多數(shù)據(jù)融合下的氣象敏感性疾病綜合數(shù)據(jù)平臺設(shè)計(jì)

中圖分類號：R181 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

隨著全球氣候變化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快以及人類對環(huán)境資源的開發(fā)和利用，氣象條件變化、極端天氣事件、氣象災(zāi)害等氣象因素已成為影響公共健康的重要因素。氣象變化不僅對傳染性疾病的傳播模式產(chǎn)生顯著影響，也對慢性非傳染性疾病的防控帶來極大挑戰(zhàn)[1]。例如：極端氣溫變化和空氣污染的增加使得呼吸系統(tǒng)疾病、心腦血管疾病等的發(fā)病率上升。因此，如何通過精準(zhǔn)的氣象數(shù)據(jù)與健康數(shù)據(jù)融合，建立有效的疾病預(yù)警系統(tǒng)，已成為當(dāng)前公共衛(wèi)生領(lǐng)域亟須解決的關(guān)鍵問題。本研究旨在設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于多數(shù)據(jù)融合的氣象敏感性疾病綜合數(shù)據(jù)平臺，旨在為氣象因素與健康風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系提供有效分析工具，助力疾病防控與管理。

1平臺需求分析

1.1 功能需求分析

1.1.1異構(gòu)數(shù)據(jù)集成需求

在數(shù)據(jù)整合方面，系統(tǒng)須兼容氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)（含衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、地面?zhèn)鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)）與公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)（醫(yī)療機(jī)構(gòu)診療記錄、疾控中心監(jiān)測報(bào)告）的異構(gòu)接入。核心功能模塊應(yīng)包含數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化引擎、實(shí)時(shí)流處理單元及質(zhì)量校驗(yàn)算法，重點(diǎn)解決多源數(shù)據(jù)的時(shí)空對齊與噪聲過濾問題。針對時(shí)序監(jiān)測數(shù)據(jù)、地理空間影像及非結(jié)構(gòu)化文本等不同模態(tài)數(shù)據(jù)，采用分階段的ETL處理流程，通過定義統(tǒng)一數(shù)據(jù)模式與清洗規(guī)則實(shí)現(xiàn)有效融合。

1.1. 2 動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)表征需求

可視化子系統(tǒng)須構(gòu)建氣象-疾病關(guān)聯(lián)的多維分析體系，涵蓋熱力圖渲染、時(shí)間序列曲線及趨勢預(yù)測圖等表現(xiàn)形式。在交互層面，允許用戶組合氣象要素閾值、地理區(qū)域范圍與疾病分類標(biāo)簽進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢索[2]，基于WebGL技術(shù)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模空間數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)渲染。前端架構(gòu)采用組件化設(shè)計(jì)模式（React/Vue框架），通過長連接技術(shù)（WebSocket協(xié)議）保障可視化視圖的即時(shí)更新。

1.1.3跨終端協(xié)同需求

系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)須實(shí)現(xiàn)Web應(yīng)用與移動(dòng)終端（iOS/Android雙平臺）的深度協(xié)同。移動(dòng)側(cè)重點(diǎn)在于輕量化預(yù)警推送功能，集成地理圍欄技術(shù)實(shí)現(xiàn)區(qū)域化疾病風(fēng)險(xiǎn)提醒；Web側(cè)重多維數(shù)據(jù)分析功能，采用容器化布局適配不同屏幕尺寸。兩端共享統(tǒng)一的RESTfulAPI接口層，通過JWT令牌機(jī)制保障數(shù)據(jù)傳輸安全，建立狀態(tài)同步引擎維持操作邏輯的一致性。

