傳染病預(yù)測(cè)預(yù)警方法及應(yīng)用進(jìn)展（二）

翟志光

傳染病預(yù)測(cè)預(yù)警方法及應(yīng)用進(jìn)展（二）

翟志光

（中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)基礎(chǔ)理論研究所，北京100700）

傳染??；預(yù)測(cè)預(yù)警；應(yīng)用進(jìn)展

傳染病預(yù)測(cè)是將數(shù)學(xué)與傳染病流行病學(xué)相結(jié)合的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，應(yīng)用于各種傳染病的預(yù)測(cè)、預(yù)警，對(duì)傳染病的預(yù)防與控制有積極的意義。傳染病預(yù)測(cè)預(yù)警是根據(jù)傳染病的發(fā)生、發(fā)展規(guī)律及有關(guān)因素，用分析判斷和數(shù)學(xué)模型等方法對(duì)可能發(fā)生的傳染病的發(fā)生、發(fā)展和流行趨勢(shì)做出的預(yù)測(cè)，對(duì)于提高傳染病預(yù)防控制工作的預(yù)見性和主動(dòng)性、提高效率和效益起重要的作用。隨著計(jì)算機(jī)的逐步推廣應(yīng)用以及預(yù)測(cè)理論的迅速發(fā)展，已有多種預(yù)測(cè)方法在傳染病的預(yù)防與控制中得到了實(shí)際應(yīng)用，成為傳染病預(yù)防與控制的一項(xiàng)有效手段。本文就國(guó)內(nèi)傳染病預(yù)測(cè)預(yù)警方法應(yīng)用情況進(jìn)行綜述。

4.2 定量預(yù)測(cè)技術(shù) 是借助數(shù)學(xué)手段利用原始資料，建立恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型，預(yù)測(cè)未來傳染病的發(fā)病數(shù)和發(fā)病率，其預(yù)測(cè)精度與可靠性取決于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和模型的科學(xué)性。根據(jù)自變量的多少可分為時(shí)間序列模型和多因素模型。時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型：假設(shè)預(yù)測(cè)對(duì)象的變化僅與時(shí)間有關(guān)，根據(jù)它的變化特征以慣性原理推測(cè)其未來狀態(tài)。時(shí)間序列模型主要包括灰色動(dòng)態(tài)模型、B-J模型和回歸預(yù)測(cè)模型等。

多因素模型：多因素分析是同時(shí)對(duì)觀察對(duì)象的2個(gè)或2個(gè)以上變量進(jìn)行分析，從相互聯(lián)系與制約的復(fù)雜關(guān)系中把握事物的本質(zhì)。多元回歸模型、逐步判別模型、小波模型等均屬多因素模型。目前常用的是時(shí)間序列模型中的灰色動(dòng)態(tài)模型和 Box-Jenkins 模型及多因素模型中的小波模型。

4.2.1 灰色動(dòng)態(tài)模型 灰色動(dòng)態(tài)模型是我國(guó)學(xué)者鄧聚龍教授于1982年創(chuàng)立的，它以顏色的深淺代表系統(tǒng)信息的完備程度，由于人們對(duì)傳統(tǒng)傳染病的發(fā)病因素還未完全掌握，所以構(gòu)成了傳染病發(fā)病或明或暗的灰色系統(tǒng)，其中應(yīng)用最廣泛的是GM（1，1）模型?；疑珓?dòng)態(tài)模型對(duì)樣本容量和概率分布沒有嚴(yán)格要求，模型簡(jiǎn)單，預(yù)測(cè)效果好，適合于對(duì)流行因素較穩(wěn)定的疾病進(jìn)行短期預(yù)測(cè)。目前該模型在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，也普遍用于多種傳染病的預(yù)測(cè)，已證實(shí)其適用性較強(qiáng)、建模的精度較高和預(yù)測(cè)性能好的優(yōu)點(diǎn)。

