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米乐体育app下载安卓:盛行症爆发前期预警模型和预警体系概述与展望

2021-09-17 12:34:10 | 来源:M6米乐官网 作者:m6米乐官网下载

  作者:赖圣杰,冯录召,冷志伟,吕欣,李瑞云,尹凌,骆威,李中杰,兰亚佳,杨维中

  本文回忆了盛行症爆发或盛行前期预警的基本原理和首要的预警模型,介绍了依据不同数据源的盛行症预警体系及其运用;针对新式冠状病毒肺炎疫情期间研讨和运用的互联网查找、交际媒体、人员活动等大数据及其剖析办法,讨论其在盛行症预警中的运用远景,以期为树立依据多源大数据的盛行症才智化预警机制和渠道供给参阅。

  盛行症预警进程能够被看作是一个信息改换的进程,行将监测数据改换为预警信息,其间预警模型是重要组成部分[4]。前期的盛行症预警模型首要侧重于从时刻维度来对监测数据进行勘探剖析,跟着空间计算学办法的展开,逐渐树立了对盛行症在空间维度上的反常调集和散布进行勘探与预警的办法,并经过将时刻与空间两个维度相结合,探究了依据不同数据源的盛行症爆发或盛行的时空预警模型。

  时刻预警模型重视特定区域内盛行症相关监测目标的时刻散布或改变特征,以此来反映盛行症爆发或盛行的危险是否显着增高。其间,依据质量管理的计算进程操控(statistical process control)办法在公共卫生监测中得到较多运用[5-7],并展开出了移动百分位数法(moving percentile method)、累积和(cumulative sum)操控图法、指数加权移动均匀(exponentially weighted moving average)操控图法等多种盛行症时刻预警模型[8-10]。这些办法经过解析时刻序列动摇特征,并与设定的阈值(如前史同期基线天均匀病例数加2倍标准差)相比较,若当时的病例数到达或超越阈值,则宣告预警。此外,一些常见的时刻序列剖析办法,如自回归移动均匀模型(auto-regressive integrated moving average model),经过解析时刻序列改变的各种特征(趋势、周期性和季节性等),并猜测某一段时刻内盛行症盛行水平,在盛行症传达危险剖析和预警中也得到探究和运用[11]。监测数据的陈述及时性和准确性对时刻预警模型的运用作用有直接影响,而且因为缺少详细的空间方位信息,时刻模型无法对某一部分区域的调集性疫情进行精准地预警。空间预警模型则首要剖析在某一时刻点或时刻段内盛行症相关病例或事情的空间散布或改变特征,并将重视区域的发病水平与悉数或周边区域的发病水平相比较,勘探重视区域的疫情是否存在计算学含义的空间调集(

  cluster),据此判别是否宣告预警信号。运用空间预警模型的前提条件是盛行症相关数据资料中有地理信息,如陈述病例的寓居地址或方位的经纬度等。用于空间预警模型的常见调集性剖析办法包含空间扫描计算量(space scan statistic),Getis和Ord’s Gi*和Moran’s I等[12-14]。其间,Kulldorff[15]提出的空间扫描计算量和开发的模型运算软件SaTScan得到较多的重视与运用。因为未与既往的前史发病水平相比较,空间模型宣告的预警信号或许仅是疫情的季节性改变和病例在地域上附近,在时刻维度上未有显着的反常动摇。2.

  [22]。我国依据法定陈述盛行症的网络直报数据,树立了国家盛行症主动预警体系,并于2008年开端在全国范围内运用,并逐渐改善与完善 [10,23]。可是,在展开我国家,盛行症预警体系仍较为罕见。(

  1)当时首要的盛行症预警体系:依据其所依靠的监测数据源品种,预警体系可分为依据病例监测、依据事情监测和依据症状监测的预警体系等多品种型。因为法定陈述盛行症的病例监测是最基本、最惯例的一种盛行症监测手法,现在的盛行症预警体系首要是依据病例监测数据树立起来的。跟着互联网和通讯技能的展开与遍及,各国盛行症陈述体系出现陈述频率加速、陈述信息逐渐丰厚、报送环节削减的趋势,为树立盛行症预警体系供给了杰出的数据根底。例如,我国CIDARS

  [16,24]。荷兰也树立了与CIDRAS具有相似功用的依据病例陈述的危险点评与预警(risk assessment and early warning)体系[25]。此外,瑞典树立的CASE(computer assisted search for epidemics)预警体系整合了依据时空扫描计算量的SaTScan软件,以周为单位对盛行症陈述病例数进行时空反常勘探[26]。这些预警体系和东西对进步已知盛行症的危险点评、监测信息使用和现场快速处置等中心才干具有重要含义。依据法定陈述盛行症监测数据的预警具有准确性较高的特色,可是依据病例确诊后的数据存在陈述推迟和信息漏报等状况,在必定程度上或许导致预警滞后或遗失,尤其是新发盛行症。(

  2)盛行症预警体系的运转与运用:盛行症预警体系研制和运用受各国、各区域的盛行症防控体系、日常监测与应对作业机制及其才干的影响,只要与当地盛行症防控需求与医疗卫生体系相适应的预警体系才干有用地发挥其作用。预警体系勘探发现盛行症疫情的反常信号后,预警信号发送的频率、发送办法与发送目标是影响预警及时性和预警成果运用的重要环节。因为受陈述数据时效性的约束,大都预警体系均是每日或每周向预警目标宣告预警成果。别的,预警体系依据不同病种的预警及时性要求不同,预警信号发布的频率也有所差异。例如,我国CIDARS

