我院研究发现网络搜索大数据能显著提高登革热疫情预测效果
2017-09-22来源:环境与健康研究室 浏览次数:

近期,我院环境与健康研究团队在国际杂志《PLOS Neglected Tropical Diseases》上发表题为《Dengue Baidu Search Index data can improve the prediction of local dengue epidemic: A case study in Guangzhou, China》的研究论文。该研究阐述了基于互联网大数据的百度登革热搜索指数(Dengue Baidu Search Index)与登革热疫情的关系,发现搜索指数有助于提高登革热疫情预测效果,结果对于构建和完善我省登革热早期预测预警系统具有指导作用。

该研究通过整合广州市2011-2014年的登革热监测病例、气象和百度登革热搜索指数等数据,通过分析登革热病例数与气象因素和百度搜索指数等指标之间的关联,分别构建了基于气象等因素的传统预测模型和基于百度搜索指数的新型预测模型。结果提示,登革热疫情与百度搜索指数存在线性相关关系,并且在传统模型中加入百度搜索指数可显著增加模型预测登革热疫情的能力。这对公共卫生部门建立登革热的早期预警系统具有参考价值,从而提升传统预警系统的预测能力。

 

延伸阅读: #/plosntds/article?id=10.1371/journal.pntd.0005354

 

 

Dengue Baidu Search Index data can improve the prediction of local dengue epidemic: A case study in Guangzhou, China文章首页

供稿:刘涛