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Application of big data and artificial intelligence in epidemic surveillance and containment

Intelligent Medicine 2023年第1期3卷 36-43页

作者： zengtao jiao Hanran Ji Jun Yan Xiaopeng Qi AI lab Yidu Cloud(Beijing)Technology Co.Ltd.Beijing 100083China Center for Global Public Health Chinese Center for Disease Control and PreventionBeijing 102206China

Faced with the current time-sensitive COVID-19 pandemic,the overburdened healthcare systems have resulted in a strong demand to develop newer methods to control the spread of the pandemic.Big data and artificial intelligence(AI)have been leveraged amid the COVID-19 pandemic;however,little is known about their use for supporting public health efforts.In epidemic surveillance and containment,efforts are needed to treat critical patients,track and manage the health status of residents,isolate suspected cases,and develop vaccines and antiviral drugs.The applications of emerging practices of artificial intelligence and big data have become powerful"weapons"to fight against the pandemic and provide strong support in pandemic prevention and control,such as early warning,analysis and judgment,interruption and intervention of epidemic,to achieve goals of early detection,early report,early diagnosis,early isolation and early treatment.These are the decisive factors to control the spread of the epidemic and reduce the mortality.This paper systematically summarized the application of big data and AI in epidemic,and describes practical cases and challenges with emphasis on epidemic prevention and control.The included studies showed that big data and AI have the potential strength to fight against COVID-19.However,many of the proposed methods are not yet widely accepted.Thus,the most rewarding research would be on methods that promise value beyond COVID-19.More efforts are needed for developing standardized reporting protocols or guidelines for practice.

关键词： Epidemic prevention and control Epidemiological investigation Artificial intelligence Big data Early

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Overview of CCKS 2020 Task 3: Named Entity Recognition and Event Extraction in Chinese Electronic Medical Records

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Data Intelligence 2021年第3期3卷 376-388页

作者： Xia Li Qinghua Wen Hu Lin zengtao jiao Jiangtao Zhang The 305th Hospital of the Chinese People’s Liberation Army Wenjin StreetXicheng DistrictBeijing 100017China Department of Computer Science and Technology Tsinghua UniversityBeijing 100084China Yiducloud Beijing Technology Co. Ltd.Huayuan North RoadHaidian DistrictBeijing 100089China

The China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing(CCKS)2020 Evaluation Task 3 presented clinical named entity recognition and event extraction for the Chinese electronic medical records.Two annotated data sets and some other additional resources for these two subtasks were provided for participators.This evaluation competition attracted 354 teams and 46 of them successfully submitted the valid results.The pre-trained language models are widely applied in this evaluation task.Data argumentation and external resources are also helpful.

关键词： Chinese electronic medical records Event extraction Named entity recognition Clinical text CCKS

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A model simulation on the SARS-CoV-2 Omicron variant containment in Beijing,China

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Intelligent Medicine 2023年第1期3卷 10-15页

作者： Shihao Liang Tianhong Jiang zengtao jiao l Zhengyuan Zhou Yidu Cloud Technology Inc Beijing 100089China Changshu Center for Disease Control and Prevention Jiangsu 215501China

