传染病监测数据时空分析及早期预警统计技术研究进展
感染科疫情监测与早期预警系统
感染科疫情监测与早期预警系统近年来，全球范围内多次爆发的传染病疫情引起了人们对疾病监测与预警系统的关注。
特别是在感染科领域，疫情监测与早期预警系统的建立对于有效控制疾病的蔓延至关重要。
本文将探讨感染科疫情监测与早期预警系统的重要性以及构建与运行该系统的关键要素。
一、感染科疫情监测与早期预警系统的背景传染病在全球范围内造成了巨大的人员伤亡和经济损失，如埃博拉病毒、H1N1流感等。
因此，建立有效的感染科疫情监测与早期预警系统变得至关重要。
该系统可以收集、分析和报告感染科疾病的相关数据，以便及时发现和响应疫情，并采取必要的措施来减少病例数量和阻止疾病的进一步传播。
二、感染科疫情监测与早期预警系统的重要性1. 提前发现疫情：感染科疫情监测与早期预警系统利用大数据和人工智能技术，能够从海量数据中收集有关疾病的信息，并进行实时分析，从而提前预警疫情的发生，帮助医疗机构和政府采取针对性措施。
2. 加强疫情监管：该系统可以实时监测感染科病例的数量、分布和趋势，为疫情管控提供科学依据。
同时，它可以提供疫苗接种和防护措施的指导，帮助减少感染风险。
3. 快速响应和资源调配：通过感染科疫情监测与早期预警系统，可以实现医疗资源的合理调配和快速响应。
在发现疫情爆发或者传播风险较大的地区，可以迅速调集医护人员和物资，及时控制疫情的蔓延。
三、构建与运行感染科疫情监测与早期预警系统的关键要素1. 数据收集与整合：建立感染科疫情监测与早期预警系统需要收集多种数据，如病例报道、流行病学调查和实验室检测结果等。
这些数据需要进行有效整合，形成可视化的疫情图表和报告。
2. 数据分析与预测模型：感染科疫情监测与早期预警系统需要建立有效的数据分析和预测模型，以便准确预测疫情的发展趋势和风险等级。
通过分析历史数据和实时数据，可以及时发现异常情况并预测疫情的发展态势。
3. 多部门合作与信息共享：感染科疫情监测与早期预警系统需要多个部门之间的紧密合作，包括医疗机构、卫生部门、疾控中心等。
新发传染病的流行与早期识别预警研究
新发传染病的流行与早期识别预警研究摘要：传染病是指由病原体引起的、具有传染性的能够危害人体健康的疾病，在2020年传染病仍旧肆虐全球的背景下，如果遏制新发传染病的流行，在疾病出现并感染人群后进行及时高效的早期识别预警，这是影响传染病防控的重要内容。
结合笔者传染病学防治经验，在本文中介绍了新发传染病的流行现状及流行性特点，可以看出这类疾病带给人类健康的重大危害。
基于我国的全国性传染病自动预警信息系统，探讨了如何有效开展新发传染病的早期识别与监测预警。
旨在通过更精准、更及时的早期识别和监测预警，来增强人类的早期反应能力，为全人类迎接新发传染病危害性问题争取时间，共同保卫人类的健康。
关键词：新发传染病；流行；早期识别预警；病原体传染病是危害人类身体健康的重要公共卫生内容。
在人类的发展过程中，人们不断研发新型疫苗和控制药物，但仍有许多传染病病原体利用自己易发生变异的生物优势、繁殖扩散的宿主优势及人们接触活动的社会媒介条件，仍然在人类环境中保持着繁殖和扩散。
此外，新发传染病往往在多重因素影响下突然爆发，给人类带来严重危害[1]。
新发传染病是指由新型病原体引发的传染病类型，而人们在没有准备的条件下受到这些病原体的健康威胁和危害，往往也难以在短时间内研发出传染病的防控疫苗。
本研究旨在通过对新发传染病的现状、流行性特点，及如何进行早期识别预警的分析，为人类研究新发传染病提供理论参考，在疫苗肆虐全球的背景下共同保卫人类健康。
1 新发传染病的流行现状传染病种类自1940年至今已有了相当程度的增加，且以每年一种以上的速度不断增加。
在近十年来世界上新出现了埃博拉、甲型HIN9禽流感、西尼罗河热、猴痘等疾病在非洲、拉丁美洲等区域有了很广泛的流行[2]。
而艾滋、O13霍乱、甲型H1N1霍乱等疾病已经传入我国，成为危害我国国民身体健康的主要传染病类型。
新型传染病则以其强传染性和易变异特性，在现代化的便捷交通和更频繁的出行交际活动条件下，迅速在全球泛滥，成为危害全人类健康的恶劣影响的新发传染病。
传染病传播模型中的早期预警指标研究
传染病传播模型中的早期预警指标研究传染病是通过病原体在人际之间传播而引起的疾病。
在全球范围内，这类传染病的爆发和传播成为了一项严峻的挑战。
因此，早期预警成为了防控传染病的重要手段之一。
本文将探讨传染病传播模型中的早期预警指标。