蔣瑩，祝太平[14]以建德市2002～2007年肺結(jié)核發(fā)病率建立預(yù)測(cè)模型，對(duì)2008年及2009年肺結(jié)核發(fā)病情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，并利用2008年肺結(jié)核實(shí)際發(fā)病率與預(yù)測(cè)發(fā)病率進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算其相對(duì)誤差來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)效果。結(jié)果表明建德市肺結(jié)核發(fā)病率的預(yù)測(cè)模型，經(jīng)建模可行性檢驗(yàn)，可獲得精度較高的GM（1，1）模型。經(jīng)殘差檢驗(yàn)，模型精度較好，可用于外推預(yù)測(cè)。2008年和2009年建德市肺結(jié)核發(fā)病率為78.84/10萬、80.44/10萬。經(jīng)可信度檢驗(yàn)，2008年肺結(jié)核發(fā)病率相對(duì)誤差為4.01%，說明整體擬合較好，預(yù)測(cè)結(jié)果可信。通過建立肺結(jié)核發(fā)病率預(yù)測(cè)模型，計(jì)算推算出的實(shí)際值和預(yù)測(cè)值基本吻合，殘差較小，擬合較好。

此外，灰色模型在細(xì)菌性痢疾[15]、甲肝[16]、傷寒[17]、淋病[18]、禽流感[19]、麻風(fēng)病[20]、血吸蟲病[21]和瘧疾[22]等的流行趨勢(shì)預(yù)測(cè)中，均顯示了良好的效果。

4.2.2 Box-Jenkins 模型 簡(jiǎn)稱B-J模型，是時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型中最復(fù)雜、最高級(jí)的模型。它將預(yù)測(cè)對(duì)象隨時(shí)間變化形成的序列看作是一個(gè)隨機(jī)序列，并呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，可以用數(shù)學(xué)模型近似描述。國(guó)外曾有人對(duì)12種不同的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行比較，認(rèn)為B-J模型仍是最好的預(yù)測(cè)模型之一，適用n＜50的非平穩(wěn)時(shí)序，是一種精確度較高的短期預(yù)測(cè)模型。B-J模型的缺點(diǎn)是計(jì)算過于復(fù)雜，影響其在實(shí)際工作中的推廣應(yīng)用。B-J模型是經(jīng)典的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，也是精確度較高的短期預(yù)測(cè)模型之一。其中自回歸滑動(dòng)平均混合模型 （autoregressive integrated moving average，ARIMA）是最重要的時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)模型，但計(jì)算較為復(fù)雜，對(duì)數(shù)據(jù)的要求較高。

張翼飛[23]等建立細(xì)菌性痢疾月發(fā)病數(shù)的預(yù)測(cè)模型，探討AR1MA季節(jié)乘積模型在時(shí)間序列資料分析中的應(yīng)用。方法采用非條件最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)，通過季節(jié)差分方法使原始序列平穩(wěn)，按照殘差不相關(guān)原則、簡(jiǎn)潔原則確定模型結(jié)構(gòu)，依據(jù)AIC和SBC準(zhǔn)則確定模型階數(shù)，建立ARIMA預(yù)測(cè)模型。對(duì)所分析的季節(jié)性時(shí)間序列建立了乘積ARIMA（0，0，1）（0，1，1）12模型。方差估計(jì)值為288.106，AIC=619.661，SBC=620.492。對(duì)模型進(jìn)行白噪聲殘差分析（P=0.632），擬合優(yōu)度統(tǒng)計(jì)量表明ARIMA的估計(jì)具體模型是適合的。通過ARIMA（0，0，1）（0，1，1）12模型與ARIMA（0，1，1）12模型對(duì)細(xì)菌性痢疾月發(fā)病數(shù)預(yù)測(cè)效果的比較，表明ARIMA季節(jié)乘積模型是一種短期預(yù)測(cè)精度較高的預(yù)測(cè)模型。

4.2.3 小波模型 小波模型是統(tǒng)計(jì)學(xué)家新近引入預(yù)測(cè)領(lǐng)域的模型，正在成為國(guó)際上的一個(gè)研究熱點(diǎn)。它是近年來應(yīng)用數(shù)學(xué)領(lǐng)域新發(fā)展起來的一個(gè)分支，已成為國(guó)際上公認(rèn)的時(shí)間－頻率分析的有效工具，它把小波分析方法引入了預(yù)測(cè)領(lǐng)域，在對(duì)離散的傳染病時(shí)間序列資料，尤其是季節(jié)性的傳染病時(shí)間序列資料的分析和應(yīng)用方面取得了較大突破。

郭秀花[24]等利用小波分析理論構(gòu)建黑河市和臨沂市1995～1998年48個(gè)月的出血熱腎病綜合征發(fā)病率季節(jié)性時(shí)間序列的預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)兩市1999年12個(gè)月的發(fā)病率，大部分預(yù)測(cè)結(jié)果均與實(shí)際發(fā)病率較為接近，認(rèn)為小波分析是處理季節(jié)性時(shí)間序列的一種較好的預(yù)測(cè)方法。