Objective:The Omicron variant of SARS-COV-2 is replacing previously circulating variants around the world in 2022.Sporadic outbreaks of the Omicron variant into China have posed a concern how to properly response to battle against evolving coronavirus disease 2019(COVID-19).Methods:Based on the epidemic data from website announced by Beijing Center for Disease Control and Prevention for the recent outbreak in Beijing from April 22nd to June 8th in 2022,we developed a modified SEPIR model to mathematically simulate the customized dynamic COVID-zero strategy and project transmissions of the Omicron epidemic.To demonstrate the effectiveness of dynamic-changing policies deployment during this outbreak control,we modified the transmission rate into four parts according to policy-changing dates as April 22nd to May 2nd,May 3rd to 11st,May 12th to 21st,May 22nd to June 8th,and we adopted Markov chain Monte Carlo(MCMC)to estimate different transmission rate.Then we altered the timing and scaling of these measures used to understand the effectiveness of these policies on the Omicron variant.Results:The estimated effective reproduction number of four parts were 1.75(95%CI 1.66-1.85),0.89(95%CI 0.79-0.99),1.15(95%CI 1.05-1.26)and 0.53(95%CI 0.48-0.60),respectively.In the experiment,we found that till June 8th the cumulative cases would rise to 132,609(95%CI 59,667-250,639),73.39 times of observed cumulative cases number 1,807 if no policy were implemented on May 3rd,and would be 3,235(95%CI 1,909-4,954),increased by 79.03%if no policy were implemented on May 22nd.A 3-day delay of the implementation of policies would led to increase of cumulative cases by 58.28%and a 7-day delay would led to increase of cumulative cases by 187.00%.On the other hand,taking control measures 3 or 7 days in advance would result in merely 38.63%or 68.62%reduction of real cumulative cases.And if lockdown implemented 3 days before May 3rd,the cumulative cases would be 289(95%CI 211-378),reduced by 84%,and the cumulative cases would be 853(95%CI 578

关键词： COVID-19 Dynamic COVID-zero strategy Compartmental models Epidemic modeling Prevention measures

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家鸡对丝带凤蝶性二型体色的反应

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湖北大学学报（自然科学版） 2024年第1期46卷 141-148,F0003页

作者：张增焘喻龙焦晓国常海珍生物催化与酶工程国家重点实验室湖北大学生命科学学院湖北武汉430062 武汉武珞路实验初级中学湖北武汉430064

旨在明确丝带凤蝶成虫Sericinus montelus Gray在全光谱范围内存在性二型体色,评估鸟类对丝带凤蝶性二型体色的识别度,推测性二型体色是否对雌雄丝带凤蝶个体的生存概率产生影响。先用光谱检测仪测量丝带凤蝶雌雄成虫的反射光谱,分析反... 详细信息

旨在明确丝带凤蝶成虫Sericinus montelus Gray在全光谱范围内存在性二型体色,评估鸟类对丝带凤蝶性二型体色的识别度,推测性二型体色是否对雌雄丝带凤蝶个体的生存概率产生影响。先用光谱检测仪测量丝带凤蝶雌雄成虫的反射光谱,分析反射光谱特征;再通过家鸡Gallus gallus domesticus视觉模型估算丝带凤蝶雌雄体色与预设背景的颜色差异。最后以小鸡为捕食者设计行为学试验,观测小鸡捕食雌雄丝带凤蝶成虫的行为反应。反射光谱测量结果显示雌雄丝带凤蝶在可见光和紫外波段都具有体色差异,雄性在前后翅白斑测量点上的亮度明显高于雌性。鸟类视觉模型结果表明,雄性丝带凤蝶所有测量点在明暗视觉(远距离)和颜色视觉(近距离)中的识别度值都高于识别阈值3,捕食者容易识别;但是雌性丝带凤蝶前翅和后翅黄白斑识别度值在明暗视觉和颜色视觉中都介于1与3之间,捕食者不易区分。捕食行为试验数据分析发现,捕食者发现猎物的潜伏时间及攻击潜伏时间没有显著差异,但小鸡啄食雄性猎物的次数及处理时间都显著高于雌性猎物。由此可见,与雌性丝带凤蝶相比,雄性在全光谱范围内的确具有更加亮丽的体色,但这种亮丽的视觉信号更易吸引鸟类捕食者的注意,带来了更高的捕食风险。

关键词：家鸡丝带凤蝶性二型捕食反射光谱视觉模型

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通过鸟类视觉模型研究白星花金龟成虫二型体色

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湖北大学学报（自然科学版） 2022年第2期44卷 178-183页

