葛小玲 尚于娟 徐 锦 曾 玫 王传清 李 静施 宇 王 一 胡子欣 徐 虹 张晓波

（1国家儿童医学中心/复旦大学附属儿科医院统计和数据管理中心，2临床检验中心，3感染传染科，4院内感染控制与防保办公室，7肾脏科，8呼吸科 上海 201102；5万达信息股份有限公司数据中心 上海 201112；6 复旦大学生命科学学院 上海 200433）

流行性感冒（流感）是由甲、乙、丙等分型流感病毒导致的急性上呼吸道传染病，其中甲型和乙型病毒具有高度传染性，容易造成大范围甚至世界性的大流行[1］。流行病学研究显示，近年来儿童占全部流感确诊患者的比例＞60%[2］，＜2岁易发生严重并发症[3］，且临床症状并不典型，极易与普通感冒或急性呼吸道感染相混淆，早诊断、早治疗对降低儿童流感危害、控制疾病进程、防止并发症具有重要意义。流感早期诊断途径包括血常规、病毒核酸检测、病毒抗原检测等，通过鼻咽拭子检测及血常规检验是临床最快捷、常用的方法。多项研究显示，甲、乙流患者血常规数值差异明显[4］。

在大数据时代，通过医疗大数据+ 人工智能（artificial intelligence，AI）可应用于流感流行趋势预测、疾病转归、辅助诊断等多个方面[5-7］，所采用的研究数据包括但不局限于外源性天气数据、互联网搜索数据[5］、国家流感监测数据[8］和电子病历记录（electronic medical record，EMR）等。在疾病辅助诊断领域，结合大数据量级的EMR 记录和其他相关信息学习后，算法可在很短的时间内完成复杂的分析任务，并根据输入信息反馈出最佳的分类模式结果，辅助医师提高患者诊断的准确性和效率。……