应用贝叶斯网络推理研究中国肾病综合征出血热的传播机制

作者：王磊; 刘起勇

来源：国外医学.医学地理分册, 2010, (04): 216-220.

• 贝叶斯网络推理
• 肾病综合征出血热
• 影响因素 Bayesian network inference
• hemorrhagic fever with renal syndrome
• influencing factors

目的利用贝叶斯网络推理研究我国肾病综合征出血热的影响因素并建立预测模型。方法收集我国1984～2000年的30个肾病综合征出血热监测点的气象资料、疾病数据、宿主数据、人口数据,结合应用遥感技术所得到的植被归一化指数、监测点的土壤、植被数据,利用贝叶斯网络推理对肾病综合征出血热的影响因素进行判断,进而建立肾病综合征出血热的预测评估模型。结果肾病综合征出血热发病与降水、气温、气压、日照、湿度、NDVI、海拔、鼠密度、土壤和植被有关。应用贝叶斯网络推理建立的肾病综合征出血热的预测评估模型准确率可达80%以上。不同类型的贝叶斯网络模型所建立的预测评估模型不同。结论贝叶斯网络推理为分析和研究自然疫源性疾...

• 单位
  中国疾病预防控制中心传染病预防控制所; 传染病预防控制国家重点实验室; 浙江省疾病预防控制中心