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作者：柳权高;张伟燕;胡尧;庞龙龙;杨峰;王洋;杨威;
单位：中国科学院网络控制系统重点实验室;中国科学院沈阳自动化研究所;中国科学院大学;山东省疾病预防控制中心;青岛市疾病预防控制中心/青岛市预防医学研究院;
摘要：目的 开发一种适用于山东省部分免疫规划疫苗接种量预测的多门诊协同深度学习模型。方法 收集山东省2015年1月至2024年10月各预防接种门诊四种免疫规划疫苗日接种量数据,按时间顺序划分为训练集和测试集,利用训练集构建多门诊协同的接种量预测模型,利用测试集评估模型预测性能。结果 山东省各预防接种门诊疫苗接种量之间具有显著的协同性和相关性。拟合模型的输入为预防接种门诊接种量时间序列样本X=[X_1, X_2,…,X_L]∈R~(M×L),输出为预测目标Y=[X_(L+1), X_(L+2),…, X_(L+P)]∈R~(M×P)(R、M、L、P分别表示实数域、门诊数量、历史时间点数量和预测时间点数量)。模型在四种疫苗测试集上预测30 d、60 d和90 d接种量的平均绝对误差(Mean absolute error, MAE)均低于1.46,决定系数(R~2)为0.71～0.83。模型对某预防接种门诊2024年1-8月接种量预测显示,2月份预测值与实际值的相对误差率为14.39%～23.50%,其他月份为-7.97%～8.02%。结论 本研究构建的多门诊协同深度学习模型对疫苗接种量的总体预测精度和稳定性较高;模型应纳入节假日等特殊因素以进一步优化,增强其适用性。
关键词：免疫规划疫苗;;预防接种;;预测;;时间序列分析;;Mamba模型
基金资助：中华预防医学会预防接种信息化与服务能力提升项目(第二期)(CPMA-JY2024-008)
