1、目的:
　　建立浙江省常見傳染病的輔助分類模型，可依據(jù)癥狀體征、實驗室檢查結(jié)果和流行病學(xué)特征等信息對疾病進行分類和判別。幫助公共衛(wèi)生現(xiàn)場處置人員在暴發(fā)現(xiàn)場快速科學(xué)地識別疫情類別，為疫情處置爭取先機，以便于及時有效地采取有針對性的控制措施，并為實驗室病原學(xué)檢測提供線索。
　　方法:
　　本研究通過對近些年浙江省傳染病暴發(fā)疫情和突發(fā)公共衛(wèi)生事件進行全面整理分析，得出浙江省常見的傳染病病種作為本研究的疾病范圍。通過查詢歷史疫

2、情文獻、法定傳染病報告網(wǎng)絡(luò)等方法收集這些傳染病的癥狀體征、實驗室檢查結(jié)果、流行病學(xué)特征和發(fā)病率等數(shù)據(jù)。應(yīng)用貝葉斯分類算法建立分類模型，采用SAS軟件完成程序編寫。并用3起歷史疫情的個案數(shù)據(jù)對模型進行驗證。
　　結(jié)果:
　　本研究共納入了25種浙江省常見的傳染病。模型驗證結(jié)果顯示:手足口病疫情數(shù)據(jù)，第一判別與真實分類的符合率為93.55％，前三位提示率100.00％，分類平均耗時為0.51秒;流行性出血熱疫情數(shù)據(jù)，第一判別與真

3、實分類的符合率為60.61％，前三位提示率100.00％，分類平均耗時為0.50秒;流行性腮腺炎疫情數(shù)據(jù)，第一判別與真實分類的符合率為88.73％，前三位提示率100.00％，分類平均耗時為0.53秒。
　　結(jié)論:
　　本研究建立了浙江省常見傳染病的輔助分類模型，輸入癥狀體征、實驗室檢查結(jié)果和流行病學(xué)特征等指標，可計算各類可能發(fā)生的疾病的概率，并按概率進行排序、輸出判別列表，完成疾病分類判別。該模型具有較高的預(yù)測準確率、較快