一、传染病传播模型传染病传播模型是用来描述传染病的传播过程的数学模型。
根据传播方式的不同，传染病传播模型可以分为SIR模型、SEIR模型等。
SIR模型包括易感者(Susceptible)、感染者(Infectious)和康复者(Recovered or Removed)三个状态。
这些模型可以帮助研究人员更好地理解传染病的传播规律。
二、早期预警指标的重要性传染病在早期时期通常没有明显的症状，但已具备传播能力。
因此，早期预警指标的研究对于预防和控制传染病的传播至关重要。
通过分析和监测早期预警指标，可以及时发现传染病的潜在风险，采取措施来遏制疾病的蔓延。
三、常见的早期预警指标1. 疫情发展速度：通过分析疫情在不同时间段的爆发速度，可以预测未来的传播态势。
当疫情发展速度超过一定阈值时，即可发出早期预警。
2. 病例的时空分布：通过分析传染病的时空分布特征，可以了解疫情的扩散路径和传播途径。
当发现特定地区或人群中病例数量异常增加时，可以作为早期预警的依据。
3. 移动性和人口流动：疫情的传播通常与人口的移动性和流动有关。
因此，通过分析人群流动的数据，可以判断传染病的传播风险，并提前采取相应的防控措施。
4. 社交网络和行为数据分析：通过分析社交网络和行为数据，可以了解人们的交往模式和行为特征，从而评估传染病的传播潜力和传播速度。
四、早期预警指标的应用案例1. SARS预警：2003年的SARS爆发使得早期预警指标的研究变得尤为重要。
通过对SARS病例的时空分布分析和人群流动数据的监测，研究人员及时发现了疫情的传播路径和高风险地区，从而提前采取措施控制疾病的蔓延。
2. COVID-19预警：目前，COVID-19疫情在全球范围内蔓延，早期预警指标的研究再次显得至关重要。
传染病预警研究进展
传染病预警研究进展传染病暴发早期预警研究是全球公共卫生领域研究的热点。
早期识别传染病暴发，并迅速采取有效的控制措施，降低相关传染病的发病率和死亡率，本文对传染病的预警研究进展进行了综述。
标签：传染病预警；研究进展传染病暴发早期预警研究是全球公共卫生领域研究的热点。
早期识别传染病暴发，并迅速采取有效的措施，降低相关传染病的发病率和死亡率。
研究表明，在过去50年间，新发传染病的数量增长了4倍[1～4]，如何快速准确的建立传染病的早期预警系统成为人们关注的重点。
1 传染病预警模型的种类目前应用在疾病监测的预警模型按资料类型可分为时间预警模型、空间预警模型及时空预警模型。
2预警模型2.1时间预警模型时间预警模型包括基于控制图的预警模型、时间序列模型、线性回归模型、基于隐马尔可夫链模型等。
此类统计模型的特点在于，根据过去一段时间监测变量值的大小，利用上述统计模型预测未来该变量值的大小，根据预测值的大小，按时间资料的分布特点确定备选预警阈值，并结合实际情况，调整预警阈值的大小，当实际水平超过阈值则发出警讯。
ARIMA模型，作为一元时间序列分析中的经典模型，是时间序列分析中较为成熟和应用较为广泛的方法之一[11]。
ARIMA模型由Box与Jenkins于1976年提出，作为目前时间序列建模中最重要和常用的方法之一，不仅适用于一般时间序列模型要求的平稳时间资料，还适用于经过d阶差分后可平稳化的非平稳时间序列。
ARIMA模型已广泛应用于传染病的预测预警研究。
北京市的研究利用2005年9月～2009年3月顺义区各月流感样病例报告资料建立ARIMA模型。
结果显示预测值与实际值相当吻合，预测的动态趋势与实际情况基本一致，但各月实测报告数全部落入了预测值的95%可信区间范围[5～7]。
2.2空间预警模型空间预警模型利用病例的空间地理信息，如行政区域名称、家庭住址、工作单位等发现病例的地理聚集程度，及早识别传染病的异常情况。
传染病防控中的信息技术与数据分析研究
传染病防控中的信息技术与数据分析研究随着社会的进步和科技的发展，信息技术与数据分析在传染病防控方面的应用日益广泛。
本文将探讨信息技术与数据分析在传染病防控中的重要性，并介绍相关的研究成果和应用实例。
一、传染病防控中的信息技术应用信息技术在传染病防控中发挥着至关重要的作用。
首先，信息技术为传染病的监测和预警提供了有效手段。
通过传染病监测系统，可以实时追踪疫情数据，及时报警和预测疫情的传播趋势，为决策制定提供科学依据。
其次，信息技术在传染病的溯源和追踪中发挥了重要作用。
