人工智能在流行病预测中的未来应用探讨.pptx

人工智能在流行病预测中的未来应用探讨;人工智能与流行病预测概述

数据收集与处理的关键技术

机器学习在流行病预测中的应用

自然语言处理在流行病监测中的作用

时间序列分析与预测模型

空间数据分析与地理信息系统（GIS）;人工智能在早期预警系统中的应用

人工智能在疫苗研发与分配中的作用

人工智能在公共卫生决策支持中的应用

人工智能在流行病传播建模中的创新

人工智能在疫情后分析中的应用;人工智能技术的伦理与法律问题

人工智能在全球化流行病预测中的挑战

未来发展方向与创新机遇;人工智能与流行病预测概述;;流行病预测的重要性与挑战;;数据收集与处理的关键技术;多源数据整合方法;数据清洗与预处理技术;数据隐私与安全保护;机器学习在流行病预测中的应用;;异常检测;;自然语言处理在流行病监测中的作用;社交媒体数据分析;新闻与文献信息提取;情感分析与舆情监测;时间序列分析与预测模型;传统时间序列预测方法主要依赖于统计模型，如ARIMA（自回归积分滑动平均模型），通过分析历史数据的趋势、季节性和随机性来预测未来。ARIMA模型在处理线性时间序列数据时表现良好，但在处理非线性关系时存在局限性。;LSTM模型;多变量时间序列分析;空间数据分析与地理信息系统（GIS）;空间数据可视化技术;空间传播模型构建;;人工智能在早期预警系统中的应用;人工智能通过整合多源数据（如医疗记录、社交媒体、气候信息等），构建实时监测系统，能够快速识别潜在流行病风险。;;;人工智能在疫苗研发与分配中的作用;;;;人工智能在公共卫生决策支持中的应用;多场景模拟;资源优化配置建议;数据整合平台;人工智能在流行病传播建模中的创新;基于个体的传播模型;群体行为与传播动力学;AI通过整合多源数据（如气候、经济、医疗资源等），优化传播模型的参数，提高模型的预测精度和可靠性。;人工智能在疫情后分析中的应用;;社会经济影响评估;智能预警系统;人工智能技术的伦理与法律问题;数据使用中的伦理争议;算法公平性与透明度;现有法律法规往往难以跟上人工智能技术的快速发展，导致在数据使用、算法决策和隐私保护等方面存在法律空白或模糊???带。;人工智能在全球化流行病预测中的挑战;跨国数据共享与协作;;;未来发展方向与创新机遇;;;构建智能化公共卫生体系;