呼吸道病毒感染與氣候變化息息相關(guān)，深入研究其關(guān)聯(lián)性對(duì)于提升疾病預(yù)測(cè)能力和公共衛(wèi)生防控具有重要意義。金域醫(yī)學(xué)聯(lián)合廣州呼吸健康研究院副院長(zhǎng)教授團(tuán)隊(duì)，并攜手廣州醫(yī)科大學(xué)金域檢驗(yàn)學(xué)院、廣東省感染性疾病智能化診斷技術(shù)工程研究中心及廣州市傳染性疾病臨床快速診斷與預(yù)警重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室博士，共同研發(fā)了一款全新的呼吸道病毒感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。該模型基于環(huán)境數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，為疾病的早期預(yù)警與精準(zhǔn)防控提供了科學(xué)支撐。

2024年2月3日，該研究成果以《Development of a respiratory virus risk model with environmental data based on interpretable machine learning methods》為題，正式發(fā)表于國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《npj Climate and Atmospheric Science》。作為地球科學(xué)領(lǐng)域三大Nature子刊之一，該期刊在氣候?qū)W與大氣科學(xué)領(lǐng)域享有極高的學(xué)術(shù)地位。本次研究的發(fā)表，不僅展現(xiàn)了金域醫(yī)學(xué)在傳染病智能防控領(lǐng)域的創(chuàng)新能力，也為全球范圍內(nèi)的呼吸道病毒感染預(yù)測(cè)提供了重要的學(xué)術(shù)支持。

該研究團(tuán)隊(duì)利用CRFC（條件隨機(jī)場(chǎng)分類）算法，成功構(gòu)建了多標(biāo)簽分類模型，可同時(shí)預(yù)測(cè)多種呼吸道病毒的感染風(fēng)險(xiǎn)。模型表現(xiàn)優(yōu)異，平均準(zhǔn)確率達(dá)到0.76，AUC（曲線下面積）高達(dá)0.9，在病毒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方面展現(xiàn)出極高的可靠性。該模型不僅適用于中國(guó)地區(qū)的病毒感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，還具備向全球不同地區(qū)和人群推廣應(yīng)用的潛力。通過(guò)結(jié)合環(huán)境因素與個(gè)體健康信息，模型可為臨床決策和公共衛(wèi)生規(guī)劃提供智能化支持，助力精準(zhǔn)施策。

依托金域醫(yī)學(xué)在全國(guó)范圍內(nèi)積累的呼吸道病毒檢測(cè)大數(shù)據(jù)，結(jié)合空氣污染物與氣象數(shù)據(jù)，該研究深入分析了環(huán)境因素對(duì)呼吸道病毒傳播的影響機(jī)制，為臨床醫(yī)生提供更精準(zhǔn)、直觀的診斷依據(jù)。該模型不僅有助于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)病毒的傳播趨勢(shì)和潛在風(fēng)險(xiǎn)，還能為政府部門提供區(qū)域性病毒傳播模式和流行病學(xué)特征的精準(zhǔn)分析，進(jìn)一步優(yōu)化公共衛(wèi)生策略。

未來(lái)，金域醫(yī)學(xué)將充分發(fā)揮其大數(shù)據(jù)資源與人工智能技術(shù)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘、模型優(yōu)化和跨學(xué)科融合，持續(xù)推進(jìn)氣象科學(xué)、醫(yī)學(xué)與人工智能技術(shù)的深度結(jié)合，為全球疾病防控和人類健康事業(yè)貢獻(xiàn)更大力量。

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