傳染病預測預警方法和模型

1、1,傳染病預測預警方法和模型,湖北省疾病預防控制中心 黃淑瓊,2,主要內(nèi)容,一、國內(nèi)外傳染病預測預警現(xiàn)狀二、傳染病預測常用方法三、傳染病預測方法新進展四、傳染病預測預警體系發(fā)展方向探討,3,,世界衛(wèi)生組織（WHO）大力宣傳建立傳染病預警系統(tǒng)的重要性和必要性，致力于強化現(xiàn)有的傳染病監(jiān)測系統(tǒng)，發(fā)展早期預警系統(tǒng)。傳統(tǒng)監(jiān)測系統(tǒng)與早期預警系統(tǒng)的區(qū)別：傳統(tǒng)監(jiān)測系統(tǒng)主要依靠醫(yī)務人員的診斷信息追溯疾病的流行狀況早期預警系統(tǒng)主要利用疾病診

2、斷之前的臨床證據(jù)以及其它一些相關信息判斷是否會有傳染病爆發(fā)或流行的發(fā)生。,4,,圖1 傳染病預測預警體系構(gòu)成,傳染病預測預警主要由傳染病監(jiān)測、傳染病預測、傳染病預警三大核心模塊構(gòu)成。,預測可視為一種工具，通過一些分析方法和模型把的數(shù)據(jù)資料轉(zhuǎn)化為進行預警決策的信息,傳染病監(jiān)測是預警分析的基礎,預警是監(jiān)測的目的之一，也是預測技術在實踐中的重要應用,5,,一、國內(nèi)外傳染病預測預警現(xiàn)狀,6,1、國內(nèi),2004年1月，傳染病和突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)

3、絡直報系統(tǒng)在全國范圍內(nèi)開始試運行，同年4月該系統(tǒng)正式啟用，隨后又在該平臺上啟動了全國艾滋病、結(jié)核病網(wǎng)絡直報工作。其他各種疾病監(jiān)測工作也逐漸構(gòu)建在該平臺之上，逐步實現(xiàn)公共衛(wèi)生信息資源整合和共享。2008年3月，全國傳染病監(jiān)測自動預警（時空模型）系統(tǒng)應用試點工作正式開始。2007年7月，中國CDC信息中心啟動了網(wǎng)絡直報系統(tǒng)與醫(yī)院信息系統(tǒng)（Hospital Information System，HIS）連接的試點工作，目的在于推進醫(yī)療和預

4、防兩大業(yè)務系統(tǒng)的互連互通，為更好實現(xiàn)傳染病預測預警工作提供了強大的數(shù)據(jù)支持和信息平臺。,7,,圖2 中國疾病預防控制信息系統(tǒng),8,2、國外,2000年--2004年WHO幫助伊拉克、塞爾維亞、摩洛哥、馬其頓和蘇丹等國家相繼建立了傳染病早期預警系統(tǒng)。2002年9月，伊拉克傳染病控制中心用計算機處理監(jiān)控數(shù)據(jù)，以促進傳染病爆發(fā)的早期發(fā)現(xiàn)。2002年10月，塞爾維亞公共衛(wèi)生研究所建立探測疾病爆發(fā)的早期預警系統(tǒng)。2003年1月，WHO與

5、法國防疫研究所合作，支持摩洛哥的流行病和疾病控制局設計規(guī)范的計算機預警系統(tǒng)。2003年5月，馬其頓共和國衛(wèi)生當局設計實現(xiàn)電子預警系統(tǒng)的行動計劃。2004年5月，WHO與其他聯(lián)合國機構(gòu)和非政府組織合作，在蘇丹聯(lián)邦衛(wèi)生部制定了一個早期預警系統(tǒng)。,9,,美國、加拿大、歐盟等國家和地區(qū)紛紛建立傳染病預測預警相關體系和專門的機構(gòu)，這其中有共同之處，也各具自身特色。美國提出全面戰(zhàn)略研究計劃加拿大建立全國統(tǒng)一的綜合決策部門歐盟采用集團型傳染

