基于神经网络的公共卫生事件监测预警系统：93%预测精度

本文主要探讨了公共卫生事件监测与预警系统的研究进展，特别是在公共卫生体系的现有基础上，提出了一种创新的框架模型。这个系统的关键在于利用神经网络技术，特别是改进的Back-Propagation算法。Back-Propagation算法是人工神经网络学习和优化的一种常见方法，它通过反向传播误差，调整网络中的权重以最小化预测误差。 论文首先明确了目标，即构建一个能够实时监测医疗数据变化，进而准确预测疾病发生和发展趋势的系统。这种方法的重要性在于其预测精度高达93%，这意味着系统有能力提供可靠的公共卫生事件前瞻性信息，这对于公共卫生管理部门来说，是提高应急响应速度、降低疫情扩散风险的宝贵工具。 作者团队，包括来自武汉大学计算机学院、高科技研究与发展中心以及鄂州市中医院的研究者们，共同合作开发了这个项目，并且获得了武汉大学软件工程国家重点实验室开发基金的资助。他们的工作涉及到了公共卫生事件的预防、早期识别和预警等多个关键环节，将传统的公共卫生策略与现代信息技术相结合，以期实现公共卫生事件的长期可预测性。 论文引用了中图法分类号TP277，表明研究内容主要属于计算机科学与信息技术领域，具体到公共卫生信息化和数据分析。文献标识码A表示该研究符合学术期刊的标准发表要求，文章编号1001-3695(2005)06-0165-03则表明了具体的出版信息和页码范围。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种基于神经网络和改进Back-Propagation算法的公共卫生事件监测与预警系统，其显著特点是高精度预测能力，这为提升公共卫生管理决策的科学性和时效性提供了新的科学依据和技术手段。