儿童传染病智能预测系统“童盾”开放试用

—— 时间序列基础模型驱动的儿童传染病预测预警与决策辅助智能体

引言：传染病预测，为什么这么难

儿童呼吸道传染病病原种类多，流行过程常呈非线性、非平稳特征，多病原相互影响，又叠加气象等环境因素，精准预测一直是公共卫生领域的难题。传统预测方法多依赖单一病原、单一地区的历史数据，应对多病原叠加流行和跨区域传播时存在局限。将预训练大模型用于时间序列预测，是当前国际传染病预测研究的前沿方向，也为儿童传染病预警提供了新的技术手段。

“童盾”是什么

“童盾”儿童传染病预测预警与决策辅助智能体，由重庆医科大学附属儿童医院刘恩梅团队研发，依托“十四五”国家重点研发计划“生育健康及妇女儿童健康保障”重点专项（项目编号：2022YFC2704900，聚焦“儿童新发重大传染病的预警与诊疗关键技术研究”），具有完全自主知识产权。

团队率先将时间序列基础模型（TSFM）用于儿童传染病预测：以海量时序数据预训练的Transformer架构为底座，结合监测数据针对性调整，支持多疾病协同预测、多协变量融合与多模型集成。系统还基于1000余篇高质量循证文献（国内外临床指南与专家共识、疫苗及药品说明书等）构建知识底座，使预测结论和防控建议建立在循证医学的基础上。相关方法已申请两项发明专利：《多疾病时间序列预测与预警方法及系统》（202411912831.6）、《基于多时序基础模型融合的传染病预测方法及系统》（202510517647.X）。

三大技术亮点

● 多疾病协同预测：在统一框架下捕捉多种儿童常见传染病病原之间的相互影响，避免单病种建模造成的信息损失。

● 多协变量融合：研发阶段主要纳入气象协变量，平台支持按数据模板上传其他协变量数据，后续版本将支持对不符合规范数据的自动识别与处理。

● 多模型集成：集成多种时间序列基础模型与经典预测方法，综合研判、交叉验证，提升预测结果的稳健性。在此基础上，系统采用时序模型与大语言模型协同设计，由时序模型输出量化预测，大语言模型结合预测结果与流行背景进行综合研判、生成防控建议，实现从数值预测到决策辅助的贯通。

平台体验：三步完成一次预测

在线体验平台（tongdun.ai4health.cn）面向公共卫生与疾控工作者开放，操作流程如下：

● 第一步，上传数据。支持 XLSX、XLS、CSV 格式的传染病时间序列数据，可一键下载示例数据；可选传气象等协变量（其他协变量需按平台数据模板整理）。

● 第二步，设置参数。按需设定预测天数（如未来 15 天）与目标地区。

● 第三步，启动预测。系统先输出多病原流行趋势预测，再将历史监测数据、预测结果及当地气象与传染病流行情况一并作为上下文，交由大语言模型综合分析，输出多维度防控建议。建议内容可根据实际防控规则和业务需求便捷调整。

落地成果

团队开发的传染病智能建模平台与预测分析报告智能体系统，已在重庆医科大学附属儿童医院、苏州大学附属儿童医院、深圳市儿童医院等10余家医疗机构应用；依托覆盖9省市30余家机构的监测哨点网络，支撑区域联动的传染病防控。团队还建成含3万余份标本、500余株代表性毒株的儿科RSV（呼吸道合胞病毒）临床资源库，为病原监测和相关研究提供支持。

试用与展望

对疾控机构，“童盾”提供可量化、可追溯的预测工具；对临床机构，提供辅助研判支持。需要说明的是，“童盾”的预测方法与数据框架并不局限于儿童人群，可支持上传其他地区、人群的传染病时序数据开展预测；也可将系统输出作为一条便捷的基线，与研究者自身方法的结果进行对比验证、相互补充。

目前系统处于试用阶段，欢迎试用体验并留言反馈，也欢迎针对具体应用场景开展合作，进行定制优化与联合开发。

欢迎访问 https://tongdun.ai4health.cn/ 体验系统并下载示例数据。