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| 編輯推薦： |
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本书采用大数据统计方法首次对全国272个出入境口岸来自全球220余个国家和地区的所有入境人群传染病的主动监测和病原学检测数据进行分析，计算得到我国各省份45种输入性传染病的*风险，并基于该数据开展入境人群输入传染病类型和病种的预测研究，对于优化入境可疑患者的病原检测方案、尽快采取早诊断、早治疗和早控制的措施具有较优的参考价值和实践意义。
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| 內容簡介： |
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本文由七部分内容组成，首先介绍了研究背景和意义、研究目的、方法和技术路线、论文结构和主要研究内容、创新与特色。随后通过文献调研，对传染病跨区域传播风险识别、风险评估和风险控制的研究进展进行了综述。第三部分基于全国入境人群的传染病主动监测大数据开展了传染病输入风险评估与实证研究。第四部分对输入传染病风险评估指标、方法和评估体系开展了研究。
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| 關於作者： |
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孙宇，医学博士，硕士研究生导师，编审，二级心理咨询师，清华大学出版社副总编辑兼医学分社社长。2017年作为第一负责人承担军队后勤科研计划重大项目《基于军事医学地理的媒介生物监控关键技术研究》的子课题《我国媒介生物和虫媒传染病的输入威胁风险评估》。发表《构建海外生物安全监测预警网络的思考和建议》《互联网 时代策划编辑角色再定位与素质能力分析》等多篇论文。
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| 目錄：
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第一章 传染病风险控制概述 1
第二章 传染病输入风险识别 6
第一节 概述 6
第二节 传染病输入风险识别研究进展 7
第三节 传染病输入风险评估体系 10
第四节 传染病风险评估应用研究 14
第五节 传染病输入风险控制策略研究 22
第六节我国传染病输入风险监测和风险控制策略研究
存在的问题 26
第三章 我国入境人群输入传染病流行特征 28
第一节 概述 28
第二节 样本和数据来源 30
第三节 入境人群传染病风险评估 31
第四节 基于大数据中国入境人群传染病描述性统计 36
第五节 中国大陆地区旅行相关疾病监测 57
第四章 传染病输入风险评估 60
第一节 评估体系构建方法 60
第二节 传染病输入风险评估内容 63
第三节 我国传染病输入风险评估 70
第四节 本章小结 70
第五章 基于机器学习的传染病流行特征及风险预测分析 71
第一节 机器学习简介及在医学中的应用 71
第二节 基于 SVM 对中国入境人群传染病流行特征及
风险预测分析 74
第三节 基于决策树与随机森林对中国入境人群传染病
流行特征及风险预测分析 84
第四节 不同模型对传染病流行特征及风险预测分析效果总结 92
第六章 我国输入性病原生物威胁的风险控制策略研究 95
第一节 我国面临的生物安全形势 95
第二节 我国传染病输入后危害评估体系 98
第三节 风险矩阵的概念和应用107
第四节 基于风险矩阵的我国输入性传染病风险策略112
第五节 本章小结124
第七章 结论与展望125
第一节 回顾及主要结论125
第二节 趋势和展望128
参考文献130
附录142
附录 1 传染病个案调查记录表 142
附录 2 口岸传染病可疑病例流行病学调查表 143
附录 3 卫生保健中心检验报告 145
附录 4 口岸传染病排查处置基本技术方案 146
附录 5 20142016 年旅游相关疾病统计和疾病主要代码汇总表162
附录 6 传染病输入风险评估指标体系专家打分表 164
附录 7 传染病输入风险评估指标体系专家打分表（修订）168
附录 8 传染病输入后危害评估指标体系专家打分表 173
附录 9 传染病输入后危害评估指标体系专家打分表（修订） 177
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| 內容試閱：