6、病監(jiān)測預警系統(tǒng),10,,2.1 美國——全面戰(zhàn)略研究計劃美國的傳染病監(jiān)測預警系統(tǒng)非常全面，其主要特點是監(jiān)測體系、實驗室檢測等方面技術先進且實力雄厚，并且注重合作和信息交流。美國CDC注重與聯(lián)邦政府部門和其他機構(gòu)合作，共同進行疾病監(jiān)測和預防控制工作。并且注重國際間的合作，與其他25個以上國家合作，提供國際性的疾病傳播監(jiān)管服務，實現(xiàn)早期預警，早期預防，從而避免急性傳染病跨國流行。美國的傳染病監(jiān)測預警系統(tǒng)的基礎是有效的監(jiān)測體系，是一個動

7、態(tài)地、系統(tǒng)地采集、分析、解釋和分發(fā)數(shù)據(jù)的體系。這個體系的主要任務是檢測、調(diào)查、監(jiān)視急性傳染病發(fā)生和傳播的特點以及評估預防和控制的效果。1946年美國CDC成立后，建立了針對瘧疾及熱帶傳染性疾病的全國傳染病監(jiān)測系統(tǒng)。從1995年開始，CDC先后建立了各種急性傳染病監(jiān)測網(wǎng)絡。2001年，CDC整合了全國100多個大大小小的各種專業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)，將全國疾病監(jiān)視申報系統(tǒng)升級為“全國疾病電子監(jiān)測系統(tǒng)”。,11,,2.2 加拿大——全國統(tǒng)一的綜合決策

8、部門加拿大傳染病監(jiān)測預警系統(tǒng)是以監(jiān)測為核心，確定國家傳染病監(jiān)測重點，加強系統(tǒng)內(nèi)部合作，充分利用監(jiān)測信息。加拿大就傳染病監(jiān)測方面，省和聯(lián)邦衛(wèi)生部門通過流行病學咨詢委員會傳染病分會（簡稱ACE）達成共識，傳染病監(jiān)測由省級以下衛(wèi)生部門執(zhí)行，但整個監(jiān)測行動由聯(lián)邦政府統(tǒng)一協(xié)調(diào)和監(jiān)督。疾病監(jiān)測不僅收集數(shù)據(jù)，還要編輯、整理、統(tǒng)計和分析數(shù)據(jù)，最后做出判斷，同時參與特殊傳染病的全球性監(jiān)測。,12,,2.3 歐盟——集團型傳染病監(jiān)測預警系統(tǒng)歐盟采用

9、集團型傳染病監(jiān)測預警系統(tǒng)，其主要特點表現(xiàn)在注重集團內(nèi)部多個國家的合作，為成員國對傳染病防控提供交流的平臺，同時注重國際間的合作。1998年成立流行病監(jiān)測和傳染病控制網(wǎng)絡，由監(jiān)控系統(tǒng)和預警應對系統(tǒng)（Early warning response system，EWRS）兩大支柱構(gòu)成，當存在可能爆發(fā)潛在傳染病并有向多國蔓延之勢時，對歐盟委員會及其成員國發(fā)出警告，以便采取統(tǒng)一協(xié)調(diào)的應對舉措。EWRS要求報告疾病的范疇有三個方面：①在某個歐盟

10、成員國蔓延的傳染性疾病；②可能由病原體引起且有歐盟成員國間蔓延風險的疾病；③需要歐盟及時采取協(xié)調(diào)行動遏制的死灰復燃的傳染病。,13,,二、傳染病預測常用方法,14,,1、定性預測①流行控制圖法：季節(jié)性流行或周期性流行②比數(shù)圖法：發(fā)病數(shù)呈正態(tài)分布的傳染?、跠elphi法：提供參考意見，要用進一步的調(diào)查來證實2、定量預測①時間序列預測模型 灰色模型：流行因素較穩(wěn)定的疾病進行短期預測 B-J模型（ARI