吳學(xué)森等[25]則以部分縣1990～2001年的出血熱腎病綜合征月發(fā)病率分別建立了季節(jié)性趨勢(shì)時(shí)間序列小波預(yù)測(cè)模型和ARIMA時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，以2002年月發(fā)病率作為預(yù)測(cè)的實(shí)際參照值，ARIMA預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度只有66.1%。

4.3 組合預(yù)測(cè)法 在預(yù)測(cè)實(shí)踐中，對(duì)于某一特定問題可以運(yùn)用多種預(yù)測(cè)模型開展預(yù)測(cè)分析。不同的模型有著不同的適用范圍和優(yōu)勢(shì)，為了有效的利用各種模型的信息，J.M.Bates和C.W.J.Granger在1969年提出了“組合預(yù)測(cè)”的思想，即將各種預(yù)測(cè)方法以適當(dāng)?shù)男问竭M(jìn)行組合，以獲得最佳預(yù)測(cè)效果。組合預(yù)測(cè)在避免單一模型的局限性，減少預(yù)測(cè)誤差，提高預(yù)測(cè)精度等方面具有相對(duì)優(yōu)越性，組合預(yù)測(cè)是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法本身發(fā)展的必然結(jié)果。目前應(yīng)用組合預(yù)測(cè)方法進(jìn)行傳染病的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)分析文獻(xiàn)報(bào)道較少。4.3.1 ARIMA和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型組合 由于傳染病發(fā)病率序列的前后數(shù)據(jù)之間存在著十分復(fù)雜的影響關(guān)系，既包括線性關(guān)系又包括非線性關(guān)系。ARIMA模型是線性預(yù)測(cè)問題研究和實(shí)踐中最普遍的方法，也常用于疾病的預(yù)測(cè)研究。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型現(xiàn)已成為非線性時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)中最為有效的工具之一。ARIMA和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型針對(duì)不同的問題各有其相對(duì)的優(yōu)勢(shì)，將這兩種模型進(jìn)行合理有效地組合可以提高傳染病預(yù)測(cè)的效果。

嚴(yán)薇榮[26]等基于三種數(shù)學(xué)模型的傳染病發(fā)病率預(yù)測(cè)，構(gòu)建RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)傳染病發(fā)病率開展預(yù)測(cè)，并取得了較好的預(yù)測(cè)效果；構(gòu)建ARIMA-GRNN組合模型對(duì)傳染病發(fā)病率進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，效果優(yōu)于傳統(tǒng)的ARIMA模型；對(duì)ARIMA模型，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和ARIMA-GRNN組合模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行比較和分析，得出后兩種模型的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于傳統(tǒng)的線性ARIMA模型，且應(yīng)用更為簡(jiǎn)便。

4.3.2 模糊控制模型與BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型組合 趙冰等[27]將SIR型傳染病的模糊控制模型與BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型合并，將模糊控制器的輸出作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入，對(duì)傳染病的傳播趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后將預(yù)測(cè)的結(jié)果再輸入給模糊控制器，又得到相應(yīng)的控制措施，利用得到的控制措旌值再次對(duì)傳染病進(jìn)行預(yù)測(cè)。從而形成了一個(gè)SIR型傳染病的集控制和預(yù)測(cè)于一體的閉環(huán)系統(tǒng)模型：SIR型傳染病的模糊控制與預(yù)測(cè)模型。由于該模型自成一個(gè)閉路系統(tǒng)，模糊控制器的輸出——控制措施影響疾病的傳播，而對(duì)疾病傳播趨勢(shì)的預(yù)測(cè)結(jié)果反過來又可以調(diào)整控制措施。因此，利用該模型得到的控制措施更符合實(shí)際，確實(shí)能對(duì)疾病的蔓延起到抑制作用。而且對(duì)傳播趨勢(shì)的預(yù)測(cè)也會(huì)更加準(zhǔn)確。

