智能疾病预测新进展:“人工智能+大数据”与疾病防控相结合

中国平安与重庆疾控中心联合公布了智能疾病预测的最新进展:作为首个“人工智能+大数据”与疾病防控的结合,重庆智能疾病预测与筛查两大模型,目前在传染病预测和慢性病危险因素筛查方面已取得阶段性成果,可以提前一周预测传染病发生情况,指导民众进行疾病预防,助力政府部门在相关疾病的防控工作中提升效率,降低疾病预防和控制成本。
重庆监测数据显示,应用流感、手足口病预测模型,可以提前一周预测传染病发生情况,流感和手足口病预测模型的准确率均达到86%以上,高发季预测准确率可达到90%以上;应用慢阻肺智能筛查模型,可大幅减少筛查成本,提高筛查效率。该模型的准确率达到92%。
目前,智能疾病预测与筛查两大模型的研究成果已转化为《重庆市慢阻肺危险因素智能筛查报告》和《重庆市流感与手足口病预测研究报告》,并在11月19日召开的重庆市疾病预测项目专家评审会中,得到专家肯定。
据介绍,重庆智能疾病预测与筛查两大模型的研究,课题组提出“宏观+微观”的深度智能疾病预测方法,整合上万维度数据因子进行建模,使用了政府平台上采集的城市级数据,同时结合本地疾病防控实际业务经验和专家知识,更贴近重庆现状,精确度也显著高于传统方法,充分体现了多维数据来源的业务应用优势和实践价值。
重庆疾控中心课题组表示,疾病预测项目涉及了疾病防控、临床医学、大数据和人工智能等领域,是一个涉及交叉学科的课题,其研究复杂度和困难度非常高。下一步,课题组将在前期研究的基础上,进一步开展四个方面的工作,包括:继续优化模型,提高传染病预测和慢阻肺筛查的准确性;扩展更多传染病种的研究;联合进行重庆慢阻肺模型和流感、手足口病模型的卫生经济学价值测算研究;将传染病预测和慢性病筛查的研究成果落地应用。

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