1.2非功能需求分析

1.2.1高負(fù)載處理需求

在數(shù)據(jù)處理層，系統(tǒng)架構(gòu)須構(gòu)建分布式流處理框架（Hadoop/Spark集群），集成內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（Redis集群）優(yōu)化高頻訪問場景下的I/O效率。特別需要指出的是，彈性擴(kuò)展架構(gòu)應(yīng)包含自動(dòng)伸縮機(jī)制，通過Kubernetes編排器實(shí)現(xiàn)計(jì)算節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)擴(kuò)容，配置流量監(jiān)測模塊智能分配請求負(fù)載，確保每秒萬級事務(wù)處理能力（ TPS?10000 ）。

1.2.2安全防護(hù)體系需求

數(shù)據(jù)傳輸層采用混合加密策略，在應(yīng)用層構(gòu)建AES-256端到端加密通道，網(wǎng)絡(luò)層部署TLS1.3協(xié)議棧強(qiáng)化握手過程。存儲層實(shí)施基于角色的訪問控制（RBAC）模型，結(jié)合時(shí)間戳審計(jì)日志與密鑰輪換策略。在合規(guī)性方面，須建立數(shù)據(jù)脫敏引擎對醫(yī)療字段作者簡介：李秀萍（1979—），女，工程師，學(xué)士；研究方向：計(jì)算機(jī)，人才管理。

進(jìn)行泛化處理，設(shè)計(jì)雙因素認(rèn)證流程（短信驗(yàn)證 + 生物識別）滿足GDPR第32條技術(shù)要求。

1.2.3彈性架構(gòu)需求

采用服務(wù)網(wǎng)格（ServiceMesh）技術(shù)實(shí)現(xiàn)微服務(wù)間的智能路由，各功能模塊通過輕量級應(yīng)用程序編程接口（ApplicationProgrammingInterface，API）進(jìn)行解耦。基礎(chǔ)設(shè)施層依托容器化編排體系（DockerSwarm/Kubemetes），采用聲明式配置管理保證跨操作系統(tǒng)（Windows/Linux）部署一致性。在資源調(diào)度層面，引入云計(jì)算資源編排器（Terraform），建立按需擴(kuò)容策略，當(dāng)用戶并發(fā)量增長 300% 時(shí)，系統(tǒng)響應(yīng)延遲須控制在2s以內(nèi)。

2綜合數(shù)據(jù)平臺總體設(shè)計(jì)

2.1平臺架構(gòu)設(shè)計(jì)

平臺采用分層架構(gòu)模式，包含感知層、傳輸層、平臺層和應(yīng)用層，如圖1所示。感知層部署多源數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)，整合地面?zhèn)鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)與衛(wèi)星遙感裝置，實(shí)現(xiàn)氣象參數(shù)與醫(yī)療數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)捕獲。傳輸層建立雙向數(shù)據(jù)傳輸通道，運(yùn)用消息隊(duì)列與API接口組合傳輸機(jī)制，保障多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效流轉(zhuǎn)。平臺層構(gòu)建混合式數(shù)據(jù)處理中心，集成分布式存儲集群與流式計(jì)算引擎，完成數(shù)據(jù)清洗、特征提取及模型運(yùn)算。應(yīng)用層開發(fā)可視化交互模塊，通過可配置儀表板輸出分析結(jié)果。

架構(gòu)示意圖清晰呈現(xiàn)各層級間的數(shù)據(jù)流向與控制邏輯。在微服務(wù)框架下，各業(yè)務(wù)組件封裝為獨(dú)立服務(wù)單元，基于Docker容器實(shí)現(xiàn)進(jìn)程隔離，借助Kubermetes集群管理工具完成動(dòng)態(tài)資源調(diào)度[3]。該設(shè)計(jì)通過模塊解耦提升系統(tǒng)魯棒性，當(dāng)出現(xiàn)單節(jié)點(diǎn)故障時(shí)，能快速切換服務(wù)實(shí)例，同時(shí)支持計(jì)算資源的彈性擴(kuò)容，滿足海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析需求。分層結(jié)構(gòu)有效降低系統(tǒng)耦合度，使各層級技術(shù)升級互不干擾。

