基于多参数逻辑函数与隐马尔可夫模型的自动化数字接触追踪感染风险评估模型研究

为解决疫情期间传统接触追踪方法效率低下、资源分配不均的问题，研究人员开发了一种基于距离、重叠时间、污染间隔、潜伏期和接触设施规模五参数的自动化感染风险(ROI)评估模型。通过逻辑函数归一化参数影响，结合K-means和隐马尔可夫模型(HMM)对24,000组模拟数据分类，结果显示HMM在测试集中识别出63.8%低风险、20.7%中风险和15.5%高风险个体，其Log-Likelihood(50,688)和AIC/BIC(-101,365.6430/-101,319.5609)指标显著优于K-means。该模型为精准化公共卫生干预提供了数据驱动解决方案。

　　

在新冠大流行期间，传统依赖人工访谈的接触追踪方法暴露了响应速度慢、资源消耗大等局限性。尽管蓝牙和GPS等技术被应用于数字接触追踪，但如何量化暴露风险并优先筛查高风险个体仍是核心挑战。尤其当疫情大规模暴发时，公共卫生部门亟需一种能自动识别高风险接触者的工具，以优化有限的防控资源分配。

为此，研究人员在《Healthcare Analytics》发表了一项创新研究，提出基于五参数逻辑函数和机器学习算法的自动化感染风险(ROI)评估模型。该研究通过整合距离、重叠时间(overlap time)、污染间隔(contamination interval)、潜伏期(incubation time)和接触设施规模(contact facility size)五个关键参数，构建了可量化传播风险的评估体系。

研究采用两种关键技术路径：一是通过递减/递增逻辑函数对参数进行归一化处理，例如距离参数采用f(d)=1/(1+e^k·d)的递减函数；二是分别使用K-means聚类和隐马尔可夫模型(HMM)对24,000组模拟训练数据进行三维分类（高/中/低风险），并在16,000组测试数据中验证。

研究结果部分呈现了多层次发现：

1. 参数对ROI的独立影响：通过偏评估证实，短距离(<20英尺)与长重叠时间(>40分钟)组合会显著提高风险（图8-9），而大设施规模能抵消长时间暴露的风险（图14-15）。
2. 全参数综合评估：HMM表现出更优的分类性能，将63.8%场景判为低风险，其高斯分布显示高风险类平均ROI达0.4805（图17），且AIC/BIC值比K-means降低21.5%。
3. 矛盾样本解析：如表2所示，当设施规模大但距离极近(15英尺)时，系统仍能识别为高风险（样本3），而K-means对此类边缘案例的分类一致性较差。

讨论部分强调，该模型首次实现了多维度传播参数的自动化整合，其核心价值在于：

1. 精准干预：相比"一刀切"的封锁措施，能减少85%的低风险人群误判（HMM vs K-means数据）。
2. 技术兼容性：可集成到现有Wi-Fi/蓝牙追踪系统，如参考文献[16]的被动定位架构。
3. 疾病普适性：通过调整逻辑函数参数（如潜伏期a/b/c值），可适配其他传染病特征。

研究同时指出，需通过真实世界数据验证模型敏感性，并建议探索深度学习算法以提升分类精度。这项研究为构建下一代智能流行病防控系统提供了关键方法论基础。