通过建立传染病数据库和大数据分析平台，可以根据患者的个人信息、流行病学调查数据和疾病传播模型，实现对传染病病原体的快速溯源和传播路径的追踪，从而更好地控制和预防传染病的扩散。
再次，信息技术为传染病监测与控制提供了便捷高效的工具。
借助信息技术，医疗卫生部门可以远程监测传染病状况，实时了解各地医疗资源和药品的供需情况，并进行合理调配；同时，居民也可以通过手机应用获取最新的预防知识和指导，及时采取有效的防控措施。
二、传染病防控中的数据分析应用数据分析在传染病防控中发挥着重要的作用。
首先，数据分析可以帮助疾病监测部门实现对大规模数据的快速处理和分析。
通过应用数据挖掘和人工智能技术，可以从庞大的数据中发现隐藏的规律和异常模式，提前预警和发现传染病的爆发。
其次，数据分析可以为传染病的模型建立和预测提供依据。
通过建立数学模型和利用历史数据进行分析，可以对传染病的传播过程进行模拟和预测，辅助决策制定。
再次，数据分析可以帮助政府和医疗卫生部门制定科学合理的防控措施。
通过对疾病数据和流行病学调查数据的分析，可以对疫情发展趋势进行预测，根据不同地区和不同人群的特点，制定针对性的防控策略，最大限度地减少传染病的传播。
三、相关研究成果与应用实例信息技术与数据分析在传染病防控领域的研究和应用已经取得了许多成果。
例如，近年来，基于大数据分析的传染病预测模型被广泛应用于疾病的监测与预测，为决策者提供了重要的参考。
我国传染病预警监测模型研究进展综述
0引言传染病的暴发流行多为突发性，无规律可循[1]，对人民生命健康及社会稳定造成巨大危害。
传染病预警是传染病预防和控制的基础，是研判疫情趋势、遏制疫情蔓延的关键。
2003年传染性非典型肺炎危机事件爆发后，我国建立了传染病与突发公共卫生事件网络直报系统，但缺乏利用数据模型对传染病进行预警[2]。
随着信息技术的发展和公众健康需求的增长，卫生资源不断优化，传染病预警体系发生转变，基于数据模型的传染病预警研究受到公共卫生领域的青睐。
近年来，国内外学者在传染病预警模型的研究方面做了大量探索：单一预警模型（时间模型[3]、空间模型[4]）、组合预警模型（时空模型[5]、关联模型（如症状-疾病关联模型[6]））、信息可视化展示[7]、区块链技术应用[8]、人工智能技术赋能[9]、物联网增效[10]等，传染病预警模型的研究正在为公共卫生事业的发展注入“新活力”。
本研究收集2020-2022年间国内外传染病预警研究文献150余篇，从不同技术、不同监测资料在传染病预警中的应用两大方面，对传染病预警模型的研究进展进行综述，以期为传染病预警模型的未来发展提供参考。
具体归纳见图1。
1不同方法在传染病预警模型中的应用1.1统计学方法在传染病预警模型中的应用传染病的发生和流行存在一定的人群、时间和空间特征，科学防控的基础在于及时发现危险因素、预测流行趋势、把握流行规律，提前预警并采取有针对性的防控措施对有效控制传染病的流行和对人群的危害至关重要。
基于统计学的传染病预警模型可分为时间、空间、时空三类模型。
归纳见图2。
时间模型分析常基于已监测数据，利用数学模型计算预期值。
时间模型中使用较为成熟的有CU-SUM 、ARIMA 及其衍生模型、Holt-Winters 模型，如任嘉豪[11]学者提出的基于Holt-Winters 预测模型，能较精准地对趋势性和季节———————————————————————基金项目:宁夏自然科学基金一般项目（2022AAC03738）；宁夏回族自治区重点研发计划项目（2022CMG02022）。
传染病监测体系和预警方式的研究进展
传染病监测体系和预警方式的研究进展摘要：信息系统的有效利用是公共卫生服务沟通与决策的重要支撑，在传染病预防控制领域更是如此。
利用传染病监测系统识别影响传染病健康问题或风险，在此基础上展开预测预警、提出干预措施并分析效果，将后置的疾病治疗转化为前置的预防控制，对传染病防制至关重要。
传染病监测预警是我国疾病预防控制工作的重要内容之一。
本文综合探索分析了国内外传染病监测预警实施方法和应用情况，了解传染病监测体系和预警方式的现状，为提升传染病监测预警能力提供参考。
关键词：传染病；监测体系；预警方式引言目前传染病预警方式主要包括基于医疗机构临床和实验室诊断数据的监测预警、基于症状监测的预警和基于时空分析的监测预警，但实际运用中发现存在预警时间滞后、技术落后和缺乏信息共享等不足，难以满足实际防控需求。
建议构建传染病监测数据跨部门、跨系统的互联互通和智慧化多点触发机制，加强预警技术方法研究，形成多渠道智能化监测预警。
