地理空间大数据与人工智能在城市登革热驱动因素识别与风险预测中的应用

摘要：

登革热是蚊媒病毒性传染病,广泛分布于全球热带、亚热带、甚至暖温带的城市化和半城市化区域,对全球100多个国家造成人群健康威胁.全球气候变化、城镇化和人口增长为登革病毒的扩散创造了有利条件.目前,由于缺乏可广泛接种的疫苗,媒介伊蚊控制是预防控制登革热的主要措施,而准确、及时的登革热风险预测可为登革热精准防控和决策制定提供重要依据.近年来,地理空间大数据的发展促进不同时空尺度下登革热驱动因素的识别.人工智能算法的进步,尤其是多种深度学习网络的出现,为登革热的风险预测提供了新技术.该文综合考虑登革热多种类型的驱动因素及其作用机制、地理空间大数据与人工智能技术,阐述如何应用地理空间大数据识别登革热的城市土地利用、气候环境和人口流动3方面的驱动因素,阐述人工智能算法在登革热传播风险预测中的应用现状.并基于现状提出未来研究应该加强在不同时空尺度上构建时空一体的风险预测模型,提议从预测值与真实值的差异、疫情时空聚集格局和防疫实际需求等方面评估模型性能.

关键词：登革热、驱动因素、风险预测、地理空间大数据、人工智能

所属期刊栏目：33

分类号：R373.3+3(医学微生物学（病原细菌学、病原微生物学）)

资助基金：中国科学院战略性先导科技专项XDA19040301

在线出版日期：2022-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：321-325