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数智技术在传染病流行趋势预测中的应用与挑战.docx

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    数智技术在传染病流行趋势预测中的应用与挑战

    说明

    机器学习方法在传染病早期预警中的应用愈发广泛。通过对大量历史数据进行训练，机器学习模型能够识别出传染病发生的潜在规律，进而预测疫情的爆发。常见的模型包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，这些方法可以通过对输入变量的分析，预测未来疾病的流行趋势。

    传染病监测的精准性与实时性不仅依赖于单一的技术手段，更需要各部门之间的协调与合作。在数智赋能的框架下，跨部门的数据共享与协同治理尤为重要。通过建立统一的数据共享平台，公共卫生、医疗、交通、环境等多个部门可以互通有无，整合资源，及时响应传染病的防控

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