呼吸道病毒是全球范围内急性呼吸道感染（ARI）的主要病因。为进一步探索呼吸道病毒感染与气候变化存在复杂的联系，准确预测呼吸道病毒的感染风险，助力制定更有效的疾病防控策略，金域医学联合广州呼吸健康研究院副院长杨子峰教授团队，广州医科大学金域检验学院、广东省感染性疾病智能化诊断技术工程研究中心、广州市传染性疾病临床快速诊断与预警重点实验室曾志奇博士结合环境数据与机器学习方法，开发出一种全新的呼吸道病毒感染风险预测模型，为呼吸道病毒的早期预警和防控提供了有力的科学依据。

2月3日，该研究成果《Development of a respiratory virus risk model with environmental data based on interpretable machine learning methods》发表于气候学和大气科学领域国际顶级学术期刊、地球科学领域三大Nature子刊之一《npj Climate and Atmospheric Science》（中科院1区，5年影响因子：9.7）。

不同呼吸道病毒类别分类器性能的比较分析(A) 分类器链的接收者操作特征曲线（ROC曲线）(B) 分类器链的精确率-召回率曲线（PR曲线）

金域医学将利用积累的全面、特有的大数据优势，以人工智能技术驱动，在数据挖掘、模型构建等方面重点发力，不断精进模型各项功能，促进气象科学、医学和人工智能的交叉融合，为人类健康的发展作出更大贡献。