葛小玲 尚于娟 徐 錦 曾 玫 王傳清 李 靜施 宇 王 一 胡子欣 徐 虹 張曉波
(1國家兒童醫學中心/復旦大學附屬兒科醫院統計和數據管理中心,2臨床檢驗中心,3感染傳染科,4院內感染控制與防保辦公室,7腎臟科,8呼吸科 上海 201102;5萬達信息股份有限公司數據中心 上海 201112;6 復旦大學生命科學學院 上海 200433)
流行性感冒(流感)是由甲、乙、丙等分型流感病毒導致的急性上呼吸道傳染病,其中甲型和乙型病毒具有高度傳染性,容易造成大范圍甚至世界性的大流行[1]。流行病學研究顯示,近年來兒童占全部流感確診患者的比例>60%[2],<2歲易發生嚴重并發癥[3],且臨床癥狀并不典型,極易與普通感冒或急性呼吸道感染相混淆,早診斷、早治療對降低兒童流感危害、控制疾病進程、防止并發癥具有重要意義。流感早期診斷途徑包括血常規、病毒核酸檢測、病毒抗原檢測等,通過鼻咽拭子檢測及血常規檢驗是臨床最快捷、常用的方法。多項研究顯示,甲、乙流患者血常規數值差異明顯[4]。
在大數據時代,通過醫療大數據+ 人工智能(artificial intelligence,AI)可應用于流感流行趨勢預測、疾病轉歸、輔助診斷等多個方面[5-7],所采用的研究數據包括但不局限于外源性天氣數據、互聯網搜索數據[5]、國家流感監測數據[8]和電子病歷記錄(electronic medical record,EMR)等。在疾病輔助診斷領域,結合大數據量級的EMR 記錄和其他相關信息學習后,算法可在很短的時間內完成復雜的分析任務,并根據輸入信息反饋出最佳的分類模式結果,輔助醫師提高患者診斷的準確性和效率。……