第一章 绪论
第一节 基本概念
一、传染病监测定义
二、传染病预警定义
三、传染病预测定义
四、传染病监测与预警的关系
五、传染病预警与预测的关系
第二节 传染病监测预警现况
一、国内传染病监测预警现况
二、国外传染病监测预警现况
第三节 传染病监测预警发展趋势
一、基于医院电子病历数据的传染病监测预警技术
二、传染病监测预警中需要解决的关键技术
三、传染病监测预警算法发展趋势
第二章 传染病的传播与流行
第一节 传染病的传播过程
一、传染源
二、传播途径
三、人群易感性
四、传播过程的复杂性
第二节 传染病流行形式
一、散发
二、聚集性疫情
三、暴发
四、流行
五、大流行
六、不同流行形式之间的进展与演变
第三节 传染病流行过程及影响因素
一、基本环节
二、疫源地与流行过程
三、影响因素
第四节 传染病传播动力学
一、传染病传播动力学概述
二、传染病传播动力学的类型
三、传染病传播动力学的资料收集
四、传染病传播动力学的优缺点
五、传染病传播动力学实例
第三章 传染病监测
第一节 概述
一、传染病监测目的
二、传染病监测内容
第二节 传染病多源监测
一、多源监测概念
二、多源监测特点
三、多源监测范围
第三节 多源监测技术
一、多源异构数据类型和获取方式
二、多源异构数据处理方法
三、多源数据融合引擎技术
四、多源数据仓库构建技术
第四节 多源监测数据
一、多源监测数据源
二、多源监测数据源获取
三、数据收集
四、多源监测中的伦理和数据安全问题
第四章 传染病预警
第一节 概述
一、传染病预警现状
二、预警目的和意义
三、预警方式
第二节 预警分类
一、分阶段预警
二、分层级预警
三、分场景预警
第三节 多点触发预警
一、多点触发预警概念
二、多点触发预警特点
三、实施条件
第四节 预警响应机制
一、预警响应流程
二、预警信号核实
三、预警信息评估
四、预警报告与发布
五、响应措施
第五节 传染病预警展望
第五章 传染病监测数据管理与分析
第一节 传染病监测数据类型
一、定性资料和定量资料
二、时间数据、空间数据和时空数据
三、宿主监测资料和环境监测资料
第二节 监测数据分析
一、分析前的准备工作
二、常用分析指标
三、常用分析方法
四、分析注意事项
第三节 监测数据展示
一、统计图
二、统计表
三、流行病学地图
第四节 数据质量控制
一、质量控制措施
二、数据质量评价指标
三、数据电子化的质量控制
第五节 监测报告撰写
一、监测报告分类撰写
二、日常监测报告
三、专题分析报告
第六章 传染病预警模型
第一节 时间预警模型
一、移动百分位数法
二、累积和控制图
三、ARIMA模型
第二节 空间模型
一、空间扫描
二、空间自相关
三、空间插值
第三节 时空模型
一、时空扫描
二、WSARE
三、Knox
第四节 其他模型
一、动力学模型
二、Poisson回归
三、移动流行区间法
第七章 大数据在传染病监测预警中的应用
第一节 大数据基本概念
一、大数据的定义
二、大数据的特征
三、大数据的发展与应用历史
第二节 大数据技术
一、采集技术
二、存储与管理技术
三、处理与查询技术
四、分析与挖掘技术
第三节 传染病与大数据关系
一、传染病传播相关的数据
二、气象因素与传染病
三、社会因素与传染病
第四节 大数据在传染病预警中的应用
一、人口流动与移动信号
二、气候条件
三、百度指数
四、疫情检测数据
第八章 国际传染病监测预警实践
第一节 欧洲传染病监测预警实践
一、欧洲主要监测系统
二、欧洲传染病监测预警案例
第二节 美国传染病监测预警实践
一、美国主要监测系统
二、美国传染病监测预警案例
第三节 澳大利亚传染病监测预警实践
一、澳大利亚主要监测系统
二、澳大利亚传染病监测预警案例
第四节 搜索引擎监测预警实践
一、主流搜索引擎发展
二、利用Google搜索引擎查询数据预测流感流行
三、使用Google搜索查询预测登革热发病率
第九章 国内传染病监测预警实践
第一节 传染病自动预警系统
一、传染病自动预警系统概述
二、传染病自动预警系统内容与功能
三、传染病自动预警系统应用与效果分析
第二节 症状监测预警实践
一、基本概念
二、症状监测预警的原理和内容
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