作者：张增焘喻龙焦晓国常海珍湖北大学生命科学学院行为生态与进化研究中心湖北武汉430062 武汉武珞路实验初级中学湖北武汉430064

通过鸟类视觉模型,比较白星花金龟Protaetia brevitarsis Lewis成虫古铜色和青铜色体色组成及差异,分析两种体色在绿叶和树皮自然背景下的识别度.结果显示古铜色和青铜色体色白星花金龟成虫在蓝山雀眼中是由种类不同的色斑组合而成,是... 详细信息

通过鸟类视觉模型,比较白星花金龟Protaetia brevitarsis Lewis成虫古铜色和青铜色体色组成及差异,分析两种体色在绿叶和树皮自然背景下的识别度.结果显示古铜色和青铜色体色白星花金龟成虫在蓝山雀眼中是由种类不同的色斑组合而成,是两种完全不同的可以区分的图案颜色.当蓝山雀搜索猎物时,青铜色白星花金龟在绿叶和树皮背景上都是暴露的,蓝山雀可以轻松定位发现.由远到近,蓝山雀能识别绿叶背景上的古铜色个体;但如果光照条件不好,树皮上的古铜色白星花金龟个体不能近距离识别.

关键词：白星花金龟体色视觉模型捕食者

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医学知识增强的肿瘤分期多任务学习模型

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智能系统学报 2021年第4期16卷 739-745页

作者：张恒何文玢何军焦增涛刘红岩中国人民大学信息学院北京100872 医渡云(北京)技术有限公司北京100191 清华大学管理科学与工程系北京100084

肿瘤分期是指从病人的电子病历文本中推测肿瘤对应阶段的过程。在电子病历数据中存在类别严重不均衡现象,因此使用深度学习方法进行肿瘤分期具有一定的挑战性。该文提出医学知识增强的多任务学习KEMT(knowledge enhanced multi-task)模... 详细信息

肿瘤分期是指从病人的电子病历文本中推测肿瘤对应阶段的过程。在电子病历数据中存在类别严重不均衡现象,因此使用深度学习方法进行肿瘤分期具有一定的挑战性。该文提出医学知识增强的多任务学习KEMT(knowledge enhanced multi-task)模型,将肿瘤分期问题视作面向医疗电子病历的文本分类任务,同时引入医生在人工预测肿瘤分期时参考的医学属性,提出基于医学问题的机器阅读理解任务,对上述两种任务进行联合学习。我们与医疗机构合作构建了真实场景下的肿瘤分期的数据集,实验结果显示,KEMT模型可以将医学知识与神经网络结合起来,预测准确率高于传统的文本分类模型。在数据分布不均衡的条件下,在小样本类别上的准确率提升了4.2个百分点,同时模型也具有一定的解释性。

关键词：肿瘤分期文本分类机器阅读理解多任务学习不均衡分类智慧医疗知识表示注意力机制

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基于可解释性机器学习算法的开颅手术患者重症监护室住院时间预测模型

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中国医疗设备 2022年第5期37卷 23-28,44页

作者：王绍博王琪琪焦增涛刘有军于荣国北京工业大学环境与生命学部北京100124 医渡云(北京)科技有限公司北京100191 福建省立医院外科重症医学科福建福州350001

目的基于三种可解释的机器学习算法建立开颅手术患者重症监护室(Intensive Care Unit,ICU)住院时间是否超过8 d的预测模型(Predictive Model,PM),挖掘影响ICU住院时间的风险因素。方法选择2005—2018年在福建省立医院接受过开颅手术的患... 详细信息

目的基于三种可解释的机器学习算法建立开颅手术患者重症监护室(Intensive Care Unit,ICU)住院时间是否超过8 d的预测模型(Predictive Model,PM),挖掘影响ICU住院时间的风险因素。方法选择2005—2018年在福建省立医院接受过开颅手术的患者677例,基于机器学习的逻辑回归、随机森林以及梯度下降决策树算法对患者的67个字段建立PM,根据模型评估最优模型,并对其进行解释分析。结果梯度下降决策树模型效果最优,准确率为85%,受试者工作特征曲线下的面积为0.90。结论本文建立的PM具有有效性,可为临床医生提供辅助决策建议,方便提早做出相应干预与决定,减轻患者与医疗机构的负担。

关键词：开颅手术重症监护室机器学习预测模型

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创新型企业家精神更有利于经济的长期增长吗?

