TY - JOUR A2 - Xia, Kaijian AU - Ge, Hui AU - Fan, Debao AU - Wan, Ming AU - Jin, Lizhu AU - Wang, xiafeng AU - Du, Xuejie AU - Yang，如何通过大数据分析和机器学习确定流感气象因素的预警阈值SP - 8845459 VL - 2020 AB -传染病是全球人口面临的主要健康挑战。由于传染病的迅速蔓延会给现实世界带来巨大的痛苦，因此，一旦爆发，除了采取适当措施遏制传染病的蔓延外，在传染病威胁爆发前进行适当的预测和预警，可为卫生部门及早合理应对、降低发病率和死亡率、大幅减少国家损失提供重要依据。但是，如果只涉及传统的医疗数据，对传染病暴发进行预测和早期预警可能为时已晚或太困难。近年来，医疗大数据已成为研究热点，在公共卫生、精准医疗、疾病预测等方面发挥着越来越重要的作用。在本文中，我们重点探索一种借助医疗大数据的流感预测预警方法。众所周知，气象条件对流感爆发有影响。因此，我们试图通过对气象因素的大数据分析，寻找确定流感暴发预警阈值的方法。结果表明，基于气象条件分析，结合流感暴发历史资料，可以建立合理、高精度的流感暴发预警阈值。 SN - 1748-670X UR - https://doi.org/10.1155/2020/8845459 DO - 10.1155/2020/8845459 JF - Computational and Mathematical Methods in Medicine PB - Hindawi KW - ER -