【正文】 jīy)步驟,數(shù)據(jù)收集 醫(yī)院/社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心監(jiān)測資料：患者的人口學信息、發(fā)病及就診時間、家庭住址、臨床癥候群等； 120緊急(jǐnj237。)證據(jù)。ng)一個個體。,第九十頁，共一百一十八頁。)變量的信息來獲取其他感興趣變量概率信息的過程。,Company Logo,多源監(jiān)測數(shù)據(jù)融合(r243。,探測傳染病爆發(fā)：勿需校正空間自相關(guān)。,是否(sh236。) 爆發(fā),是否(sh236。,流行病學意義(y236。ju233。,時空(sh237。,時空兩個維度聚集性探測(t224。,圖7.12 區(qū)縣級前瞻性時空(sh237。k224。 可視化實現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)(wǎnglu242。)算法,采用聚集性探測(t224。,第六十五頁，共一百一十八頁。,第五十七頁，共一百一十八頁。lǐ)區(qū)域,第四十九頁，共一百一十八頁。,掃描(sǎomi225。,尋找病例最多的窗口： 掃描(sǎomi225。)性的特點②,某些(mǒu xiē)因素造成傳染病發(fā)生數(shù)在時間和空間的自然變異：如季節(jié)性,應(yīng)當對這些因素進行(j236。)的掃描統(tǒng)計量，其構(gòu)建更為復雜。njiū) 區(qū)域,掃描(sǎomi225。,第三十三頁，共一百一十八頁。)數(shù)據(jù)中發(fā)病例數(shù)異常增加的時點。,Kullduff前瞻性時空掃描統(tǒng)計量 Rogerson空間模式(m243。,Company Logo,時空(sh237。,第二十二頁，共一百一十八頁。,在全球尺度，可發(fā)現(xiàn)登革熱廣泛流行(ling)(率)在各個區(qū)域的時間變異: 各時點(段)的空間變異。)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，共一百一十八頁。),可利用(l236。,第八頁，共一百一十八頁。ng)及其相關(guān)因素關(guān)系的符號化表示。,第三頁，共一百一十八頁。i)產(chǎn)生大量各類公共衛(wèi)生信息和數(shù)據(jù)。ngz224。)源。ch233。 與此同時，還指揭示與傳染病發(fā)病(率)上述時空變異所關(guān)聯(lián)的各種因子及其變化。,Company Logo,Bayesian Disease Mapping的優(yōu)勢(yōush236。,Company Logo,基于(jīy,Company Logo,發(fā)病(fā b236。,第十七頁，共一百一十八頁。,第二十一頁，共一百一十八頁。,Company Logo,第二十六頁，共一百一十八頁。ngyīn)探索 前瞻性分析：實時監(jiān)測與早期預(yù)警,第二十九頁，共一百一十八頁。li232。u)建立了早期預(yù)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))。,研究(y225。,Company Logo,由于傳染病的特殊性，用于傳染病監(jiān)測(jiān c232。j237。ng)校正,第四十四頁，共一百一十八頁。o)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。jiān)長度,一定的地理(d236。,第五十六頁，共一百一十八頁。,第六十四頁，共一百一十八頁。nc232。lǐ)編碼 amp。,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。 kōnɡ)聚集性探測結(jié)果圖示1,第七十二頁，共一百一十八頁。 jǐnɡ)信號的詳細信息，包括時間、地域、實際發(fā)病數(shù)、預(yù)期發(fā)病數(shù)、P值),第七十五頁，共一百一十八頁。,第七十六頁，共一百一十八頁。)性(病例隨機分布),拒絕(j249。 爆發(fā)：病例之間具有流行病學上的聯(lián)系。nɡ xu233。tā)因素,第八十一頁，共一百一十八頁。,第八十三頁，共一百一十八頁。ng)Ⅱ,第八十四頁，共一百一十八頁。,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。)是否存在炭疽釋放。y236。h233。nl236。,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)。)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。,第一百零一頁，共一百一十八頁。ng)(HMMs)是在Markov模型(m243。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),上層:隨機模型(m243。,第一百零七頁，共一百一十八頁。x237。i)(隱狀態(tài)(zhu224。,隱馬爾科夫模型(m243。)，可通過EM算法或BaumWelch 算法進行。nx237。 jǐnɡ),第一百一十六頁，共一百一十八頁。120緊急醫(yī)療救助電話記錄電子記