1现阶段传染病监测预警工作的难点1.1现行系统繁多且标准不统一从疾病监测系统看，现行法定传染病网络直报系统、突发公共卫生事件信息报告系统，以及后期陆续建成的艾滋病、结核病等30个单病种监测系统。
上述系统虽然均为B/S架构，但遵循的数据标准架构不一致，且个案数据缺少唯一的识别标识，客观上形成了多个信息孤岛，整合难度较大。
从各医院现行信息系统看，医疗机构的信息平台构成复杂，规范标准不统一。
1.2症状监测推广应用难度较大症状监测是早期预警的重要手段。
近年，我国陆续建成流感样病例、不明原因肺炎、脊髓灰质炎等症状监测系统，依托国家“艾滋病和病毒性肝炎等重大传染病防治”科技重大专项开展五大症候群的监测，积累了丰富的经验。
由于症状监测信息来源广泛、渠道复杂，最终结果离不开实验室验证，需要消耗大量的人力、物力和财力。
另外，针对不同的传染病，预警模型的选择是否恰当、预警临界值的设置是否合理，都会影响到预警敏感度和特异度，响应成本也不同。
时空大数据分析技术在传染病预测预警中的应用
时空大数据分析技术在传染病预测预警中的应用屈晓晖;袁武;袁文;胡建平;孟群【期刊名称】《中国数字医学》【年(卷),期】2015(10)8【摘要】建立在泛在网络与空间信息技术之上的时空大数据为传染病预测预警提供了新的数据获取渠道和先进的数据处理方法，能够突破传统预测方法的局限，达到快速、及时、动态预测预警的目的，从而有效提高疫情防控的效率和效果。
结合大数据技术原理，针对传染病疫情发生时蕴含在泛在网络中海量的时空信息，利用时空语义关联信息获取技术、时空信息处理及存储技术以及基于自然语义的文本时空动态分析技术，构建一种基于泛在网络的全方位、多视角、多层次、深入快捷的传染病疫情信息立体获取途径，与直报系统互补，为提高传染病疫情的预测预警及防控能力提供了一种新的技术和手段。
%Technologies of spatio-temporal big data based on ubiquitous network and spatial information technology provide a new way to get data and an advanced method to process data, which could break through the limitations of traditional prediction method to achieve rapid, timely and dynamic forecasting and early warning so as to effectively improve the efficiency and effect of epidemic prevention and control to provide a broad application prospects. With the theory of big data and some technologies such as spatio-temporal semantics associated information retrieval, handling, storage and the natural semantic based spatio-temporal dynamic analysis of the text, we explore a speedily, comprehensive, multi-perspective, multi-level and three-dimensionalaccessing approach to improve the prevention and control ability for the monitoring and early warning of infectious diseases epidemic situation.【总页数】4页(P36-39)【作者】屈晓晖;袁武;袁文;胡建平;孟群【作者单位】国家卫生计生委统计信息中心，100038，北京市西城区北礼士路甲38号;北京理工大学计算机学院，100081;中国科学院地理科学与资源研究所，100101，北京市朝阳区大屯路甲11号;国家卫生计生委统计信息中心，100038，北京市西城区北礼士路甲38号;国家卫生计生委统计信息中心，100038，北京市西城区北礼士路甲38号【正文语种】中文【中图分类】R183;TP391【相关文献】1.