医疗大数据在公共卫生监测与预警中的应用
摘要
目的 : 本文旨在构建结合医疗大数据的多层次公共卫生监测与预警体系，以提高疾病传播趋势预测、提前预警及
异常检测的效率和精度，为公共卫生管理提供科学依据。方法 : 基于 SEIR 模型、LSTM 模型和 Isolation Forest 模型，分别
实现疾病传播动态模拟、趋势预测及异常检测。结果 :LSTM 模型在预测精度上表现最佳，其 RMSE 为 10.67，MAPE 为 5.1%，
提前预测天数达到 7 天。SEIR 模型成功模拟了流感传播趋势，参数估算值 β=0.12,σ=0.20,γ=0.15，与实际病例数据对比
的 RMSE 为 14.25。Isolation Forest 模型的检测准确率达到 96.2%，召回率为 93.5%，有效识别了流感暴发的异常信号。结论 :
结合医疗大数据的多层次建模体系显著提升了公共卫生监测与预警的效率与精度。通过进一步优化数据该体系可为流行病
的早期干预和政策制定提供更科学的支持。
异常检测的效率和精度，为公共卫生管理提供科学依据。方法 : 基于 SEIR 模型、LSTM 模型和 Isolation Forest 模型，分别
实现疾病传播动态模拟、趋势预测及异常检测。结果 :LSTM 模型在预测精度上表现最佳，其 RMSE 为 10.67，MAPE 为 5.1%，
提前预测天数达到 7 天。SEIR 模型成功模拟了流感传播趋势，参数估算值 β=0.12,σ=0.20,γ=0.15，与实际病例数据对比
的 RMSE 为 14.25。Isolation Forest 模型的检测准确率达到 96.2%，召回率为 93.5%，有效识别了流感暴发的异常信号。结论 :
结合医疗大数据的多层次建模体系显著提升了公共卫生监测与预警的效率与精度。通过进一步优化数据该体系可为流行病
的早期干预和政策制定提供更科学的支持。
关键词
医疗大数据；公共卫生监测；疾病传播预测；提前预警
全文:
PDF参考
[1] 张 瑛 , 李 雪 松 , 苗 健 , 等 . 基 于 医 疗 大 数 据 的
围 手 术 期 预 警 平 台 建 设 与 应 用 [J]. 中 国 卫 生 质 量 管
理 ,2024,31(07):50-54.
[2] 杨 丽 静 , 陈 育 庆 , 徐 旭 , 等 . 基 于 全 域 医 疗 大 数
据 的 精 准 预 警 监 管 系 统 研 究 与 实 践 [J]. 医 学 信 息 学 杂
志 ,2022,43(09):63-67.
[3] 王忠庆 . 基于医疗大数据的临床检验医疗风险预警
模型研究 [D]. 中国医科大学 ,2021.
[4] 张磊 , 许豪勤 , 徐宁 . 医疗大数据模式识别及重大突
发疾病早期预警 [J]. 信息系统工程 ,2019,(02):144.
[5] Chay W .Implementation of Medical Early Warning
System in Rehabilitation: A Tool to Reduce Unplanned
Transfers[J].PM&R,2015,7(9S):S83-S83.
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