I. Giới thiệu tổng quan
Chương này trình bày tổng quan về tỉnh Bình Dương, tình hình dịch bệnh sốt xuất huyết tại Việt Nam và tỉnh Bình Dương, công tác phòng chống dịch bệnh, và đặc điểm dịch bệnh sốt xuất huyết tại Bình Dương. Tỉnh Bình Dương, thuộc vùng Đông Nam bộ, có tốc độ đô thị hóa nhanh và là một trong những tỉnh công nghiệp phát triển. Tình hình dịch bệnh sốt xuất huyết tại đây ngày càng phức tạp, với nhiều đợt dịch lớn xảy ra trong những năm qua. Việc nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp học máy trong dự báo dịch bệnh là rất cần thiết nhằm nâng cao hiệu quả phòng chống dịch bệnh.
1.1 Tổng quan về tỉnh Bình Dương
Bình Dương có diện tích tự nhiên 2.694,43 km2 và dân số khoảng 2.951. Tỉnh có 09 đơn vị hành chính cấp huyện và 91 đơn vị hành chính cấp xã. Khí hậu tại Bình Dương là khí hậu nhiệt đới gió mùa, với mùa mưa kéo dài từ tháng 5 đến tháng 10. Sự phát triển kinh tế đi kèm với sự gia tăng dân số đã tạo ra nhiều thách thức trong công tác chăm sóc sức khỏe và phòng chống dịch bệnh, đặc biệt là dịch sốt xuất huyết.
1.2 Tình hình dịch bệnh sốt xuất huyết tại Việt Nam và tỉnh Bình Dương
Dịch sốt xuất huyết là một trong những bệnh truyền nhiễm nguy hiểm, lây lan qua muỗi Aedes. Tại Việt Nam, số ca mắc bệnh ngày càng tăng, với Bình Dương là một trong những tỉnh có số ca mắc cao nhất. Trong vòng 10 năm qua, nhiều đợt dịch lớn đã xảy ra, gây ra nhiều ca mắc và tử vong. Việc nghiên cứu và dự báo dịch bệnh là cần thiết để có biện pháp phòng chống hiệu quả.
II. Các nghiên cứu liên quan
Chương này trình bày các nghiên cứu liên quan đến dự báo dịch bệnh dựa trên khai phá dữ liệu và các phương pháp học máy. Nghiên cứu cho thấy rằng việc ứng dụng các phương pháp học máy như hồi quy tuyến tính, rừng ngẫu nhiên, và máy vector hỗ trợ có thể giúp cải thiện độ chính xác trong dự báo dịch bệnh. Các mô hình này đã được áp dụng thành công trong nhiều nghiên cứu trước đây, cho thấy tiềm năng lớn trong việc dự báo dịch sốt xuất huyết.
2.1 Các nghiên cứu liên quan đến dự báo dịch bệnh
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng các phương pháp khai phá dữ liệu có thể giúp dự báo chính xác hơn về sự bùng phát của dịch bệnh. Các mô hình học máy như hồi quy tuyến tính và rừng ngẫu nhiên đã được áp dụng để phân tích dữ liệu và dự đoán số ca mắc bệnh trong tương lai. Những nghiên cứu này cung cấp cơ sở lý thuyết vững chắc cho việc áp dụng các phương pháp học máy trong dự báo dịch sốt xuất huyết.
2.2 Một số kỹ thuật xây dựng mô hình dự báo
Các kỹ thuật như hồi quy tuyến tính, rừng ngẫu nhiên, và máy vector hỗ trợ đã được nghiên cứu và áp dụng trong việc dự báo dịch bệnh. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, nhưng đều có khả năng cung cấp thông tin hữu ích cho việc dự báo. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu.
III. Xây dựng mô hình dự báo thực nghiệm
Chương này tập trung vào việc xây dựng mô hình dự báo dịch sốt xuất huyết và thực nghiệm với các dữ liệu thu thập được. Dữ liệu được sử dụng bao gồm thông tin về ca bệnh, khí hậu, và dân số từ năm 2006 đến 2018. Các mô hình học máy được áp dụng để phân tích và dự đoán số ca mắc bệnh trong tương lai. Kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình học máy có thể cải thiện độ chính xác trong dự báo dịch bệnh.
3.1 Đề xuất phương pháp xây dựng mô hình dự báo
Để xây dựng mô hình dự báo dịch sốt xuất huyết, cần thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Việc phân tích dữ liệu sẽ giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự bùng phát dịch bệnh. Các mô hình học máy sẽ được áp dụng để dự đoán số ca mắc bệnh dựa trên các yếu tố này. Đề xuất mô hình dự báo sẽ được thực hiện dựa trên kết quả phân tích dữ liệu.
3.2 Thực nghiệm mô hình
Thực nghiệm mô hình dự báo được thực hiện trên các tập dữ liệu đã thu thập. Kết quả cho thấy rằng các mô hình học máy như hồi quy tuyến tính và rừng ngẫu nhiên có thể dự đoán chính xác số ca mắc bệnh. Việc so sánh kết quả giữa các mô hình cho thấy rằng rừng ngẫu nhiên có độ chính xác cao hơn so với hồi quy tuyến tính. Điều này cho thấy tiềm năng của các phương pháp học máy trong việc dự báo dịch sốt xuất huyết.