2.2 數(shù)據(jù)流程設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)流程設(shè)計(jì)部分涉及從氣象數(shù)據(jù)源和醫(yī)療數(shù)據(jù)源到最終數(shù)據(jù)存儲與分析的整個(gè)流程。在氣象數(shù)據(jù)采集路徑方面，衛(wèi)星數(shù)據(jù)和地面?zhèn)鞲衅鞯臄?shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備收集，之后傳送至平臺進(jìn)行進(jìn)一步處理和分析。醫(yī)療數(shù)據(jù)包括來自醫(yī)院和疾控中心的數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)一的接入規(guī)范進(jìn)行采集，確保數(shù)據(jù)格式的一致性和準(zhǔn)確性。接入的多模態(tài)數(shù)據(jù)將通過數(shù)據(jù)預(yù)處理進(jìn)行清洗和去噪，隨后進(jìn)行融合處理，最終存儲于分布式數(shù)據(jù)庫中。

圖2展示了數(shù)據(jù)的采集路徑和處理流程，明確了各類數(shù)據(jù)的流動(dòng)方向和處理節(jié)點(diǎn)，確保數(shù)據(jù)從源頭到分析結(jié)果的每個(gè)環(huán)節(jié)都能夠得到高效、準(zhǔn)確的處理。

2.3核心模塊設(shè)計(jì)

2.3.1用戶權(quán)限管理模塊

該模塊負(fù)責(zé)管理平臺用戶的權(quán)限和角色，確保數(shù)據(jù)訪問的安全性。通過基于角色的訪問控制（Role-

圖1平臺整體架構(gòu)

圖2數(shù)據(jù)的采集路徑和處理流程

BasedAccessControl，RBAC）機(jī)制，平臺可為不同用戶分配不同的訪問權(quán)限。模塊實(shí)現(xiàn)的核心公式如下：

P_i=f（R_i，A_i）

其中， P_i 表示用戶 i 的權(quán)限， R_i 表示用戶 i 的角色， A_i 表示用戶 i 請求的操作。函數(shù) f 根據(jù)角色和請求操作，返回權(quán)限結(jié)果。

2.3.2實(shí)時(shí)預(yù)警與歷史分析模塊

該模塊結(jié)合實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)和疾病數(shù)據(jù)，基于設(shè)定的閾值實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)警。通過時(shí)間序列分析，平臺能夠動(dòng)態(tài)檢測疾病風(fēng)險(xiǎn)的變化。預(yù)警系統(tǒng)根據(jù)公式（2）進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估[4]：

其中， R（t） 為時(shí)間 χ_t 的疾病風(fēng)險(xiǎn)， X_i（Ω_t） 為第 i 個(gè)氣象因素（溫度、濕度等）， w_i 為該因素的權(quán)重， n 為涉及的氣象因素?cái)?shù)。

2.3.3API接口與第三方系統(tǒng)對接

平臺須提供標(biāo)準(zhǔn)的API接口，支持與其他醫(yī)療平臺、公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)庫等第三方系統(tǒng)的對接。API接口的設(shè)計(jì)遵循RESTful架構(gòu)，確保高效的數(shù)據(jù)交互與擴(kuò)展性。接口規(guī)范如下：

GET/api/data/type 返回指定類型的數(shù)據(jù)

POST/api/data 接收上傳的數(shù)據(jù)

API請求通過HTTPS協(xié)議加密，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩浴?/p>

3關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)

3.1多源數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

3.1.1基于LoRa/NB-IoT的無線傳感網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

為了實(shí)現(xiàn)低功耗、長距離的數(shù)據(jù)采集，平臺設(shè)計(jì)了基于遠(yuǎn)距離無線電（LongRange，LoRa）和窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NarrowBand Internetof Things，NB-IoT）的無線傳感網(wǎng)絡(luò)。LoRa技術(shù)適合大規(guī)模的傳感器網(wǎng)絡(luò)，具有遠(yuǎn)程通信和低能耗的優(yōu)勢，適合于氣象數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸。NB-IoT則更適用于健康監(jiān)測設(shè)備的數(shù)據(jù)采集等數(shù)據(jù)傳輸量較小的場景。2種技術(shù)結(jié)合使用，可以在城市和偏遠(yuǎn)地區(qū)高效部署傳感器節(jié)點(diǎn)，采集氣象數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)及健康監(jiān)測數(shù)據(jù)。

