【正文】 120緊急醫(yī)療救助電話記錄電子記錄。nx237。,隱馬爾科夫模型(m243。x237。ng),上層:隨機模型(m243。ng)(HMMs)是在Markov模型(m243。)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。nl236。y236。,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。,第八十三頁，共一百一十八頁。nɡ xu233。)性(病例隨機分布),拒絕(j249。 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。,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。nc232。,第五十六頁，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。j237。,研究(y225。li232。,Company Logo,第二十六頁，共一百一十八頁。,第十七頁，共一百一十八頁。,Company Logo,基于(jīy 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。)源。i)產(chǎn)生大量各類公共衛(wèi)生信息和數(shù)據(jù)。ng)及其相關(guān)因素關(guān)系的符號化表示。),可利用(l236。ng)(率)在各個區(qū)域的時間變異: 各時點(段)的空間變異。,第二十二頁，共一百一十八頁。,Kullduff前瞻性時空掃描統(tǒng)計量 Rogerson空間模式(m243。,第三十三頁，共一百一十八頁。)的掃描統(tǒng)計量，其構(gòu)建更為復(fù)雜。,尋找病例最多的窗口： 掃描(sǎomi225。lǐ)區(qū)域,第四十九頁，共一百一十八頁。,第六十五頁，共一百一十八頁。 可視化實現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)(wǎnglu242。,圖7.12 區(qū)縣級前瞻性時空(sh237。,時空(sh237。,流行病學(xué)意義(y236。,是否(sh236。,Company Logo,多源監(jiān)測數(shù)據(jù)融合(r243。,第九十頁，共一百一十八頁。)證據(jù)。 根據(jù)實際情況選用以下兩種方法： ——基于(jīy,www.themegallery.com,Company Logo,隱馬爾科夫模型(m243。,第一百零四頁，共一百一十八頁。,www.themegallery.com,Company Logo,隱馬爾科夫模型(m243。ngt224。,第一百一十三頁，共一百一十八頁。,謝 謝！,第一百一十七頁，共一百一十八頁。,。,歷史數(shù)據(jù),最優(yōu)HMMs,傳染病預(yù)警(y249。j249。ngt224。)為實際的模型參數(shù)，利用歷史信息并根據(jù)相似性原理來比較識別未知樣本。y236。u)進行優(yōu)化。,第九十七頁，共一百一十八頁。njū)釋放,人群證據(jù)節(jié)點O，代表了特定群體的集合(j237。njū)釋放,全局節(jié)點G，指示(zhǐsh236。ngku224。)性的原因,空間(kōngjiān)自相關(guān),其它(q237。)。)性分析信息更為詳盡，不僅可提示有無聚集性，還可對聚集性進行空間定位。,省級前瞻性時空(sh237。)算法,地理信息系統(tǒng),地理(d236。,第六十三頁，共一百一十八頁。o)統(tǒng)計量,一定的時間(sh237。nx237。,尋找病例最多的窗口(chuāngkǒu)： 掃描統(tǒng)計量S,第四十頁，共一百一十八頁。,國外的研究多開始于2001年炭疽恐怖事件后，紐約、華盛頓、西雅圖等地先后(xiānh242。,Company Logo,回顧性和前瞻性兩種分析(fēnxī)策略,回顧性分析：發(fā)病模式與病因(b236。)地區(qū)擴散趨勢,第二十頁，共一百一十八頁。)某州某時期瘧疾發(fā)病的相對危險度變化,第十四頁，共一百一十八頁。,第九頁，共一百一十八頁。)基本要素和特征,傳染病數(shù)據(jù)是傳染病流行過程(gu242。,Company Logo,隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，已經(jīng)和正在(zh232。,Company Logo,時空分析(fēnxī)及早期預(yù)警統(tǒng)計技術(shù)研究進展 貝葉斯時空分析技術(shù)(Bayesian Disease Mapping) 多源監(jiān)測數(shù)據(jù)分析技術(shù)(Multivariate Surveillance Data Analysis) ——貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和隱馬爾科夫模型 聚集性探測(Cluster Detection) ……,第四頁，共一百一十八頁。,Company Logo,Bayes學(xué)說是不同于經(jīng)典統(tǒng)計(頻率學(xué)派(xu233。,多維度、多尺度(chǐd249。x237