2026年3月12日，在“海南省南部区域监测预警队伍建设和人才培养培训班”上，三亚学院健康医学院/健康产业管理学院的王青青老师带来了一场题为“全球气候变化背景下传染病预警模型的应用与挑战”的专题授课。来自三亚及周边市县的190余名疾控业务骨干齐聚一堂，共同探讨在气候变局下，如何用更智能的模型守住传染病监测预警的第一道防线。
一、气候变局下，预警为何需要“新思维”？
“超过70%的新发传染病是人兽共患，而气候变化正在加速这一过程。”王青青老师一开场便抛出一组数据：城市化推进、全球贸易频繁、极端天气增多，都在不断打破人类、动物与环境的生态边界。她引用《中华流行病学杂志》的最新研究指出，我国已明确提出“人病兽防、关口前移”，在这一背景下，“同一健康”策略成为应对新发传染病挑战的核心框架。
传统的监测预警往往依赖历史基线，但气候变化带来的不确定性，让历史数据不再“可靠”。“我们需要从被动监测转向主动预警，从单一指标转向多源数据融合。”王老师强调，预警模型必须与时俱进，才能捕捉到疫情暴发的早期苗头。
（王老师强调预警模型与时俱进的重要性）
二、从R语言到AI：一场预警技术的“实战演练”
“纸上得来终觉浅”，王青青老师的课堂更像一场技术盛宴。她从最基础的指数加权移动平均法（EWMA）讲起，逐步深入到移动流行区间法（MEM）如何设定流行阈值，再到SI、SIR、SEIR等动力学模型的R语言实现——屏幕上跳动的代码，让抽象的模型变得可触可感。
“以前只知道用软件跑结果，今天跟着王老师一步步写代码，才真正理解参数背后的意义。”一位学员在课后感叹。更让学员们大开眼界的是人工智能在预警中的应用：随机森林（RF）如何通过投票机制提升预测精度，卷积神经网络（CNN）怎样自动提取特征，基于智能体的建模（ABM）又如何在社交网络中模拟超级传播者的影响……
“AI不是万能药，但结合多源数据（如舆情、气象、人口流动），它能成为我们最敏锐的‘哨兵’。”王青青老师展示了最新研究：融合症状监测和谷歌流感趋势后，预警误差最高可降低44%。台下学员纷纷举起手机，拍下屏幕上的关键文献和代码片段。
（王老师逐步讲解模型技术）
三、“这课接地气，回去就能用！”
三个小时的授课结束后，学员们意犹未尽。三亚市疾控中心急传科的一名业务骨干表示：“王老师不仅讲了理论，还分享了模型优化的实际案例，特别是ABM在超级传播者防控中的应用，对我们应对未来新发传染病很有启发。”
“气候变化对海南的传染病传播格局影响深远，这次培训让我们意识到，必须加快学习新技术、新模型，才能更好地守护南部区域的公共卫生安全。”三亚市疾控中心急性传染病防治科负责人朱明胜科长表示，未来将继续推动高校与疾控系统的深度合作，让前沿科研真正转化为基层监测预警的实战能力。
（王老师讲解模型理论）
三亚学院健康医学院一直致力于将学术研究与地方需求紧密结合。王青青老师此次授课，不仅展示了学院在传染病预警领域的扎实积累，更体现了高校服务自贸港公共卫生体系建设的责任担当。正如王老师在课堂最后所说：“预警模型不是冷冰冰的公式，而是我们对生命健康的动态守护。”
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