3.1.2 缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)與異常值檢測算法

在多源數(shù)據(jù)采集過程中，由于傳感器故障、信號丟失等原因，可能會(huì)出現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)或異常值。為了保證數(shù)據(jù)的完整性和可靠性，平臺采用了以下數(shù)據(jù)插補(bǔ)與異常值檢測算法：

采用基于K-最近鄰算法（K-NearestNeighbors，KNN）的插補(bǔ)方法，通過計(jì)算相似數(shù)據(jù)點(diǎn)的加權(quán)平均值來填補(bǔ)缺失值，公式如下：

其中， X_i 為待插補(bǔ)的數(shù)據(jù)點(diǎn)， X_ik 為距離 X_i 最近的 K 個(gè)鄰近點(diǎn)的數(shù)據(jù)， w_k 為權(quán)重系數(shù)， K 為選取的鄰近點(diǎn)數(shù)量。

使用基于Z-score的方法檢測異常值，對于超過

設(shè)定閾值的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記和剔除。Z-score公式如下：

其中， X_i 為數(shù)據(jù)點(diǎn) ，μ 為數(shù)據(jù)集的均值， σ 為數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)差，Z-score超過3則視為異常值。

3.2數(shù)據(jù)融合與建模優(yōu)化

3.2.1氣象-疾病關(guān)聯(lián)的深度學(xué)習(xí)模型

為了捕捉氣象因素與疾病之間的復(fù)雜關(guān)系，平臺采用了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-Term Memory，LSTM）進(jìn)行深度學(xué)習(xí)建模。LSTM能夠有效地處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，適用于氣象數(shù)據(jù)和疾病發(fā)病數(shù)據(jù)的預(yù)測。為了增強(qiáng)LSTM模型的泛化能力，采用了新的門控機(jī)制和正則化策略，改進(jìn)了傳統(tǒng)LSTM模型。LSTM核心計(jì)算公式如下：

h_t=tanh（W_h?（X_t+h_t-1）+b_h）?（1-σ（W_o? （X_t+h_t-1）+b_o ） （5）

其中， X_t 表示輸人的氣象數(shù)據(jù)， h_t-1 表示上一時(shí)間步的隱藏狀態(tài)， W_h ， 為門控權(quán)重， b_h，b_o 為偏置項(xiàng)， σ 為Sigmoid激活函數(shù)， tanh 為雙曲正切激活函數(shù)。

該公式中，隱狀態(tài)的更新不僅依賴于當(dāng)前時(shí)刻的輸入數(shù)據(jù)，還依賴于前一時(shí)刻的狀態(tài)，通過門控機(jī)制限制不必要的干擾，從而更好地捕捉氣象與疾病之間的時(shí)序關(guān)聯(lián)。

3.2.2基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)共享機(jī)制

為保護(hù)用戶隱私并確保各機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)共享，平臺引入了聯(lián)邦學(xué)習(xí)機(jī)制。聯(lián)邦學(xué)習(xí)允許多個(gè)數(shù)據(jù)源在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行模型訓(xùn)練。每個(gè)參與機(jī)構(gòu)在本地進(jìn)行模型訓(xùn)練，只共享模型更新，而不暴露原始數(shù)據(jù)[5]。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的優(yōu)化目標(biāo)可以通過公式（6）表示：

