[口头报告]大气环境多因素同时暴露的健康风险评估

大气环境多因素同时暴露的健康风险评估
编号:1276 稿件编号:234 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-25 14:57:35 浏览:73次 口头报告

报告开始:2024年05月18日 17:55 (Asia/Shanghai)

报告时间:15min

所在会议:[S5] 主题5、环境科学 » [S5-2] 主题5、环境科学 专题5.10、专题5.9(18日下午,308)

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摘要
环境流行病是建立大气环境因素与人群健康关联的主要手段。当前大多数研究是单一环境压力的效应评估,与多因素同时暴露的真实情景存在一定差异,传统方法在揭示暴露反应关系的非线性、模型鲁棒性等方面存在局限。本研究构建大气环境多因素同时暴露的健康风险评估新方法,围绕南京市人群呼吸、循环系统等疾病开展实证分析。首先构建深度学习模型,同步输入空气质量、气象要素及门诊量,开展多因素同时暴露的患病风险预测;其次构建SHAP方法,定量评估指定暴露量下的超额风险,识别风险驱动因子,揭示它们的交互作用。研究结果为我国应对空气污染、气候变化的健康风险提供可靠的科学依据。研究方法未来可以拓展到全国范围、八大系统疾病的相关研究。
关键字
环境流行病;深度学习;模型可解释性
报告人
王策
副研究员 东南大学

稿件作者
王策 东南大学
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