11、MA):適用n<50的非平穩(wěn)時序列，是一種精確度較高 的短期預測模型②多因素模型： 2個或2個以上變量進行分析 多元回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型3、綜合預測法,15,二、傳染病預測常用方法,1、定性預測定性預測是通過對當?shù)貍魅静“l(fā)生、發(fā)展規(guī)律及其有關因素的具體分析，判斷該病即將流行的趨勢和強度。定性預測主要包括流行控制圖法、比數(shù)圖法、Delphi法等等。,16,,

12、①流行控制圖法： 1924年美國休哈特（W. A. Shewhart）首創(chuàng)，是對過程質(zhì)量特性值進行測定、記錄、評估，從而監(jiān)察過程是否處于控制狀態(tài)的一種用統(tǒng)計方法設計的圖。控制圖法適用于各種分布的傳染病，對于具有季節(jié)性流行或周期性流行規(guī)律的傳染病，效果較好。流行控制圖法方法簡單，指標容易得到，在疾病監(jiān)測中是一種較好的“預警”方法。,圖3 控制圖法示例,中心線（中位線）,上控制線（上警戒線）,下控制線（下警戒線）,17,,應用步驟

13、選定研究病種和預測時間（如某月的發(fā)病率）確定數(shù)據(jù)庫：一般連續(xù)3-5年資料確定流行標準：通常采用專家咨詢法量化(如以5年資料為好，用 ±2s判斷流行，s為標準差）建立預警模型：以研究疾病觀察月既往5年該月及前后一個月的月發(fā)病率數(shù)據(jù)為基線數(shù)據(jù)，計算出指定的百分位數(shù)作為預警界值(如P50、P80等），建立預警模型優(yōu)選合適的預警界值：繪制ROC曲線分析軟件：EXCEL，SPSS,18,,圖

14、4 5年基線數(shù)據(jù)建立預警模型的原理,19,,②比數(shù)圖法：比數(shù)圖法在傳染病預測中是一種可行的好方法，適用于發(fā)病數(shù)呈正態(tài)分布的傳染病，比數(shù)(R)的計算公式如下R=A/ ，R的95%的可信區(qū)間：1±1.96s/ ，A為分析當月某病的發(fā)病數(shù)，為該病近5年同月及其前后1個月(即15個月)的發(fā)病數(shù)的月發(fā)病均數(shù)，s為標準差，一般是利用某地近5年傳染病的月(或4周)發(fā)病數(shù)據(jù)來計算比數(shù)。若比數(shù)超出此上限范圍，表示有流行的征兆。,,,20

15、,,③Delphi法：即德爾菲法，也稱為專家評分法或?qū)＜易稍兎?。是采取匿名的方式廣泛征求專家的意見，經(jīng)過反復多次的信息交流和反饋修正，使專家的意見逐步趨向一致，最后根據(jù)專家的綜合意見，從而對評價對象作出評價的一種定量與定性相結(jié)合的預測、評價方法。20世紀40年代由O．赫爾姆和N．達爾克首創(chuàng)，1946年，蘭德公司首次用這種方法進行預測，后來該方法被迅速廣泛采用。直到20 世紀70 年代中期，Delphi法才開始在醫(yī)學領域中有所應用，在傳

16、染病監(jiān)測系統(tǒng)中的應用也甚為廣泛。WHO曾經(jīng)使用此方法對今后10年艾滋病流行趨勢進行了預測，并根據(jù)預測的結(jié)果，制訂出防治規(guī)劃和干預措施。特別注意：Delphi方法只是為傳染病預防控制提供參考意見的一種方法，不能過份依靠，要用進一步的調(diào)查來證實這些意見是否正確。,21,,應用步驟成立預測專家小組確定預測地區(qū)和預測病種調(diào)查：提供背景資料----專家回答預測問題----匯總分析----反饋給專家----專家再次回答，反復2-4次，使預