運(yùn)用SIR型傳染病的模糊控制與預(yù)測(cè)模型，不僅可以對(duì)該類傳染病進(jìn)行模糊控制，從中得到具體的控制措旌，而且可以對(duì)該傳染病的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。該模型有四個(gè)優(yōu)點(diǎn)：①該模型突破了傳染病的控制與預(yù)測(cè)的傳統(tǒng)的建模方式：或者控制或者預(yù)測(cè)。由模型既可以得到具體的控制措旌，又可以對(duì)傳染病的傳播趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，一舉兩得。②由于該模型自成一個(gè)閉路系統(tǒng)，因此，具有較高的準(zhǔn)確性。③在模型的運(yùn)行過程中，可以調(diào)整控制措施，使之確實(shí)能控制疫情的蔓延。因此，具有實(shí)用性。④運(yùn)用該模型，有可能使疫情提前結(jié)束。因此，建立SIR型傳染病的模糊控制與預(yù)測(cè)模型是非常必要的，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

以2003年北京市爆發(fā)的SARS為例進(jìn)行研究， 結(jié)果系統(tǒng)輸出值與實(shí)際值非常接近，與實(shí)際相比，提前5天結(jié)束。說明由模糊控制器得到的控制措施確實(shí)可以限制疫情的蔓延。從而更加體現(xiàn)了建立SARS的模糊控制與預(yù)測(cè)模型是必要的、可行的。

5 總結(jié)與思考

傳染病預(yù)測(cè)預(yù)警方法是指導(dǎo)制訂和采取傳染病預(yù)防控制方法的重要手段和依據(jù)，對(duì)傳染病的預(yù)防與控制具有積極的現(xiàn)實(shí)意義。近年隨著傳染病規(guī)律逐步得到認(rèn)識(shí)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的普及應(yīng)用，傳染病的預(yù)測(cè)技術(shù)不斷取得進(jìn)展。但傳染病預(yù)測(cè)預(yù)警的方法、應(yīng)用推廣以及效果、效益的評(píng)價(jià)，尚需進(jìn)行更深入的探討。在這個(gè)過程中，中醫(yī)學(xué)與現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的理論和方法的結(jié)合甚為重要。

中醫(yī)學(xué)歷來注重對(duì)疫病的預(yù)測(cè)。中醫(yī)學(xué)重視人與自然的整體聯(lián)系，在《黃帝內(nèi)經(jīng)》中就確立了“天人合一”的思想，把人與自然環(huán)境看作密切相關(guān)的統(tǒng)一體。《黃帝內(nèi)經(jīng)》認(rèn)為，人生活在自然中，必然受到自然界運(yùn)動(dòng)變化包括氣候變化的影響。自然界的氣候變化有一定的周期，人體的生理病理變化，也“與天地相應(yīng)”。《黃帝內(nèi)經(jīng)》作者，在長(zhǎng)期的實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)了天體運(yùn)動(dòng)的五運(yùn)六氣周期，聯(lián)系到疾病發(fā)生的周期變化，于是產(chǎn)生了運(yùn)氣學(xué)說。運(yùn)氣學(xué)說，就是古人探討自然變化的周期性規(guī)律及其對(duì)疾病影響的一門學(xué)問，是古代的疾病預(yù)測(cè)學(xué)?！秲?nèi)經(jīng)》以降，醫(yī)家運(yùn)用五運(yùn)六氣理論對(duì)疫病發(fā)生的條件、疫病病因的屬性等進(jìn)行預(yù)測(cè)和把握，是中醫(yī)防治疫病的重要優(yōu)勢(shì)和特色?！秲?nèi)經(jīng)》“三年化疫”的理論，正是中醫(yī)學(xué)疫病預(yù)測(cè)的思想注重天、人、邪三者的關(guān)系和制衡的思考和發(fā)展。

在現(xiàn)代新發(fā)、突發(fā)傳染病的預(yù)測(cè)研究中，中醫(yī)學(xué)應(yīng)積極發(fā)揮自身的優(yōu)勢(shì)，不斷繼承與創(chuàng)新，吸收新技術(shù)新方法，與現(xiàn)代醫(yī)學(xué)預(yù)測(cè)預(yù)警方法和模型相結(jié)合，宏觀趨勢(shì)預(yù)測(cè)與定性定量預(yù)測(cè)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，逐步完善傳染病預(yù)測(cè)模式，為現(xiàn)代傳染病防治做出貢獻(xiàn)，是值得深入研究的課題。

[14] 蔣瑩,祝太平.灰色模型預(yù)測(cè)傳染病流行趨勢(shì)在基層的應(yīng)用[J].浙江預(yù)防醫(yī)學(xué),2010,22(2):21-22.

