本次突發疫情的數據？

截止到1月29日22時，除西藏出現疑似病例外，全國各省均已有確診病例，實時疫情大數據可持續關注：疫情實時大數據??

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重大疫情的暴發和流行,是當今預防醫學和疾病控制的熱點和重點,而疫情調查與處理的時效性和復雜性,是疫情控制的重點和難點。但目前傳染病疫情現場調查技術仍停留在較低水平,缺少傳染病流行基礎數據庫,數據的分析與處理也沒有標準化和科學化。現場疫情分析和處置,多依賴于個人經驗進行判斷和處置。為了使突發傳染病疫情現場調查信息化、科學化和標準化,滿足當前突發公共衛生事件應急處置的需要,在規范疫情個案調查表、疫情判別模型等研究的基礎上,研發了基于手持式電腦的重大疫情現場流行病學調查與智能分析系統。在疫情發生現場輔助現場專業人員調查、控制疫情。針對目前國內眾多、不規范、不統一的疫情調查表,本研究中收集了常見傳染病的疫情個案調查表,并對其進行整理、規類,初步制定了疫情個案調查表數據字典,為以后同行之間的數據交流、共享提供統一的標準,從而更有利于不同區域、時間中疫情數據交流、共享和利用。同時為國家衛生信息標準化的進程提供一些基礎性資料。利用疫情群發的特點,構建了傳染病輔助判別模型,并對模型進行優化、驗證,與以往的針對某個具體疾病、或針對個體(單個病人)的計算機輔助診斷研究比較,充分利用了疫情群發的特點,對傳染病在群體層面上進行計量診斷,盡可能排除了個體差異的影響。同時在本研究中引入了智能反饋模型的概念,大大提高了專業人員的傳染病鑒別診斷能力。本研究中的傳染病疫情輔助判別在很大程度上避免傳統的經驗判斷與個人的主觀因素影響而帶來的決策失誤,使決策結果更加理性和準確。數據庫是信息系統的核心和基礎,本研究中將數據庫的構建作為一個重要部分。根據傳染病疫情輔助判別的需求,利用數據庫原理和方法,對傳染病輔助判別數據概念模型和物理模型進行設計,并對收集的數據進行整理,作為輔助判別的基礎數據庫。根據突發傳染病疫情現場,專業人員和其他人員的知識需求,構建突發傳染病疫情知識數據庫的概念模型和物理模型,從相關醫學文獻、專著、教材、權威網站中獲取、收集、整理相關法律法規、應急預案、技術方案、和傳染病的病原、臨床診斷、治療、預防控制等基礎知識,從而構建了詳實的傳染病流行病學、臨床和實驗室檢測、病原微生物、傳染病組織病變圖像、法律法規等數據庫。在理論研究的基礎上,結合計算機技術,根據實際的需求,構建了突發傳染病疫情現場流調與智能分析系統,用計算機語言編程方法將規范、標準化的調查表轉化為可視化的電子調查表;將輔助判別模型的算法用計算機語言實現,開發為獨立、可運行并能安裝的模塊,在模塊中選擇相應的癥狀等后,即可實現傳染病疫情的輔助診斷;以傳染病疫情知識數據庫為后臺數據庫,開發了供檢索、瀏覽的可視化界面,以便在現場方便、及時、準確地從數據庫中獲得所需的信息。因此,本研究融合了傳染病流行病學、統計學、數學和計算機等多學科知識,在國內首次創建了一套基于手持式電腦的,? ?場疫情數據采集、流行病學分析、智能輔助判斷和專家咨詢為一體的綜合系統,該系統共有四大模塊:疫情數據采集模塊、流行病學分析模塊、輔助判別模塊、專家咨詢模塊,能夠在現場提供數據采集、流行病學分析、輔助診斷和專家咨詢功能,基本能夠滿足疫情現場流行病學調查與智能分析的需求。研發的系統不但功能強大、而且實用性強、易維護,可應用于部隊及地方疾病預防控制機構的疫情應急處置之中。

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