17、測意見趨于一致綜合整理預測結(jié)果,22,,2、定量預測定量預測是借助數(shù)學手段利用原始資料，建立恰當?shù)臄?shù)學模型，預測未來傳染病的發(fā)病數(shù)和發(fā)病率，其預測精度與可靠性取決于數(shù)據(jù)的準確性和模型的科學性。根據(jù)自變量的多少可分為時間序列模型和多因素模型。2.1 時間序列預測模型：時間序列預測模型假設預測對象的變化僅與時間有關，根據(jù)它的變化特征，以慣性原理推測其未來狀態(tài)。時間序列模型主要包括灰色動態(tài)模型、B-J模型等。,23,,①灰色動態(tài)模型

18、：灰色動態(tài)模型是我國學者鄧聚龍教授于1982年創(chuàng)立的，后在各個領域得到了廣泛的應用。它以顏色的深淺代表系統(tǒng)信息的完備程度，其中應用最廣泛的是GM(1，1)模型。近年來，我國的疾病監(jiān)測工作者也在嘗試將灰色系統(tǒng)理論引入到傳染病的預測中，目前關于這方而的應用實例比較多。灰色動態(tài)模型對樣本容量和概率分布沒有嚴格要求，模型簡單，預測效果好，適合于對流行因素較穩(wěn)定的疾病進行短期預測。,24,,GM(1，1)模型應用步驟,25,,②Box—Jen

19、kins模型：Box—Jenkins模型簡稱B-J模型，是時間序列預測模型中最復雜、最高級的模型，其中重要的應用廣泛的預測模型是自回歸滑動平均混合模型法( autoregressive integrated moving average，ARIMA)。ARIMA將預測對象隨時間變化形成的序列，看作是一個隨機序列，呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，用數(shù)學模型近似描述。模型識別是整個建模型階段最為重要的一步，而對建立的預測模型的實際意義的檢驗則是預測應用

20、階段中極為重要的一步。該模型適用n<50的非平穩(wěn)時序列，是一種精確度較高的短期預測模型。B—J模型的缺點是計算過于復雜，不過現(xiàn)有許多統(tǒng)計軟件包已克服了應用B—J模型進行預測的計算的復雜性。,26,,應用步驟：ARIMA（p,d,q)根據(jù)時間序列的散點圖、自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù)圖檢驗其方差、趨勢及其季節(jié)性變化規(guī)律，對序列的平穩(wěn)性進行識別。對非平穩(wěn)序列進行平穩(wěn)化處理。如果數(shù)據(jù)序列是非平穩(wěn)的，并存在一定的增長或下降趨勢，則需要對

21、數(shù)據(jù)進行差分處理，如果數(shù)據(jù)存在異方差，則需對數(shù)據(jù)進行技術處理，直到處理后的數(shù)據(jù)的自相關函數(shù)值和偏相關函數(shù)值無顯著地異于零。 根據(jù)時間序列模型的識別規(guī)則，建立相應的模型。進行參數(shù)估計，檢驗是否具有統(tǒng)計意義。 進行假設檢驗，診斷殘差序列是否為白噪聲。 利用已通過檢驗的模型進行預測分析。 分析軟件：SPSS,27,,2.2 多因素模型：多因素分析是同時對觀察對象的2個或2個以上變量進行分析，從相互聯(lián)系與制約的復雜關系中把握事物的本

22、質(zhì)。多元回歸模型、逐步判別模型、小波模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型等均屬多因素模型。由于傳染病流行特征的復雜性和多變性，模型中的變量在不同地區(qū)、不同病種、不同時段都有不同的參數(shù)，在實踐中需不斷進行調(diào)整，限制了多因素模型的應用和推廣。主要有多元回歸模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型。,28,,①多元回歸模型：回歸模型預測傳染病發(fā)病及流行趨勢通常是應用直線或曲線擬合原始發(fā)病數(shù)據(jù)，用數(shù)字和等式來表達傳染病的流行規(guī)律，從而找到控制疾病的有效方法。在定性分析確定

