基于大数据的食源性疾病事件探测与风险评估

摘要：

食源性疾病由于其症状轻重不一常被低估,但近年来,食源性疾病的爆发在全国范围内呈上升趋势,准确探测食源性疾病事件并对其进行风险评估有重要意义.本文分别对哨点医院监测数据、食品检测数据和来自互联网的数据建立事件探测模型,实现风险评估,并分析比较模型优劣,最后建立统一的时空框架,引入人口、交通、食品生产等大数据对风险预测结果进行综合集成.通过对某大城市2014年食源性疾病事件的探测结果对比,实证结果表明,综合模型预测的时空精度更高,对防控更具操作性.

关键词：食源性疾病、大数据、事件探测、风险评估、集成时空框架

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金41371386,91224006;卫生部行业专项201302005

在线出版日期：2015-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：2523-2530