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摘要

背景:

流感、SARS-CoV、SARS-CoV-2等重大呼吸道传染病曾引发全球大流行，造成严重疾病和经济负担。早期预警和及时干预是抑制此类疫情的关键。

摘要目的:

我们的目标是提出一个基于社区的早期预警系统的理论框架，该系统将基于支持红外测温器的智能手机设备的集体网络，主动检测社区的温度异常。

方法:

我们开发了一个基于社区的预警系统(EWS)的框架，并通过示意图流程图演示了其操作。我们还强调了EWS的潜在可行性和障碍。

结果:

总体而言，该框架利用云计算平台上的先进人工智能技术，及时识别疫情爆发的概率。它取决于对社区地理空间温度异常的检测，包括大量数据收集、基于云的计算和分析、决策和反馈。考虑到公众接受度、技术实用性和实施的性价比，EWS可能是可行的。然而，由于初始模型训练过程相对较长，建议的框架应与其他预警机制并行或结合工作，这一点很重要。

结论:

该框架如果得到实施，可能为卫生利益攸关方作出早期预防和控制呼吸道疾病的重要决定提供一个重要工具。临床试验:不适用