  [16]。现在,预警信息的常见推送办法是经过盛行症监测陈述或危险点评陈述等载体,也有预警体系选用电子邮件和手机短信的办法直接发送警示信息 [16

  30]。此外,还需求树立了预警信号的核实与查询反应机制,及时追寻预警信号呼应处理状况并点评体系发挥的作用。可是,已有的大都预警体系仅完成了反常勘探剖析和预警信号的发布,缺少预警信号核实与呼应处理成果反应的功用。此外,还需求定时展开预警体系对不同盛行症爆发或盛行事情的实践运用作用进行回忆性点评,依据点评成果对预警体系的各要素进行点评、调整和完善,才干确保预警体系处于杰出运转状况[2,31]。3.

  新式冠状病毒肺炎(新冠肺炎)疫情引发了一场全球性严重公共卫生危机,一起给咱们一些启示。现行盛行症预警体系在新发盛行症的数据来历、预警办法、时效性以及相应的数据剖析使用上仍存在缺乏,如监测数据来历相对单一(医疗卫生机构)和预警关口相对滞后(临床确诊病例数据)等,在应对这次千载难逢的新冠肺炎疫情中,暴露出许多短板

  32]。可是,在这场全球新冠肺炎疫情的阻击战中,相关大数据和建模剖析办法也得到了广泛的探究与运用,为各国未来树立与改善盛行症预警体系供给了重要的经历与启示。(

  1)依据互联网查找和交际媒体等大数据的疫情猜测与预警:在新冠肺炎疫情前期,因为实验室检测才干缺乏,许多国家(如美国)的新冠确诊病例数及其改变更多是反映了当地的实验室检测才干的改变和陈述及时性的进步,或许不能表现实在的感染水平或疫情趋势。可是,疫情相关的交际媒体和互联网用户的网络活动(如查找关于疫情的关键字)的活泼程度或许更好地代表疫情的改变。例如,依据贝叶斯的时刻序列与回归模型,研讨发现在不一起刻和空间尺度上,美国等多个国家的谷歌查找相关关键字频次、新冠疫情相关的交际媒体推特数据、发热病例监测网络等数据与新冠疫情盛行水平改变的联系[

  33-34]。依据互联网查找和交际媒体等大数据的猜测模型可提早2~3周捕捉到新冠确诊病例数的指数型上升,提早3~4周捕捉到新冠逝世病例数的指数型增加。因而,数字化的交际媒体和网络查找数据源,有助于补偿传统病例陈述数据的缺乏,可供给及时数据和信息用于勘探盛行症爆发或盛行的前期信号,为完成接近于实时的疫情监测与预警供给了或许。(

  2)依据人员活动大数据的疫情传达危险点评与预警:人员活动是许多盛行症快速播散的首要因素。及时、有用定位相关感染者或易感人群的活动,构建精准的盛行症时空危险猜测模型,关于及时点评危险、宣告预警、封堵或减缓疫情延伸十分必要[

  35-37]。现在较为常见的人群活动和定位大数据包含客运大数据(铁路、航空等)、互联网开源大数据(如百度指数)、地图数据(百度迁徙、腾讯地图、谷歌地图等)和移动定位大数据(手机信令或定位数据)等。依据这些数据,不同国家或区域开发相关手机运用软件(如我国“健康码”),对到过高危险区域的人群进行预警,有助于及时展开高危险人群的筛查、追寻和阻隔等防控作业。在维护个人隐私和数据安全的根底上,选用调集的人口活动大数据和盛行病学参数,构建盛行症传达、分散危险的预警体系,可对具有较高疫情输出和输入危险的区域以及高危险人群进行精准的预警[38-40]。(

  3)依据不同防控战略的疫情趋势剖析与预警:盛行症疫情的展开趋势与采纳的防控战略及其施行状况密切相关。例如,经过构建新冠肺炎传达时空模型(如易感-

  -感染-恢复的仓室模型或依据个别的时空传达模型),对不同干涉办法的防控作用进行模仿剖析,能够定量点评不同办法对疫情的影响,然后猜测不同应对战略下的疫情走势,对需求调整防控战略的区域宣告预警,然后完成精准防控和及时操控疫情[35,41-42]。此外,结合人口活动、环境和疫情防控等大数据,能够在更大的时空尺度上,点评不同国家、大洲,甚至全球防控战略对疫情走势的影响,警示了各国协同操控疫情的必要性和要点区域[43-46]。人类将继续面临着各类新发和再发盛行症的要挟。2021

  年5月,WHO宣告将在德国柏林树立应对疾病爆发和大盛行的全球数据和情报中心[47],旨在加强世界各国和科研机构之间的数据同享和协作,树立危险点评模型,以便快速剖析疫情相关数据,及早发现潜在的盛行症大盛行痕迹并进行预警。为进步盛行症预警才干,我国及全球许多国家均需求进一步树立、完善依据多源大数据的盛行症才智化预警机制及渠道,打通盛行症和公共卫生安全相关大数据“孤岛”,有用地整合与使用多种传统和新式数据源,将传统的监测数据和剖析办法与新式大数据及其智能剖析手法充沛结合,同步进步盛行症预警的准确性和及时性,终究完成严重急性盛行症前期发现与预警才干的显着进步。来历:中华盛行病学微渠道点

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