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随着全球经济一体化进程的加快，国际上人员往来日益频繁，大量的 人口流动加速了传染病的跨区域传播。同时，新的传染病不断出现，旧的 传染病又死灰复燃，使得全球传染病的暴发和突发公共卫生事件时有发生， 我国传染病防控工作面临巨大挑战。研究传染病跨区域扩散、传播和流行 规律，阐明其影响因素，揭示传染病传播流行的危险因素，预测其传播的 风险，对于提高传染病的监测预警水平、降低发病率及提高全民健康水平 具有十分重要的意义。
本书分为七章，第一章介绍了研究背景和意义、研究目的、方法和技 术路线、全书结构和主要研究内容、创新与特色。第二章通过文献调研， 对传染病跨区域传播风险识别、风险评估和风险控制的研究进展进行了综 述。第三章基于我国入境人群的传染病主动监测大数据开展了传染病输入 风险评估与实证研究。第四章对输入传染病风险评估指标、方法和评估体 系开展了研究。第五章基于机器学习方法，比较和优化线性 非线性支持 向量机（support vector machine，SVM）、决策树等预测模型，开展了中国 入境人群传染病的传播风险预测研究，建立基于入境可疑患者的来源地、 个人基本情况（年龄、性别、旅行原因等）、入境特征（入境交通方式、 时间和入境区域等）和出现的症状信息判别其可能感染类型和病种的预测 模型，经验证明取得了较好的预测效果。第六章开展了我国输入病原微生 物威胁的风险控制策略的研究，针对性提出我国输入病原微生物危害评估 风险矩阵的风险控制策略。第七章对全书的研究结论和策略进行梳理和总 结，提出本研究的创新点和不足。
本书的创新点主要表现在理论、方法和实践三个方面：①首次对全国 入境人群传染病的主动监测和病原学检测数据进行分析，从大数据收集与 融合的角度，基于全国 272 个口岸的旅行相关疾病的大数据监测数据库，
计算得到我国各省份 45 种输入性传染病的绝对风险，并基于该数据开展 入境人群输入传染病类型和病种的预测研究，对于入境可疑患者的病原检 测方案优化具有重要的参考价值和实践意义。②从大数据挖掘角度，基于 SVM、决策树、随机森林等多种机器学习方法，构建了入境可疑患者的感 染类型和病种的预测模型，并解决了多分类问题中各类样本极度不均衡等 问题，最终得到鲁棒的预测模型。③采用风险矩阵理论和专家咨询、大数 据分析相结合的研究方法，提出我国输入传染病风险控制的４种策略。
本书是在我的博士论文基础上修改完成的。自 2015 年至今，我在中 国科学院大学经济管理学院攻读管理科学与工程的博士期间，受到各位老 师的厚爱，学到了管理学的前沿理论，并将之应用到课题研究和工作中， 受益匪浅。在四十不惑之年，攻读第二个博士学位，这对我来说，无疑是 一个巨大的挑战。在攻读学位期间，我经历父亲离世，带着他对我的期望， 我坚持读完第二个博士学位。
衷心感谢我的导师田英杰教授，在我最迷茫和最困惑的时候，给了我 无尽的支持和鼓励。他在大数据领域的成就有目共睹，在我完成博士论文 过程中给了我细致的指导，为我完成论文付出了巨大的心血。田老师无论 是做人还是做事都是我学习的榜样，我会时时提醒自己要务实和创新。衷 心感谢汪寿阳院长、刘增良教授、赵红老师、董纪昌老师、乔晗老师、彭 工老师、赵朝老师、周光辉老师，感谢所有给予我知识和力量的老师。感 谢中国科学院大学提供给我这么好的学习机会，能让我从更高的角度思考 问题，探讨疾病发生发展的规律。衷心感谢曹务春教授、张际文副署长、 方立群教授、薛永磊处长、赵国平博士、王绎行硕士、孙宇博士（男）、 王静雪博士、王小虎博士，以及姜哲俊、高溯、赵艳霞、吕连婷、李霞、 张淙、马凌、丁爱军等各位老师和同仁，感谢在传染病输入风险的数据采 集和统计分析中所付出的一切努力。感谢曹务春教授和方立群教授对论文 的具体指导，感谢赵国平博士的大力帮助，也使我得以在《柳叶刀》第一 次发表高水平论文，感谢三位的悉心教导。衷心感谢我的导师肖天亮教授， 正因为在国防大学的战略班学习，才使我有勇气在战略和管理领域继续深 造。衷心感谢张勇社长，感谢秦毅班长、余红辉班长、姚宗东同学、刘会 民同学，感谢 2015 级所有老师和同学对我的关心和帮助。
最后，我要衷心感谢我的家人对我的支持和帮助。感谢我的父亲对我的指导，感谢母亲对我一直的鼓励，感谢我的爱人吴扬对我的支持，感谢 女儿吴雅荷对我的理解和鼓励，感谢两位姐姐对我的关心和爱护。再次感 谢各位老师和好朋友对我的关心和帮助。
孙 宇
2020年6月
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