利用空间序偶模式揭示污染源与癌症关联

"在癌症预防和控制策略中，理解环境因素，特别是污染源如何影响癌症发病率至关重要。空间序偶模式挖掘是一种有效的方法，用于揭示环境特征与疾病之间的复杂关系。这种技术通过分析地理空间数据，寻找两个或多个空间实体（如污染源和癌症病例）在空间上的共现模式，以揭示潜在的关联。 传统的方法依赖于用户设定邻近距离阈值来确定空间对象的邻近性，但这可能导致不准确的结果，因为非专业人员很难准确预估合适的阈值。为了解决这个问题，Voronoi图被引入到空间序偶模式挖掘中。Voronoi图是由一系列生成元（如癌症病例的位置）的垂直平分线构成的图形，每个多边形内的点都距其对应的生成元最近。这种方法避免了用户设定阈值的难题，通过构建癌症病例的Voronoi图，可以自动确定污染源与病例的最近距离，更准确地识别可能的影响范围。 Voronoi图的应用使得污染源与癌症病例之间的空间关系分析更加精确。它可以帮助识别高风险区域，即那些与癌症病例紧密关联的污染源所在的区域，从而为公共卫生决策提供科学依据。例如，政府可以优先考虑在这些高风险区域加强污染控制，改善环境质量，以降低癌症发病率。 此外，空间序偶模式挖掘还可以进一步扩展到时间维度，形成时空序偶模式，以探究污染源与癌症病例在时间和空间上的动态关系。这有助于发现潜在的短期和长期暴露效应，以及环境变化如何随着时间推移影响癌症的发生。结合其他大数据分析技术，如机器学习和数据挖掘算法，可以更深入地理解环境因素对疾病发展的复杂影响，并预测未来可能的癌症风险分布。 空间序偶模式挖掘是环境流行病学研究的重要工具，它在癌症预防策略制定中起到关键作用。通过Voronoi图和时空序偶模式的运用，我们不仅能更准确地识别环境污染与癌症之间的联系，还能为公共卫生政策制定者提供定量的、基于证据的决策支持，以实现更有效的癌症防控。"