“11月22日至28日，我院报告的流感病例数达160例，经预警模型提示，流行性感冒已进入流行高发期。”12月1日，在玉林市红十字会医院办公室，AI项目负责人预防保健科科长赖昌生指着电脑上的疾病趋势图告诉记者，医院已发布风险提示通知，提醒各方注意预防和控制流感疫情传播。

“如何把天冷容易感冒这种感性认知变成精准预警，一直是难题。”玉林市红十字会医院党委书记张九进介绍，2024年年底，该院联合玉林市气象局、玉林市疾控中心启动项目，首次把气象数据与疾病数据关联，打造“气象数据+AI”疾病预警模型。2025年春节前，该模型成功预警了流感小高峰。“如果当时没提前准备，可能会非常被动！”张九进说。

项目启动之初，团队攻克的首要难题就是数据融合关。玉林市气象局提供了20年连续监测的气象数据，涵盖气温、湿度、风速等记录；玉林市疾控中心则开放了经过脱敏处理的20多万例手足口病、4万多例流感病例数据。“这些数据就像拼图碎片，我们要做的就是找到它们之间的关联及规律。”赖昌生解释。

为了让数据“说话”，团队引入人工智能技术，尝试了决策树、人工神经网络等多种模型，采用国际公认的历年病例数平均值加减三倍标准差的标准，遵循科学规律，不断测算，终于算出玉林流感和手足口病的暴发预警阈值。

团队还把模型嵌入WPS软件，方便基层医疗机构使用。“在配置有该模型的WPS软件中输入近期气象数据和病例数，未来4周的疾病风险预测曲线立即跳出，并标注好风险区间。”赖昌生表示，下一步计划将这种便捷操作向全市乃至全区推广。

目前，该模型能预测流感和手足口病高峰，团队计划把模型扩展到心脑血管疾病、呼吸道疾病、花粉过敏、风湿病以及大气污染疾病等。在应用场景上，除了政府端的防控决策、医疗机构的资源调配，团队还在探索面向普通市民的服务。

“这是我们开展跨行业数据融合应用研究之‘气象+疾病’预测模型开发的尝试，取得了很好的预测效果。接下来我们将拓展气象在健康领域的智慧化应用研究。”玉林市气象局局长吴益平透露，目前正在和机器人厂商洽谈，计划开发健康气象陪伴机器人，把健康气象信息服务嵌入智能家居和穿戴产品中。比如天气激烈转冷时容易引发心肌梗死、脑梗高发，机器人可提前告知高危人群做好防护。

“如果能在东盟国家用模型提前预警，从源头减少登革热、基孔肯亚热等蚊媒传染病疫情发生，我国输入性病例防控压力会大大减轻。”赖昌生说，目前，广西气象部门已在新加坡建成海外云节点，“期待未来能与东盟国家联合建立跨境传染病预警网络，这不仅能服务东盟民众健康，也能为我国筑牢健康屏障。”（陶昌顺）