23、現(xiàn)象或指標之間確實存在相關關系之后，才能利用回歸預測法研究和測定相關關系的數(shù)量表現(xiàn)。但是回歸預測不能任意外推，如果任意外推，預測遠期目標，那么誤差就大。Logistic回歸分析在醫(yī)學研究中應用廣泛，主要是用于流行病學研究中危險因索的篩選，同時具有良好的判別和預測功能，尤其是在資料類型不能滿足Fisher判別和Bayes判別的條件時，更顯示出Logistic回歸判別的優(yōu)勢和效能。,29,,圖5 日累計發(fā)病人數(shù)實際值與預測值曲線圖,Lo

24、gistic回歸分析應用步驟（分析軟件：SPSS）①選取疫情數(shù)據(jù)②函數(shù)擬合,④進行預測,③建立模型,30,,②人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型：是近十年來迅速發(fā)展起來的一門集神經(jīng)科學、計算機科學、信息科學、工程科學為一體的邊緣交叉學科，已應用于信號處理、模型識別、綜合評價、預測分析等領域。常用的神經(jīng)網(wǎng)絡模型有BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型（誤差逆向傳播模型）、線性神經(jīng)網(wǎng)絡模型、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡模型和Kohonen自組織模型四種。神經(jīng)網(wǎng)絡模型用于預測的

25、指標和被預測指標間是一種復雜的多元非線性關系，要注意數(shù)據(jù)格式的整理，其運算復雜，一般用MATLAB進行神經(jīng)網(wǎng)絡預測分析。,31,,一個神經(jīng)網(wǎng)絡劃分為輸入層、輸出層和隱含層。輸入層的每個節(jié)點對應一個個的預測變量。輸出層的節(jié)點對應目標變量，可有多個。在輸入層和輸出層之間是隱含層（對神經(jīng)網(wǎng)絡使用者來說不可見），隱含層的層數(shù)和每層節(jié)點的個數(shù)決定了神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜度。 分析軟件：MATLAB,32,,3、綜合預測法綜合預測又稱組合預測，是現(xiàn)代統(tǒng)

26、計預測方法發(fā)展的必然結(jié)果。單個預測模型進行預測時會存在一些缺陷，如信息源的不廣泛性、對模型設定形式敏感等。自Bates和Granger首次提出組合預測方法以來，因其能有效地提高預測精度，受到國內(nèi)外預測工作者的重視，一直是國內(nèi)外預測界研究的熱點課題。綜合預測是指應用兩種或兩種以上的預測模型對某種傳染病進行預測，綜合利用各種單個預測模型所提供的信息，以其適當?shù)募訖嗥骄问降贸鼋M合預測模型。它可以綜合利用各種方法所提供的信息，盡可能地提高預

27、測精度。在實際運用中最多的是把定性預測與定量預測相結(jié)合的方法，還可用不同定量預測方法結(jié)合起來。這種方法常常是將專家們評議的意見集中起來綜合評價、建模和分析，克服了過去預測方法的籠統(tǒng)性，提高了預測結(jié)果的準確性。,33,,總之，目前傳染病預測的方法很多，但因為所用資料和選擇的病種不同，各種方法相互之間的可比性不強。定性預測方法簡單、易懂，主要對流行趨勢預測，而定量預測方法復雜，預測精度高，越是精度高的方法，對資料的要求越高，計算越復雜。,3

28、4,,三、傳染病預測方法新進展,35,,三、傳染病預測方法新進展（傳播機理）對傳染病的描述和預測，通常采用經(jīng)驗型的統(tǒng)計方法，通過以往的發(fā)病資料收集，用單純的統(tǒng)計預測模型進行疾病發(fā)病趨勢研究。近年來隨著數(shù)學和物理成果不斷引入，探討傳染病傳播機理的模型為傳染病預測理論研究提供了許多強有力的理論基礎，這類模型強調(diào)解釋性和研究性，比統(tǒng)計預測模型復雜得多。1、傳播動力學模型（房室模型）2、復雜網(wǎng)絡模型3、時空交互模型：時空掃描模型,36

