【摘 要】
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目的 研究基于多源数据的流感样病例数预测模型，为呼吸道传染病流行态势感知与风险预警探索方法。方法 以面向多源数据的不同特征组合为基础，分别构建流感样病例数预测模型，评估不同特征对预测准确率的影响，并选择最优模型进行应用。结果 历史流感样病例数、流感病原阳性率和节假日特征对模型预测准确率具有正向影响，诊疗和气象特征对模型预测准确率无明显正向影响。最优模型预测准确率79.5%，实际应用效果良好。结论
【基金项目】
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科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目《新冠肺炎疫情等公共卫生事件的智能流调研究》（项目编号：2021ZD0114005）； 上海市科委2020年“科技创新行动计划”技术标准项目《基于医疗健康大数据的新发重大传染病监测预警标准》（项目编号：20DZ2200400）；
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目的 研究基于多源数据的流感样病例数预测模型，为呼吸道传染病流行态势感知与风险预警探索方法。方法 以面向多源数据的不同特征组合为基础，分别构建流感样病例数预测模型，评估不同特征对预测准确率的影响，并选择最优模型进行应用。结果 历史流感样病例数、流感病原阳性率和节假日特征对模型预测准确率具有正向影响，诊疗和气象特征对模型预测准确率无明显正向影响。最优模型预测准确率79.5%，实际应用效果良好。结论 基于多源数据、特征分组的流感发病态势感知与风险预警方法具有较高可行性，可为其他呼吸道传染病流行态势感知和风险预警模型的构建提供借鉴。
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