TY - Jour A2 - 夏，凯泉奥 - 葛，惠澳粉，德华省，明奥 - 金，丽盛奥旺，小福峰奥杜，Xuejie Au - Yang，Xu Py - 2020 da - 2020 /12/02 TI - 如何通过大数据分析和机器学习测定流感上气象因素的预警阈值SP - 8845459 VL - 2020 AB - 传染病是全球人口的主要健康挑战。由于他们的快速传播可能对现实世界引起巨大的痛苦，除了采取适当措施抑制传染病在发生爆发，在传染病威胁之前的正确预测和早期警告可以提供政府卫生部门的早期合理反应的重要依据，降低发病率和死亡率，大大减少国家损失。但是，如果只涉及传统的医疗数据，则可能为时已晚或太难实施传染性爆发的预测和预警。最近，医疗大数据已成为一个研究热点，在公共卫生，精密药物和疾病预测中发挥了越来越重要的作用。在本文中，我们专注于在医疗大数据的帮助下探索流感的预测和预警方法。众所周知，气象病症对流感爆发有影响。因此，我们试图通过关于气象因素的大数据分析来找到一种方法来确定流感爆发的预警阈值。结果表明，基于气象条件分析与流感疫情历史数据相结合，可以采用合理的高精度建立流感爆发的预警阈值。 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 -