当前，呼吸道多病原感染已成为公共卫生关注的焦点。常见呼吸道病原体包括流感病毒、新型冠状病毒、肺炎支原体、呼吸道合胞病毒、鼻病毒等，这些病原体在人群中广泛传播，尤其在秋冬季节和季节更替时期更为活跃。目前，全球范围内呼吸道疾病的流行趋势复杂多变，多种病原体交替或共同流行，给公共卫生系统带来了巨大挑战。
为了更有效地预测和预警这些病原体的流行趋势，加拿大pc陈田木团队基于开源数据搭建了呼吸道多病原预测预警平台，旨在提前预测呼吸道病原体的流行趋势并及时发出预警信号。
功能一、多病原预测和单一病原预测
平台基于开源数据，采用多种神经网络模型进行训练与预测。这些模型包括前馈神经网络（FNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、时序卷积网络（TCN）和极限梯度提升（XGBoost）。通过这些模型，平台能够预测未来三周内11种常见呼吸道病原体的流行趋势。
功能二、对11种单一病原进行预测预警
平台采用成熟的移动流行区间法对各种病原历史数据进行计算得到各病原的预警阈值，当预测数值超过预警线则发出预警信号，实现预测预警。
功能三、自动生成研判报告
该平台目前已接入DeepSeek R1大模型，能够对平台预测预警信息进行快速学习后对历史数据、预测结果、预警结果进行研判，并简明扼要地给出研判结果和提出建议举措。
目前，该平台仅上线内测版，还有许多不成熟的地方，需要业内专家给予更多指导和帮助。
为了避免预测预警结果过度解读，建议具有相关专业基础的人员免费注册使用。
注册网址：http://models.yunzheng.asia:6110/register
平台网址：http://models.yunzheng.asia:6110/
重要提醒：受模型本身以及数据可及性的影响，预测结果可能与实际情况存在一定的偏差，平台结果需谨慎解读。
项目管理 | 陈田木、赵泽宇、芮佳
开发人员 | 胡子欣
工程师 | 潘晓