传染病预测预警方法及应用进展(二) [J], 翟志光2.传染病预测预警方法及应用进展(一) [J], 翟志光3.空间分析技术在研究传染病时空传播规律中的应用 [J], 张旭;霍爱梅;姚晓丽;方立群;曹务春4.SVR回归在成绩预测预警中的应用研究 [J], 喻铁朔;甘琤;李霞;杨彩5.SVR回归在成绩预测预警中的应用研究 [J], 喻铁朔;甘琤;李霞;杨彩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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2009年9月26日 昆明
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• 随着信息技术的迅速发展，已经和正在产生大量 各类公共卫生信息和数据。
• 数据分析理论的滞后和分析技术的缺失，数据所 隐含的知识并未被充分认识和利用，而这些知识 可能具有潜在的巨大应用价值。
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Analysis) ——贝叶斯网络和隐马尔科夫模型 ❖ 聚集性探测(Cluster Detection) ❖ ……
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贝叶斯时空分析技术 Bayesian Disease Mapping
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传染病数据基本要素和特征
传染病数据是传染病流行过程及其 相关因素关系的符号化表示。
❖ 3S 技 术 等 先 进 技 术 的 迅 速 发 展 和 应 用 ， 为 深 入分析和揭示公共卫生信息数据间复杂的时 间和空间关系，一方面提供了重要的基础技 术平台，另一方面又产生了新的数据源。
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时空分析及早期预警统计技术研究进展
❖ 贝叶斯时空分析技术(Bayesian Disease Mapping) ❖ 多源监测数据分析技术(Multivariate Surveillance Data
聚集性探测 Cluster Detection
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回顾性和前瞻性两种分析策略
❖ 回顾性分析：发病模式与病因探索 ❖ 前瞻性分析：实时监测与早期预警
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前瞻性聚集性探测方法
➢ Kullduff前瞻性时-空扫描统计量 ➢ Rogerson空间模式监测方法 ➢ ……
❖ 由于传播特性，传染病流行常呈现出时空相关 性，Bayes建模可借用邻近时空信息。
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基于Bayes框架时空建模 的传染病流行规律多维度分析
GIS
信息 系统
RS
时空建模平台
传染病时空数据 自然环境数据
基于Bayes框架建模充分反映了传染病数据的 基本要素与特征
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❖ 发病(率)在各个区域的时间变异: ❖ 各时点(段)的空间变异。 ❖ 相关因素与发发病病(率(率)的)的空影间响相、关以性及与这异种质影性响在
不同时间的大变小化及和其不在同时空间间上的的变变化异。。
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多尺度：传染病流行在不同时空尺度上表现出 的特征可能不同。
探索不同时空尺度间信息转换 及不同尺度的效应
Aline A. Nobre, Alexandra M. Schmidt, Hedibert F. Lopes. Spatio-temporal models for mapping the incidence of malaria in Pará. Environmetrics, 2005, 16: 291 – 304.