[15] 胡明,趙春暖.灰色模型在傳染病預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].鐵道醫(yī)學(xué),1991,19(3): 167-168.

[16] 朱恩學(xué),耿興斌.灰色系統(tǒng)在傳染病預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué), 1994,21(4):229.

[17] 潘平濤.應(yīng)用灰色模型預(yù)測(cè)傷寒發(fā)病率[J].浙江預(yù)防醫(yī)學(xué),2000,12(3):7-8.

[18] 艾維莉,林新勤,徐永芳,等.南寧市淋病1996～2005年發(fā)病率灰色模型及預(yù)測(cè)研究[J].中國(guó)熱帶醫(yī)學(xué),2007,7(9):1554-1555.

[19] 盛慶云,羅揚(yáng)珩,向昆,等.應(yīng)用灰色預(yù)測(cè)技術(shù)分析禽流感流行趨勢(shì)[J].中國(guó)公共衛(wèi)生管理,2007,23(4):368-370.

[20] 金光楠,蔡振群.GM(1,1)灰色模型在預(yù)測(cè)麻風(fēng)病患病率中的應(yīng)用[J].數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志,2007,20(5):720-727.

[21] 張姝,張強(qiáng),尹治成.灰色模型在血吸蟲病感染率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué),2007,34(7):1291-1293.

[22] 裘炯良,鄭劍寧,趙玉婉.應(yīng)用灰色模型研究瘧疾在中國(guó)的流行趨勢(shì)[J].中國(guó)媒介生物學(xué)及控制雜志,2004,15(1):43-45.

[23] 張翼飛,陳洪,劉嶺,等.ARIMA季節(jié)乘積模型在腸道傳染病預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].激光雜志,2008,29(2):91.

[24] 郭秀花,林濟(jì)南,曹務(wù)春,等.探討基于小波分析的季節(jié)性時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型[J].數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志,2003,16(3):195-197.

[25] 吳學(xué)森,王潔貞,劉云霞,等.基于小波分析的腎綜合征出血熱發(fā)病率預(yù)測(cè)方法[J].中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2005,22(1):9-12.

[26] 嚴(yán)薇榮.傳染病預(yù)警指標(biāo)體系及三種預(yù)測(cè)模型的研究[C].博士學(xué)位論文

[27] 趙冰.SIR型傳染病的模糊控制與預(yù)測(cè)[C].碩士學(xué)位論文.

洛寧縣中醫(yī)院創(chuàng)新監(jiān)督管理體系

[本刊訊] 8月3日從洛寧縣中醫(yī)院獲悉，該院推行“五大員”監(jiān)督管理體系幾個(gè)月來，徹底顛覆了以往“急整理、迎檢查”的現(xiàn)象，由被動(dòng)管理變?yōu)榉旨?jí)管理、主動(dòng)管理、自我管理，取得明顯成效。

洛寧縣中醫(yī)院探索建立的“五大員”監(jiān)督管理體系，由醫(yī)務(wù)科、護(hù)理部、控感辦和辦公室4個(gè)職能科室牽頭，分別負(fù)責(zé)督導(dǎo)醫(yī)療、護(hù)理、控感、統(tǒng)計(jì)和紀(jì)律衛(wèi)生工作。各科室的“五大員”將日常分管的工作記錄在冊(cè)，具體到天、詳細(xì)到地點(diǎn)、確定到人、說清事由、明確處理結(jié)果，由科室負(fù)責(zé)人簽字。4個(gè)職能科室定于每周二下午進(jìn)行檢查，對(duì)于各科室自己查出問題，責(zé)令其整改；對(duì)于科室沒有查出問題，而被職能查出的科室，醫(yī)院給予處罰。

現(xiàn)在，在洛寧縣中醫(yī)院廣大干部職工中，思考改革、議論創(chuàng)新的人多了，為醫(yī)院發(fā)展出主意、想辦法、提建議的多了，主動(dòng)學(xué)習(xí)、鉆研業(yè)務(wù)的人多了，與患者加強(qiáng)溝通、主動(dòng)為患者服務(wù)的現(xiàn)象多了。你追我趕、互幫互學(xué)現(xiàn)象蔚然成風(fēng)，該院的凝聚力、向心力明顯增強(qiáng)。

（楊建宇 張文娟）

10.3969/j.issn.1672-2779.2012.16.0115

1672-2779（2012）-16-0161-03

??韓世輝

2012-06-23）