20xx年醫(yī)學(xué)專題—傳染病監(jiān)測數(shù)據(jù)時空分析及早期預(yù)警統(tǒng)計技術(shù)研究進展----湖南衛(wèi)生監(jiān)督網(wǎng)(存儲版)
【正文】 。)基本原理,第八十九頁，共一百一十八頁。n)的時間和地點,第九十一頁，共一百一十八頁。,第九十三頁，共一百一十八頁。)的基礎(chǔ)上，對傳染病暴發(fā)的概率進行估計。) 召開包括傳染病應(yīng)急處置專業(yè)人員、流行病學(xué)家、臨床專家等癥候群監(jiān)測涉及的相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人員在內(nèi)的專家會議。)節(jié)點O，包括非處方藥物的銷量、120緊急醫(yī)療救助電話記錄、機構(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)曲線衡量模型的假陽性率，計算傳染病出現(xiàn)暴發(fā)時間和模型預(yù)警時間的差值，并通過評價結(jié)果對模型結(jié)構(gòu)(ji233。x237。,第一百零三頁，共一百一十八頁。nɡ):Markov鏈模型 描述狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換,第一百零五頁，共一百一十八頁。x237。)疾病狀態(tài)。x237。,第一百一十頁，共一百一十八頁。ng)建立過程,模型訓(xùn)練。)。)Viterbi 算法進行估計?？衫萌藗儗τ趥魅静×餍屑捌湎嚓P(guān)因素的先驗知識確定先驗分布。2步需反復(fù)進行，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(tōnggu242。ir243。,隱狀態(tài)估計。給定模型參數(shù),計算觀測序列的似然度,即計算似然值或?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),第一百零九頁，共一百一十八頁。ng),國外在進入21世紀(jì)后，將其運用于流感樣病例、脊髓灰質(zhì)炎以及醫(yī)院感染等監(jiān)測資料預(yù)測(y249。,第一百零六頁，共一百一十八頁。x237。x237。ng) Hidden Markov Models，HMMs,第一百零二頁，共一百一十八頁。 當(dāng)后驗概率超過界值可能是一次暴發(fā)。,Company Logo,擬建立的模型節(jié)點分為四部分： 全局節(jié)點G，即地區(qū)全人群特征； 界面節(jié)點I，包括傳染病擴散的時間和地點； 個體網(wǎng)絡(luò)P，每個子網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)一個個體，包括人口學(xué)信息、臨床癥候群等，其拓撲網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由專家判斷確定； 人群證據(jù)(zh232。 ,第九十六頁，共一百一十八頁。,第九十四頁，共一百一十八頁。,個體子網(wǎng)絡(luò)中包含家庭地理(d236。njū)釋放,界面節(jié)點I，在圖中為擴散(ku242。,第八十八頁，共一百一十八頁。)分析技術(shù) Multivariate surveillance data analysis,第八十五頁，共一百一十八頁。如果對其進行校正，就發(fā)現(xiàn)(fāxi224。qǔ)什么樣的信息 ？,第八十二頁，共一百一十八頁。 實驗室檢查：根據(jù)病原體染色體DNA的同源程度識別病例之間的聯(lián)系(更為準(zhǔn)確)。)上的傳染病爆發(fā),第七十九頁，共一百一十八頁。y236。nɡ w233。)的優(yōu)勢,與單純時間聚集(j249。,圖7.13 區(qū)縣級前瞻性時空聚集(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結(jié)果。,探測(t224。)算法進行數(shù)據(jù)分析,網(wǎng)絡(luò)(wǎnglu242。,網(wǎng)絡(luò)(wǎnglu242。,第五十九頁，共一百一十八頁。,第五十一頁，共一百一十八頁。,掃描(sǎomi225。h233。ng)校正,第四十三頁，共一百一十八頁。,傳染病時空(sh237。ngl236。njiū)的區(qū)別,第三十四頁，共一百一十八頁。,單純時間聚集性分析的主要不足： 未利用疫情(y236。)監(jiān)測方法 ……,前瞻性聚集(j249。ng)模型,第二十七頁，共一百一十八頁。qū)尺度上如我國海南地區(qū)(d236。ng)于北緯30 度和南緯20度之間。,第十五頁，共一百一十八頁。)和多層次,第十三頁，共一百一十八頁。ng)人們對于傳染病流行及其相關(guān)因素的先驗知識確定先驗分布。p224。,人們所觀察到的傳染病流行是一系列復(fù)雜的自然與社會因素綜合作用的結(jié)果。,Company Logo,貝葉斯時空(sh237。,第二頁，共一百一十八頁。)技術(shù)研究進展 四川大學(xué)華西公共衛(wèi)生學(xué)院 衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教授 李曉松 2009年9月26日 昆明,第一頁，共一百一十八頁。)間復(fù)雜的時間和空間關(guān)系，一方面提供了重要的基礎(chǔ)技術(shù)平臺，另一方面又產(chǎn)生了新的數(shù)據(jù)(sh249。j249。ng)(率)隨時間發(fā)生變化的同時，揭示其在每個時點上發(fā)病(fā b236。i)，隨著計算機技術(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))隨不同時期發(fā)生變化,亞馬遜河區(qū)域(qūy249。ng)在不同時
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