29、,,1、傳播動力學模型（房室模型）假設在時刻t總?cè)丝跀?shù)為N(t),易感者類、染病者類和恢復者類的數(shù)量分別為S(t)，I(t)，R(t)。即N(t) = S(t)+I(t)+R(t).設單位時間內(nèi)人口的輸入為常數(shù)r,易感者類和恢復者類的自然死亡率為d,染病者類死亡率為μ(包括自然死亡率和因病死亡率,顯然),移出染病者類的比例為γ,傳染者的非線性接觸率為，a, b為參數(shù),這些參數(shù)均為正常數(shù).從而得模型。,易感者,移出者,感染者,,,,37

30、,,2、復雜網(wǎng)絡模型復雜網(wǎng)絡作為研究系統(tǒng)復雜性的一項重要工具，是近十幾年來研究的新熱點，與疾病傳播密切相關的人群社會接觸網(wǎng)絡在個體的微觀行為與人群的傳播型態(tài)之間建立起一座橋梁。,38,,近年來，研究者在刻畫復雜網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計特性上提出了許多概念和方法，其中有三個基本的靜態(tài)幾何量：網(wǎng)絡聚集系數(shù)、平均路徑長度、度及其分布特征。 聚集系數(shù)（clustering coefficient；C），也可稱為聚類系數(shù)，用來描述網(wǎng)絡中節(jié)點的聚集情

31、況，即網(wǎng)絡的緊密程度。其計算方法為：假設節(jié)點i有ki條邊把它與其它ki個節(jié)點相連，這ki個節(jié)點之間最多可能存在ki(ki-1)/2條邊，而這ki個節(jié)點之間存在的邊數(shù)Ei與總的可能的邊數(shù)ki(ki-1)/2之比定義為節(jié)點i的聚集系數(shù)Ci，用算式表示就是Ci=2Ei/ki(ki-1)。網(wǎng)絡的聚集系數(shù)就是整個網(wǎng)絡中所有節(jié)點的聚集系數(shù)的平均。平均路徑長度(average path length；L)，又稱為網(wǎng)絡的特征路徑長度，是描述網(wǎng)絡分離程

32、度的指標。度（degree；D）是用來描述單個節(jié)點屬性的重要概念。網(wǎng)絡中節(jié)點i的度ki為該節(jié)點連接的邊的總數(shù)目，所有節(jié)點i的度ki的平均值稱為網(wǎng)絡的平均度，記作。網(wǎng)絡中節(jié)點的度分布(degree distribution)用分布函數(shù)P(k)來描述，其含義為一個隨機選定的節(jié)點恰好有k條邊的概率，也等于網(wǎng)絡中度為k的結(jié)點數(shù)占網(wǎng)絡結(jié)點總數(shù)的比值。度分布函數(shù)對于傳染病傳播機理研究具有重要作用。,39,,應用步驟復雜網(wǎng)絡理論的應用研究可以簡單

33、概括為緊密相關且逐漸深入的以下四方面內(nèi)容：通過實證方法構(gòu)建相應的網(wǎng)絡模型；測定網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計性質(zhì)；在已知網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)屬性及其形成規(guī)則的基礎上，預測網(wǎng)絡中的行為規(guī)范；在預測網(wǎng)絡行為規(guī)范的基礎上探討網(wǎng)絡控制策略。前兩方面是基礎，后兩方面是應用。,40,,利用網(wǎng)絡模型預測網(wǎng)絡系統(tǒng)行為，主要是找出關鍵性節(jié)點，這些節(jié)點是連接內(nèi)部小團體的連通點，如果這些節(jié)點受到感染，那么疾病傳播將會很迅速。從另一角度來說，這些節(jié)點感染后，又能很容易被發(fā)現(xiàn)，加速了就醫(yī)的