国内外预警系统研究的区别
探测方法
监测系统
国内 单纯时间聚集性探测 传统监测
国外 时空聚集性探测 症状监测
国内外预警系统研究的区别统监测
国外 时空聚集性探测 症状监测
前瞻性时空扫描统计量
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研究 区域
扫描窗口 病例
寻找病例最多的窗口： 扫描统计量S
多层次
国家 省 地市 区县 乡镇街道 个体
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个体本身特征
+
所在环境特征
个体是否发生传染病
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个体(个案数据)和环境(集合数据)因素的独立 和联合效应 各层次因素对传染病发病(率)的影响以及对 传染病发病(率)在不同层次之间变异的影响
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传染病时空信息在概化和细化过程中 反映出的特征渐变规律
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在全球尺度，可发现登革热广泛流行于北纬30 度和南纬20度之间。
非洲、东南亚、西太平洋地区地区、美洲加勒比地区及欧洲部分境域
近10年其分布有向高纬度或高海拔地区扩散趋势
但如在地区尺度上如我国海南地区，它可能呈散在聚集分布而 未能呈现出任何规律。
多维度、多尺度和多层次
多维度
病例的基本人口学特征以及与 流行相关的主要自然/社会因素
时间维
属性维
空间维
系 数
96.1 96.时12间 97.12 98.12
亚马逊河区域某州某时期疟疾发病的相对危险度变化 • 随时间推移，各区域疟疾发病相对危险度连续发生变化
• 各区域间相对危险度存在差异(空间异质性) • 相邻区域相对危险度有相似性(空间相关性) • 降雨量与疟疾发病的数量关系(系数)随不同时期发生变化
三三 个个 基基 本本 要特 素征
时态多维度 位置多尺度 属性多层次
人们所观察到的传染病流行是一系列 复杂的自然与社会因素综合作用的结果。 所谓传染病“流行规律”可理解为
在自然与社会多源复杂因子作用 下传染病流行的时空变化及其
相关因素的时空共变轨迹。
贝叶斯时空分析技术
从时间轴看，在揭示传染病发病(率)随时间发生变化的同时， 揭示其在每个时点上发病(率)存在的空间变异； 从空间轴看，在揭示传染病发病(率)随区域不同而发生变化 的同时，揭示在这些异质的区域上发病(率)存在的时间变异。 与此同时，还指揭示与传染病发病(率)上述时空变异所关联 的各种因子及其变化。
目前我国部分地区用于预警的方法主要是单纯 时间聚集性探测方法。
其主要目的是探测时间序列数据中发病例数异 常增加的时点。
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➢ 单纯时间聚集性分析的主要不足： 未利用疫情数据中的空间信息，难以
及时、准确地预警。
➢ 国外的研究多开始于2001年炭疽恐怖事件 后，纽约、华盛顿、西雅图等地先后建立 了早期预警系统试点 (时-空扫描统计量和 贝叶斯网络等技术)。
❖ Bayes学说是不同于经典统计(频率学派) 的另一大统计学派，随着计算机技术 的发展和Markov Chain Monte Carlo (MCMC)抽样算法的引入，Bayes方法 得以迅速发展和广泛应用。
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Bayesian Disease Mapping的优势
❖ 可利用人们对于传染病流行及其相关因素的先 验知识确定先验分布。