通过开放网络数据的热点动态挖掘新加坡全城登革热传播模式

登革热是一种蚊媒疾病,持续对城市地区(尤其是新加坡等热带地区)构成公共卫生挑战。有效且经济的防控需要预测传播风险可能出现的区域,以便能够主动而非被动地部署干预措施。本研究引入了一个新颖的框架,该框架直接从公开可用的登革热病例数据中挖掘并利用城市区域之间的潜在传播联系。我们不将病例视为孤立的报告,而是模拟一个区域的热点形成如何受到邻近区域流行病动态的影响。虽然蚊虫活动高度局部化,但远距离传播通常由人类移动性驱动,在我们的案例研究中,学习到的网络与通勤流高度吻合,为全城传播提供了可解释的说明。这些隐藏的联系通过梯度下降进行优化,不仅用于预测热点状态,还通过检查推断网络在连续几周内的稳定性来验证传播模式的一致性。对新加坡2013-2018年和2020年的案例研究表明,四周的热点历史足以达到平均F分数0.79。重要的是,学习到的传播联系与通勤流一致,突显了隐藏的流行病传播与人类移动性之间可解释的相互作用。通过从简单地报告登革热病例转向挖掘和验证隐藏的传播动态,这项工作将基于开放网络的病例数据转化为预测性和解释性资源。所提出的框架推进了流行病建模,同时为公共卫生规划、早期干预和城市韧性提供了一个可扩展、低成本的工具。