第一百零三頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。nɡ):Markov鏈模型 描述狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換,第一百零五頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。x237。)疾病狀態(tài)。x237。,第一百一十頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。ng)建立過(guò)程,模型訓(xùn)練。)。)Viterbi 算法進(jìn)行估計(jì)?？衫萌藗儗?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。2步需反復(fù)進(jìn)行，選擇似然值或?qū)?shù)似然值最大的參數(shù)作為最終模型參數(shù)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)通過(guò)(tōnggu242。ir243。,隱狀態(tài)估計(jì)。給定模型參數(shù),計(jì)算觀測(cè)序列的似然度,即計(jì)算似然值或?qū)?shù)似然值，用于表示參數(shù)擬合數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度(ch233。,模型(m243。ngt224。)的隱狀態(tài) (傳染病暴發(fā)的有無(wú)),第一百零九頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。ng),國(guó)外在進(jìn)入21世紀(jì)后，將其運(yùn)用于流感樣病例、脊髓灰質(zhì)炎以及醫(yī)院感染等監(jiān)測(cè)資料預(yù)測(cè)(y249。,第一百零六頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。x237。x237。ng) Hidden Markov Models，HMMs,第一百零二頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。 當(dāng)后驗(yàn)概率超過(guò)界值可能是一次暴發(fā)。,Company Logo,擬建立的模型節(jié)點(diǎn)分為四部分： 全局節(jié)點(diǎn)G，即地區(qū)全人群特征； 界面節(jié)點(diǎn)I，包括傳染病擴(kuò)散的時(shí)間和地點(diǎn)； 個(gè)體網(wǎng)絡(luò)P，每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)一個(gè)個(gè)體，包括人口學(xué)信息、臨床癥候群等，其拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由專(zhuān)家判斷確定； 人群證據(jù)(zh232。 ,第九十六頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,第九十四頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,個(gè)體子網(wǎng)絡(luò)中包含家庭地理(d236。njū)釋放,界面節(jié)點(diǎn)I，在圖中為擴(kuò)散(ku242。,第八十八頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。)分析技術(shù) Multivariate surveillance data analysis,第八十五頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。如果對(duì)其進(jìn)行校正，就發(fā)現(xiàn)(fāxi224。qǔ)什么樣的信息 ？,第八十二頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。 實(shí)驗(yàn)室檢查：根據(jù)病原體染色體DNA的同源程度識(shí)別病例之間的聯(lián)系(更為準(zhǔn)確)。)上的傳染病爆發(fā),第七十九頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。y236。nɡ w233。)的優(yōu)勢(shì),與單純時(shí)間聚集(j249。,圖7.13 區(qū)縣級(jí)前瞻性時(shí)空聚集(j249。 GE提供的衛(wèi)星影像信息包括了山川河流等地形地貌信息，可結(jié)合上述環(huán)境信息查看聚集性探測(cè)結(jié)果。,探測(cè)(t224。)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,網(wǎng)絡(luò)(wǎnglu242。,網(wǎng)絡(luò)(wǎnglu242。,第五十九頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,第五十一頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,掃描(sǎomi225。h233。ng)校正,第四十三頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,傳染病時(shí)空(sh237。ngl236。njiū)的區(qū)別,第三十四頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。,單純時(shí)間聚集性分析的主要不足： 未利用疫情(y236。)監(jiān)測(cè)方法 ……,前瞻性聚集(j249。ng)模型,第二十七頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。qū)尺度上如我國(guó)海南地區(qū)(d236。ng)于北緯30 度和南緯20度之間。,第十五頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。)和多層次,第十三頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。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。p224。,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。,Company Logo,貝葉斯時(shí)空(sh237。,第二頁(yè)，共一百一十八頁(yè)。)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)。)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。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。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。,基于(jīyng)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。ng)在不同時(shí)
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