其中， w 為模型參數(shù)， L（w，D_k） 為機(jī)構(gòu) k 上數(shù)據(jù)D_k 的損失函數(shù)， K 為參與的機(jī)構(gòu)數(shù)量。通過聚合各機(jī)構(gòu)的梯度更新，平臺能夠獲得全局優(yōu)化的模型。

3.3實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與傳輸

3.3.1流式計(jì)算框架（Flink/Kafka）應(yīng)用

平臺采用ApacheFlink進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)流的并行處理，確保數(shù)據(jù)處理的低延遲與高吞吐量。Flink的窗口化處理機(jī)制能夠根據(jù)時(shí)間或事件進(jìn)行分組并執(zhí)行聚合操作，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。Kafka則作為數(shù)據(jù)傳輸中間件，負(fù)責(zé)高效地傳輸和緩存數(shù)據(jù)流。Flink和Kafka的結(jié)合，確保平臺在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸和處理上的高效性。

3.3.2輕量級無線傳輸協(xié)議優(yōu)化（MQTT/CoAP）

平臺在無線數(shù)據(jù)傳輸過程中，采用消息隊(duì)列遙測傳輸協(xié) 議（Message Queuing Telemetry Transport，MQTT）和受限應(yīng)用協(xié)議（Constrained Application

Protocol，CoAP）等輕量級協(xié)議進(jìn)行優(yōu)化。MQTT適用于低帶寬、高延遲的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院蛯?shí)時(shí)性。CoAP則是專為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備設(shè)計(jì)的輕量級協(xié)議，支持設(shè)備之間的低功耗、低延遲通信。兩者結(jié)合使用，確保了平臺在各類設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的數(shù)據(jù)傳輸效率。

4平臺應(yīng)用與驗(yàn)證

4.1典型應(yīng)用場景設(shè)計(jì)

平臺的應(yīng)用場景主要集中在氣象敏感性疾病的預(yù)警與分析，具體包括以下幾個(gè)典型應(yīng)用場景。

4.1.1季節(jié)性呼吸系統(tǒng)疾病預(yù)警

流感、支氣管炎等季節(jié)性呼吸系統(tǒng)疾病，往往在氣溫變化和濕度較高的季節(jié)高發(fā)。平臺通過采集溫度、濕度、氣壓等實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史疾病發(fā)病數(shù)據(jù)，運(yùn)用LSTM深度學(xué)習(xí)模型分析氣象因素與疾病發(fā)病的關(guān)系，提供疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測和預(yù)警[6]。在流感季節(jié)，平臺能夠提前發(fā)布預(yù)警信息，幫助相關(guān)部門采取防控措施，減少疫情蔓延。

4.1.2氣象突變對心腦血管疾病的影響分析

急劇的氣溫波動(dòng)、濕度變化等氣象變化對心腦血管疾病患者的影響較為顯著。平臺通過對氣象數(shù)據(jù)和心電圖、血壓等健康監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，評估氣象突變對患者的風(fēng)險(xiǎn)。利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，平臺能夠在氣象變化發(fā)生時(shí)提供警報(bào)，提醒心腦血管疾病患者及其醫(yī)生采取適當(dāng)?shù)念A(yù)防措施，從而降低突發(fā)事件的風(fēng)險(xiǎn)。

4.1.3重污染天氣對呼吸系統(tǒng)疾病的影響評估

在高污染天氣條件下，空氣質(zhì)量對哮喘、肺病等呼吸系統(tǒng)疾病的影響更加顯著。平臺結(jié)合實(shí)時(shí)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)與疾病發(fā)病率，進(jìn)行綜合評估。通過氣象和污染物濃度的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，平臺能夠精準(zhǔn)預(yù)測污染天氣對特定地區(qū)疾病發(fā)生的影響，向公眾和醫(yī)療機(jī)構(gòu)發(fā)布預(yù)警，為及時(shí)干預(yù)和治療提供數(shù)據(jù)支持。

