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传染病疫情预测预警模型研究进展

李琼芬;黄甜;王荣华;何继波;杨军

摘要: 2003年非典型肺炎(severe acute respiratory syndrome,SARS)疫情以来,高致病性禽流感、甲型H1N1流感、H7N9流感暴发流行等一系列公共卫生事件的发生,全球卫生部门都在致力于提高对传染病暴发流行的早期预测预警能力.在完善传染病疫情监测系统的基础上,基于模型的传染病疫情预测预警研究成为公共卫生领域的重点.基于模型的传染病预测预警是根据对传染病传播动力学特征,运用适合描述疾病动力学的数学模型,对传播过程进行定性、定量分析和计算机模拟,揭示传染病暴发流行的发展过程,预测其流行规律和发展趋势,分析其暴发流行的原因和关键因素,制定优的疾病防控控制策略和措施[1-2].针对传染病的暴发流行,目前国内外运用于预测预警的模型主要有时间序列模型、线性回归模型、灰色系统理论、人工神经网络模型,Markov模型、叶贝斯模型等[3].为系统研究传染病预测预警模型,提高突发公共卫生事件应对能力,对传染病预测预警模型研究进展综述如下.

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