15、实时生物恐怖主义监测数据管理的探索与实践

实时生物恐怖主义监测数据管理的探索与实践

1. 数据解析与模式识别

在数据处理方面，当诊断前后的数据整合到数据仓库后，关键任务便聚焦于模式识别。可对多种标记性入院情况进行历史监测，涵盖传染病、寄生虫病、呼吸系统疾病（如因化学烟雾等外部因素引发的疾病）、非特异性异常发现、抗生素中毒以及一氧化碳或氯等物质的毒性影响等。

报警阈值的设定方式多样。例如，单个医院的指标实际值可作为警报依据，若某医院在任意 2 小时内呼吸系统疾病入院人数超过预期数量一个标准差及以上，就会触发警报；或者当指定入院人数有较小幅度增长（如 20%），且涉及一定数量（如 3 家及以上）医院时，也会达到报警阈值。

目前虽有一些检测异常事件的算法相关研究，但仍有大量工作待完成。由于每种威胁可能呈现独特特征，需要针对特定疾病进行调整，因此持续研究十分必要。通过创建整合众多不同数据元素的医疗数据仓库，能有效研究这些模式和确定有效警报级别。该仓库可支持使用复杂的浏览工具进行解释或验证，以及采用更自动化的模式识别算法。

2. 决策背景分析

判断一个正在发展的流行病学情况是否为生物恐怖主义行为，是一项充满不确定性的艰巨任务。信号检测理论在决策研究和实践中应用广泛，它假定多数决策任务在不确定条件下进行，提出了四种结果：正确识别事件（如生物恐怖袭击）为“命中”；决策者未能识别此类事件为“漏报”；发出错误警报为“误报”；正确排除事件为“正确拒绝”。这与统计学中的第一类和第二类错误概念相呼应，通常会构建假设以最小化代价高昂的第一类错误风险，同时利用样本量和其他设计因素控制第二类错误。

敏感性、特异性和及时性是决策模型的重要特征，尤其在生物恐怖主义和疾病监测领域。敏感性关乎触发警报的阈值