基于机器学习的攀枝花地区循环系统疾病特征及气象诱因研究
收稿日期: 2025-05-12
修回日期: 2025-09-05
录用日期: 2025-11-15
网络出版日期: 2025-11-18
基金资助
内蒙古自治区气象局科技创新项目（nmqxkjcx202442）；2024年度中国气象局气候变化专题项目（QBZ202405）；2024年海南省科技特派员项目（ZDYF2024KJTPY023）；攀枝花市气象医学医工结合与应用转化创新团队建设项目（2023ZD-C-1）
Study on the Characteristics and Meteorological Triggers of Circulatory System Diseases in Panzhihua Based on Machine Learning
Received date: 2025-05-12
Revised date: 2025-09-05
Accepted date: 2025-11-15
Online published: 2025-11-18
目的：研究攀枝花地区循环系统疾病发病特征及气象诱因，构建其风险等级预测模型，以期为当地政府、医疗等部门和广大民众提供疾病预防服务。方法：收集、整理攀枝花市中心医院某阶段循环系统疾病就诊病例数据和同期逐日气象资料，在探明当地循环系统疾病谱、时间变化特征及气象诱因的基础上，利用机器学习算法，构建攀枝花地区循环系统疾病风险等级预测模型，并进行预报效果检验。结果和结论：攀枝花地区循环系统疾病发病人群最多为老年人，其次为中年人；男性发病人数约为女性1.7倍；冬季发病人数最多，夏季次之，秋季最少，1月为峰值，10月为谷值；与我国东部地区有所不同，攀枝花地区循环系统疾病就诊人数受最低气温影响最为显著，当最低气温降至较低水平时，循环系统疾病的就诊人数相应增加。BP预测模型试预报准确率达89.96%，ELMAN预测模型试预报准确率可达93.61%；ELMAN预测模型对风险等级变化趋势和级数的预测均优于BP，且模型稳定性更优。
柳志慧
,
陆美静
,
尹立
,
杨沅沅
,
王嘉鑫
,
王式功
.
基于机器学习的攀枝花地区循环系统疾病特征及气象诱因研究
Objective： Study the incidence characteristics and the meteorological triggers of circulatory system diseases in Panzhihua， construct a risk level prediction model， in order to provide disease prevention services for the government，hospitals and other departments， as well as the general public in Panzhihua.Methods： The medical case data certain stage of circulatory system diseases and daily meteorological data during the same period in Panzhihua Central Hospital were collected and organized. Based on the basis of exploring the spectrum and temporal variation characteristics as well as the meteorological triggers of local circulatory system diseases， the prediction model for the risk level of circulatory system diseases in Panzhihua was constructed by the machine learning algorithms， and the prediction effect was tested.Results and Conclusion： The most affected population was the elderly， followed by middle-aged people for the circulatory system diseases in Panzhihua. The number of male patients was about 1.7 times that of females. And the highest number of cases occurred in winter， followed by summer， and the lowest in autumn. January was the peak and october was the valley， that was different from the eastern part in China， the number of outpatients was most significantly affected by the lowest temperatures， with a corresponding increase in the number of outpatients when the lowest temperatures drop to lower. The accuracy of BP forecast model trial forecast was 89.96%. The forecast accuracy of ELMAN forecast model was 93.61%. ELMAN forecasting model was better than BP in forecasting the change trend and series of risk grade，and the model was more stable.
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