传染病大流行对公众健康、社会经济发展造成直接威胁，及时预警、尽早发现对于传染病防控具有关键意义。传染病预警是指在传染病暴发或流行前发出警示信号，以提醒暴发或流行可能发生的风险。为提高传染病早期预警能力、实现动态灵敏的发病趋势预测，2023年11月30日，来自四川大学华西公共卫生学院的张韬教授应邀来到欧洲杯竞猜平台临床研究中心并作题目为“集成学习模型在传染病风险评估中的应用”的学术讲座。
张韬教授的主要研究方向为基于人工智能和因果推断的疾病监测预警，他带领团队以传染病常规监测数据为基础，建立多维度、可视化的传染病风险评估体系，深入研究传染病监测系统的多元化、智慧化的预测预警模式。
在讲座中，张韬教授详细阐述了该研究的开展。首先，他基于描述流行病学及时空多成分模型分析传染病的流行病学特点和流行成分归因。在此基础上，进一步根据传染病的传播模式等特点，基于传播动力学模型、动态贝叶斯网络模型、时变参数随机波动率向量自回归模型(TVP-SV-VAR)、时变向量自回归模型(tvvarGAM)、动态条件相关广义自回归条件异方差模型(DCC-GARCH)以及贝叶斯时空模型等方法对传染病的传播流行进行时间维度、空间维度以及时空联合维度的监测，预测传染病未来发病趋势，动态识别传染病的危险因素，划分高风险地区与人群，从而为传染病疫情处置模式优化提供方法学参考，提高决策效能。
张韬教授的讲座为传染病智慧化预警提供了有效参考，将推动传染病早期预警能力的进一步提升。