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南开经济研究 2018年第4期 85-101页

作者：汪辉平王增涛西安财经学院经济学院西安交通大学经济与金融学院

本文将企业家精神区分为创新型企业家精神与管理型企业家精神,引入"创新型企业家精神比率"这一变量,构建理论模型来描述创新型企业家精神与经济增长之间的关系,并利用2009—2015年全球46个主要国家的数据对此进行实证分析。研究结果表明... 详细信息

本文将企业家精神区分为创新型企业家精神与管理型企业家精神,引入"创新型企业家精神比率"这一变量,构建理论模型来描述创新型企业家精神与经济增长之间的关系,并利用2009—2015年全球46个主要国家的数据对此进行实证分析。研究结果表明:基于全样本的检验结果显示管理型企业家精神只能在短期内提升产出水平,而创新型企业家精神才是经济长期可持续增长的驱动力;分样本的检验结果显示,管理型企业家精神对发达国家经济增长的影响不显著,而创新型企业家精神在短期内对发展中国家的经济增长影响不显著。因此,对于中国这样的发展中国家来说,能否创造出有利于创新型企业家精神成长的制度和环境是维持经济可持续增长的关键。

关键词：创新型企业家精神管理型企业家精神经济增长

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白星花金龟成虫两种体色反射光谱的差异性分析

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湖北大学学报（自然科学版） 2021年第2期43卷 130-133页

作者：常海珍彭宇焦晓国张增焘湖北大学生命科学学院行为生态与进化研究中心湖北武汉430062

利用光谱检测系统测量白星花金龟Protaetia brevitarsis Lewis成虫两种体色个体不同部位的反射光谱,发现白星花金龟青铜色和古铜色个体4个测量点都反射紫外光(300~400 nm)和人类可见光(400~700 nm).古铜色个体光谱反射率整体低于青铜色... 详细信息

利用光谱检测系统测量白星花金龟Protaetia brevitarsis Lewis成虫两种体色个体不同部位的反射光谱,发现白星花金龟青铜色和古铜色个体4个测量点都反射紫外光(300~400 nm)和人类可见光(400~700 nm).古铜色个体光谱反射率整体低于青铜色个体,且青铜色个体反射波峰较古铜色个体多黄绿光反射峰.通过SPSS统计软件主成分分析比较,两种体色测量点反射光谱的主成分(明度、色度、饱和度)得分总体是有极显著差异的.比较发现,白星花金龟成虫青铜色个体的体色较古铜色个体更明亮更绚丽更多彩.

关键词：白星花金龟体色反射光谱主成分分析

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戴褐长臂金龟室内生物学特性及人工养殖

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湖北大学学报（自然科学版） 2019年第5期41卷 489-493页

作者：张增焘常海珍彭宇焦晓国湖北大学生命科学学院行为生态与进化研究中心

记述戴褐长臂金龟江西亚种 Propomacrus davidi davidi Deyrolle, 1874卵、13龄幼虫、蛹及成虫的形态特征.同时在室内饲养多代,对其生物学特性进行描述,以期为其人工饲养提供参考.研究结果表明,在室内328 ℃条件下,以发酵的木屑饲养幼虫... 详细信息

记述戴褐长臂金龟江西亚种 Propomacrus davidi davidi Deyrolle, 1874卵、13龄幼虫、蛹及成虫的形态特征.同时在室内饲养多代,对其生物学特性进行描述,以期为其人工饲养提供参考.研究结果表明,在室内328 ℃条件下,以发酵的木屑饲养幼虫,水果或果冻饲喂成虫,戴褐长臂金龟能完成世代交替.戴褐长臂金龟通常一年发生一代,少数二年一代,以二或三龄幼虫越冬,成虫79月羽化和交配,雌虫在发酵木屑中产卵.

关键词：戴褐长臂金龟生活史人工养殖

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