呼吸道病毒感染與氣候變化息息相關，深入研究其關聯性對于提升疾病預測能力和公共衛生防控具有重要意義。金域醫學聯合廣州呼吸健康研究院副院長教授團隊，并攜手廣州醫科大學金域檢驗學院、廣東省感染性疾病智能化診斷技術工程研究中心及廣州市傳染性疾病臨床快速診斷與預警重點實驗室博士，共同研發了一款全新的呼吸道病毒感染風險預測模型。該模型基于環境數據與機器學習技術，為疾病的早期預警與精準防控提供了科學支撐。
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，正式發表于國際頂級學術期刊《npj Climate and Atmospheric Science》。作為地球科學領域三大Nature子刊之一，該期刊在氣候學與大氣科學領域享有極高的學術地位。本次研究的發表，不僅展現了金域醫學在傳染病智能防控領域的創新能力，也為全球范圍內的呼吸道病毒感染預測提供了重要的學術支持。
該研究團隊利用CRFC（條件隨機場分類）算法，成功構建了多標簽分類模型，可同時預測多種呼吸道病毒的感染風險。模型表現優異，平均準確率達到0.76，AUC（曲線下面積）高達0.9，在病毒風險預測方面展現出極高的可靠性。該模型不僅適用于中國地區的病毒感染風險預測，還具備向全球不同地區和人群推廣應用的潛力。通過結合環境因素與個體健康信息，模型可為臨床決策和公共衛生規劃提供智能化支持，助力精準施策。
依托金域醫學在全國范圍內積累的呼吸道病毒檢測大數據，結合空氣污染物與氣象數據，該研究深入分析了環境因素對呼吸道病毒傳播的影響機制，為臨床醫生提供更精準、直觀的診斷依據。該模型不僅有助于實時監測病毒的傳播趨勢和潛在風險，還能為政府部門提供區域性病毒傳播模式和流行病學特征的精準分析，進一步優化公共衛生策略。
未來，金域醫學將充分發揮其大數據資源與人工智能技術優勢，進一步加強數據挖掘、模型優化和跨學科融合，持續推進氣象科學、醫學與人工智能技術的深度結合，為全球疾病防控和人類健康事業貢獻更大力量。
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