【摘 要】
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自新型冠状病毒肺炎疫情发生以来,一些学者利用疫情公开数据建立预测模型。所用预测方式包括曲线拟合、传染病动力学模型及人工智能算法三大类。传统的曲线拟合预测方式无法
【机 构】
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复旦大学附属中山医院生物统计室,复旦大学临床流行病学与循证医学中心,南京医科大学公共卫生学院生物统计学系
【基金项目】
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国家自然科学基金专项项目(82041024),国家自然科学青年基金(81903407)
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自新型冠状病毒肺炎疫情发生以来,一些学者利用疫情公开数据建立预测模型。所用预测方式包括曲线拟合、传染病动力学模型及人工智能算法三大类。传统的曲线拟合预测方式无法考虑传染病特征,预测结果并不可靠。传染病动力学模型是本次疫情预测应用最多的一类,能够考虑传染病的传播速度、传播模式及各种防控措施等因素,但由于考虑的参数不可能全面,且参数可能在疫情不同阶段发生动态变化,因此预测效果往往不佳,但对早期预警、防控决策支持及防控效果评价具有重要应用价值。人工智能方法可以综合考虑不同防控措施以及多种因素的影响,如果考虑得当
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