基于互联网数据的传染病预测模型研究进展何琪乐１张瑾瑶１吴卓存１杨予青１赵伟２胡红濮１（１中国医学科学院／北京协和医学院医学信息研究所北京１０００２０２北京市垂杨柳医院北京１０００２２）〔摘要〕目的／意义系统梳理基于互联网数据的传染病预测模型相关研究，助力实现传染病监测关口前移，为构建传染病智慧化立体防治体系提供参考。方法／过程对ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ核心数据库和中国知网收录的近２０年基于互联网数据的传染病监测预警研究发展历程及研究方向进行梳理，分析当前主要问题与挑战，总结常见预测模型及其优化方向。结果／结论互联网传染病监测研究呈监测疾病多样化、数据来源精细化和专业化等趋势。由于互联网数据的复杂性和不确定性，现有模型大多仅适用于短时或实时预测。通过构建组合模型、加强多源数据融合、完善关键词与影响因素选择等方式，可进一步优化模型，加强拟合效果和预测能力。〔关键词〕传染病监测预警；流行病情报学；预测模型；搜索引擎；互联网〔中图分类号〕Ｒ－０５８〔文献标识码〕Ａ〔ＤＯＩ〕１０３９６９／ｊｉｓｓｎ１６７３－６０３６２０２４０２００６ＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｇｒｅｓｓｏｆｔｈｅＩｎｆｅｃｔｉｏｕｓＤｉｓｅａｓｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌｓＢａｓｅｄｏｎＩｎｔｅｒｎｅｔＤａｔａＨＥＱｉｌｅ１，ＺＨＡＮＧＪｉｎｙａｏ１，ＷＵＺｈｕｏｃｕｎ１，ＹＡＮＧＹｕｑｉｎｇ１，ＺＨＡＯＷｅｉ２，ＨＵＨｏｎｇｐｕ１１ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭｅｄｉｃａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＭｅｄｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ＆ＰｅｋｉｎｇＵｎｉｏｎＭｅｄｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００２０，Ｃｈｉｎａ；２ＢｅｉｊｉｎｇＣｈｕｉｙａｎｇｌｉｕＨｏｓｐｉｔａｌ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００２２，Ｃｈｉｎａ〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕Ｐｕｒｐｏｓｅ／ＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅＴｈｅｐａｐｅｒｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙｒｅｖｉｅｗｓｒｅｌｅｖａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｎｆｅｃｔｉｏｕｓｄｉｓｅａｓｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｂａｓｅｄｏｎｉｎｔｅｒｎｅｔｄａｔａ，ｈｅｌｐｓｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｉｎｆｅｃｔｉｏｕｓｄｉｓｅａｓｅｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ，ａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｓｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｆｏｒｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆ...
