近年来，公共卫生安全成为全球关注的焦点。如何将前沿科技与传染病防控深度融合，并通过严谨的学术研究为实践提供理论支撑，成为该领域的重要课题。近日，吉林省长春市宽城区疾病预防控制中心的主任医师吴丽馨传来喜讯，其最新研究成果《基于AI的重点场所传染病疫情预警系统研究》一文，已在国际学术期刊《现代医学前沿》（Advances in Modern Medical）2025年第3卷第7期上正式发表，为我国公共卫生安全体系的智慧化升级提供了坚实的学术论证。

吴丽馨作为一名具有丰富公共卫生管理经验的专家，长期致力于将一线防控实践与科学研究相结合。正是这份深厚的实践积累，促使她将目光投向了科研领域，系统性地探索科技创新在公共卫生中的应用。据了解，她已拥有多项软件著作权，此次论文的发表，正是她长期科研攻关的结晶。

吴丽馨在论文中系统阐述了她所设计并验证的一套基于人工智能（AI）的重点场所传染病疫情预警系统。论文详细论证了该系统如何创新性地结合传统传染病传播模型（如SIR模型）与数据驱动的AI技术。不同于传统监测手段，该研究提出了一套完整的技术方案：利用传感器、大数据分析和深度学习算法，实现对疫情风险的动态评估与早期识别。这篇论文的发表，意味着该技术方案的科学性与前瞻性获得了学术界的认可。

“公共场所是传染病传播的关键节点，其复杂性对传统防控提出了巨大挑战。”吴丽馨在论文中指出。为了解决这一难题，她的研究构建了一套多维度的仿真模型，将环境因素、人员流动轨迹、接触密度等变量纳入算法，并详细阐述了数据采集、传输与处理延时的优化技术。论文的核心贡献在于，它不仅提出了一个系统构想，更通过科学的建模与验证，为如何在重点场所实现精准预警提供了可复现的研究路径和方法论。

传统的疫情预警体系在响应速度和精确性方面一直存在提升空间。吴丽馨的论文通过详实的仿真实验与数据验证，给出了令人信服的答案。研究数据显示，该预警模型的预测准确率能从初期的83.33%逐步提升至97.06%，而系统响应时间则稳定控制在6至9分钟内。这些被量化的研究成果，清晰地展示了AI技术在提升疫情早期反应效率方面的巨大潜力，为后续研究与应用奠定了坚实的数据基础。

“科技赋能公共卫生，离不开严谨的科学研究与成果共享。”吴丽馨表示，将研究成果发表出来，是为了能与更多同行交流，共同推动系统的智能化和网络安全保障，确保在不断变化的疫情形势下，预警系统始终保持“快、准、稳”的最佳状态。她强调，学术研究的最终目的是形成可推广的方案，并推动多部门联动，建立数据共享平台，实现科学防控的新局面。

吴丽馨的这篇论文不仅是对长春市公共卫生安全保障的一次重要技术探索，更通过学术期刊的发表，为我国公共卫生科技领域提供了可供借鉴的理论基础与实践范例。这些经过科学验证的技术未来在应对突发公共卫生事件、提升国家应急响应能力方面，具有巨大的应用与参考价值。

作为一名兼具实践经验与科研精神的公共卫生工作者，吴丽馨始终坚持“科技兴卫、以人为本”的理念。她深知，科技的价值在于其科学性和可验证性，而学术论文正是检验与传播这份价值的最佳载体。她表示，将继续深耕于此，推动预警系统的优化升级，力争产出更多高质量的研究成果，为全民健康贡献更大的智慧与力量。

随着公共卫生技术的不断进步，吴丽馨发表的这项研究成果，无疑为我国智慧防疫、科技战“疫”的理论体系增添了重要一笔。在她和众多科研工作者的共同努力下，我国的公共卫生体系将向更智能、高效的方向发展，为全民健康提供更为坚实的科学保障。这不仅是科技与公共卫生的成功结合，更是新时代公共卫生事业迈向新高度的重要标志。（彭赵）

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