4.2系統(tǒng)性能測試

為了驗(yàn)證平臺在典型應(yīng)用場景下的性能，針對季節(jié)性呼吸系統(tǒng)疾病預(yù)警、氣象突變對心腦血管疾病的影響分析以及重污染天氣對呼吸系統(tǒng)疾病的影響評估3個(gè)具體應(yīng)用場景，平臺進(jìn)行了以下幾項(xiàng)性能測試，具體數(shù)據(jù)如表1所示。

表1系統(tǒng)性能測試結(jié)果（基于典型應(yīng)用場景）

根據(jù)表格中的測試結(jié)果，平臺在3個(gè)典型應(yīng)用場景下表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能。在季節(jié)性呼吸系統(tǒng)疾病預(yù)警場景中，平臺能夠處理每秒10000條數(shù)據(jù)，響應(yīng)時(shí)間僅為 150ms ，模型預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到 92% ，顯示出其在高并發(fā)情況下的高效數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)預(yù)警能力。在氣象突變對心腦血管疾病的影響分析場景中，盡管氣象變化較為復(fù)雜，平臺仍然能夠穩(wěn)定處理每秒8000條數(shù)據(jù)，預(yù)測準(zhǔn)確率為 90% ，能夠及時(shí)響應(yīng)氣象變化并發(fā)出警告。在重污染天氣對呼吸系統(tǒng)疾病的影響評估場景中，平臺同樣表現(xiàn)出色，能夠處理高并發(fā)數(shù)據(jù)流，響應(yīng)時(shí)間為 180ms ，預(yù)測準(zhǔn)確率為 93% ，確保了高污染天氣下的精準(zhǔn)評估和及時(shí)預(yù)警。總體來看，平臺在數(shù)據(jù)吞吐量、響應(yīng)時(shí)間、模型預(yù)測準(zhǔn)確率和系統(tǒng)穩(wěn)定性等方面均表現(xiàn)出強(qiáng)大的性能，能夠滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)預(yù)警的需求，確保在實(shí)際應(yīng)用中的高效和穩(wěn)定運(yùn)行。

5結(jié)語

本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種多數(shù)據(jù)融合下的氣象敏感性疾病綜合數(shù)據(jù)平臺，通過結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、醫(yī)療健康數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高效的疾病預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)評估功能。平臺采用基于LSTM的深度學(xué)習(xí)模型、LoRa/NB-IoT無線傳感網(wǎng)絡(luò)以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)機(jī)制，有效解決多源數(shù)據(jù)采集、處理和共享的問題。在典型應(yīng)用場景中，平臺表現(xiàn)出優(yōu)異的性能，具有高吞吐量、快速響應(yīng)時(shí)間和較高的預(yù)測準(zhǔn)確率。在系統(tǒng)穩(wěn)定性方面，平臺在長時(shí)間運(yùn)行下依然保持高可用性，滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)預(yù)警的需求。總體而言，平臺能夠?yàn)闅庀竺舾行约膊〉念A(yù)警和管理提供精準(zhǔn)支持，具備了良好的實(shí)際應(yīng)用前景。

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（編輯 王永超）

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Design of a comprehensive data platform for meteorologically sensitive diseases based on multi-data fusion

LI Xiuping （Gansu Provincial Center for Disease Control and Prevention，Lanzhou 73Oooo， China）

Abstract：Meteorological factors such as climate change，environmental pollution，and extreme weather increasingly impact human health，especially by influencing the spreadand incidence of meteorologically sensitive diseases.This studydesigns a comprehensive data platformbased on multi-data fusion，integrating meteorological，health monitoring， and historical diseasedata.Deep learning models enable risk prediction andanalysis，whiledata colection via LoRa/ NB-IoT networks and a federated learning mechanism ensures privacy and secure sharing. Tests across multiple scenarios demonstrate the platform’shigh processing eficiency，fast response，andaccurate predictions，offering a new technical solution for disease prevention and public health management.

Key words：meteorologically sensitive diseases; multi-data fusion; deep learning;LSTM model