本文選題：食源性疾病 + 大數(shù)據(jù)　； 參考：《系統(tǒng)工程理論與實踐》2015年10期

【摘要】：食源性疾病由于其癥狀輕重不一常被低估,但近年來,食源性疾病的爆發(fā)在全國范圍內(nèi)呈上升趨勢,準確探測食源性疾病事件并對其進行風險評估有重要意義.本文分別對哨點醫(yī)院監(jiān)測數(shù)據(jù)、食品檢測數(shù)據(jù)和來自互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)建立事件探測模型,實現(xiàn)風險評估,并分析比較模型優(yōu)劣,最后建立統(tǒng)一的時空框架,引入人口、交通、食品生產(chǎn)等大數(shù)據(jù)對風險預(yù)測結(jié)果進行綜合集成.通過對某大城市2014年食源性疾病事件的探測結(jié)果對比,實證結(jié)果表明,綜合模型預(yù)測的時空精度更高,對防控更具操作性.
[Abstract]:Foodborne diseases are often underestimated because of their different symptoms, but in recent years, outbreaks of foodborne diseases are on the rise in the whole country. It is of great significance to accurately detect food-borne disease events and evaluate their risk. In this paper, event detection models are established for sentinel hospital surveillance data, food detection data and data from the Internet to realize risk assessment, and the advantages and disadvantages of the models are analyzed and compared. Finally, a unified spatio-temporal framework is established to introduce population and transportation. Food production and other big data integrated risk prediction results. By comparing the detection results of food-borne disease events in a big city in 2014, the empirical results show that the prediction accuracy of the integrated model is higher, and the prediction is more feasible for prevention and control.
【作者單位】： 中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心科學(xué)數(shù)據(jù)中心;國家食品安全風險評估中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41371386,91224006) 衛(wèi)生部行業(yè)專項(201302005)
【分類號】：R155.3;TP311.13

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1963194