北京急性脑血管疾病与气象要素的关系及预测

基于2006年1月至2010年12月北京市120急救中心的逐日脑血管急症接诊病例数据资料，首先探讨北京市急性脑血管疾病与气象要素的关系，选取不同季节的影响因子，然后根据概率积分方法将发病人数划分为4个级别，并采用人工神经元网络方法（artificialneuralnetwork,ann）分别建立了北京市不同季节的急性脑血管疾病预测模型。研究结果表明：（1）急性脑血管疾病发病人数存在明显的季节性变化和日变化特征，冬春季发病人数高于夏、秋季，发病主要集中在早晨到中午的09—14时；（2）发病人数相对于气象要素存在明显的滞后效应，夏和冬秋季发病分别与高温高湿、冷空气活动有关；（3）脑血管疾病预测模型通过对新样本进行预报，除夏季外，完全准确率高于30%，预报误差≤±1级的准确率高于60%，研究成果对于预防急性脑血管疾病发病和调度120急救车辆等应急措施具有较好的科学参考价值。