该项目是国家自然科学基金委资助项目，负责人为曲宗希，执行时间为2021年1月至2023年12月。

      重大传染病的风险防控关乎着社会秩序稳定运行和人类健康安全发展。针对传染病疫情传 播初期信息匮乏和应急决策环境高度不确定的问题，运用数据挖掘和机器学习的方法，首先研究基于机器学习的重大传染病预测模型，使得模型能够根据每日疫 情发布数据预测最新发展趋势。其次，对政府各类防控措施效果提出量化评估方法。最后，以新冠疫情为例对比分析各国政府干预措施对疫情的具体影响，对各国政府防控措施效果进行定量评估，以期为政府提供应对重大传染病的最优防控策略与途径。本研究旨在为重大传染病疫情预测与应急决策提供新思路和方法， 提高政府对重大突发公共卫生事件的应急响应能力。