34、速度，縮短了病程，減少單個傳染源傳播疾病的時間，從而控制疾病的傳播規(guī)模。因此，關鍵性節(jié)點對控制傳染病在人群中傳播起到重要作用。度較大的節(jié)點被感染后將會快速傳播疾病，因此，防止度較大的節(jié)點成為傳染源是防止疾病快速傳播的第一步。另外，利用被感染節(jié)點周圍的局部信息，控制被感染節(jié)點周圍的部分節(jié)點，從而達到控制傳染病在整個網(wǎng)絡大范圍傳播的目的。,41,,利用社會接觸網(wǎng)絡（SCN）理論分析疾病在人群中的傳播，客觀基礎和前提是構(gòu)建人群接觸網(wǎng)絡。人群接

35、觸網(wǎng)絡有兩種分析模式，一種是自我中心分析，一種是整體網(wǎng)絡分析。前者只需選取一定規(guī)模的人群進行調(diào)查研究，分析人群中社會接觸網(wǎng)絡的特征，進而分析疾病在人群接觸網(wǎng)絡中的傳播特征。后者需選取假定封閉的特定人群作為研究主體，通過調(diào)查該人群中的每一位成員，了解人與人之間的接觸情況，構(gòu)建一個完整的人群接觸網(wǎng)絡，進行計算機錄入分析，得到一些網(wǎng)絡特征參數(shù)。社會接觸網(wǎng)絡常用的軟件是UCINET網(wǎng)絡分析集成軟件，其中嵌入了NetDraw和 Pajek應用軟件

36、程序，依據(jù)構(gòu)建的網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)進行網(wǎng)絡特征分析。在了解網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)和傳播規(guī)則的基礎上，分析傳染病傳播過程及特征，預測接觸網(wǎng)絡中的傳播行為，繼而探討合適的防控措施。,42,,,圖6 某個學生的社會接觸網(wǎng)絡（SCN）（每個群組中的大圓圈代表同一個人）,43,,圖7 某團體內(nèi)部社會社會接觸網(wǎng)絡圖,44,,3、時空交互模型：時空掃描模型,圖8 Snow醫(yī)生繪制的1854年倫敦霍亂爆發(fā)地點,45,,四、傳染病預測預警體系發(fā)展方向探討,46,,

37、1、新的理念不斷充實疾病監(jiān)測2、加強數(shù)據(jù)資料收集標準化和分析方法的合理化3、預警工作要注重整合系統(tǒng)資源，規(guī)范預警決策,47,,1、新的理念不斷充實疾病監(jiān)測具體而言，傳染病預測預警體系一方面應充分利用現(xiàn)有的衛(wèi)生監(jiān)測資源和有關疾病報告體系，新的理念不斷充實疾病監(jiān)測，利用飛速發(fā)展的信息技術，重點掌握重大傳染病疫情、群體性不明原因疾病、重大食物中毒和職業(yè)中毒及其他嚴重影響公眾健康事件的相關疾病監(jiān)測。,48,,2、加強數(shù)據(jù)資料收集標準化和分

38、析方法的合理化加強數(shù)據(jù)資料收集標準化和分析方法的合理化，保證預測結(jié)果的效果，增強實際性。其中對數(shù)據(jù)分析人員的素質(zhì)要有一定的要求，只有這樣才能充分發(fā)揮監(jiān)測信息的作用。3、預警工作要注重整合系統(tǒng)資源規(guī)范預警決策最后，預警工作環(huán)節(jié)不僅要注重整合系統(tǒng)資源，規(guī)范預警決策，為政府提供決策信息，還要保證公眾對于預警警示的可接受性，向公眾發(fā)布信息，旨在使公眾能夠看得明白，所以需要將數(shù)字語言轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄋ滓锥拇蟊娬Z言，使公眾能夠積極配合傳染病預防控制