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南京医科大学学报（自然科学版） 第41卷第3期
·444 · Journal of Nanjing Medical University（Natural Sciences） 2021年3月

·公共卫生与预防医学研究·

基于R shiny的法定传染病可视化分析系统的设计和初步应用

胡晓雯 ，薛铭琰 ，张 枫 ，卞子龙 ，吴 静 ，蔡奇慧 1*
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2，3
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南京医科大学生物医学工程与信息学院，公共卫生学院，江苏 南京 211166；浙江大学公共卫生学院，浙江 杭州
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310058
［摘 要］ 目的：设计1种基于R shiny的可视化分析系统，并利用它分析2004—2017年法定传染病的流行情况，从而为防控
部门提供参考依据。方法：利用R shiny以及多种R包，基于人群、时间、空间、时空交互4个角度进行可视化描述并搭建可视化
系统。结果：本系统绘制了2004—2017年的39种法定传染病的时间空间分布地图，以及疾病聚类、年龄分层热图；同时还对各
种法定传染病进行了疾病的时间序列分析、空间自回归分析等。结论：与其他类似系统比较，设计的R shiny可视化统计分析
系统操作简便，分析方法多样，提供了预测模型，有利于帮助描述传染病的流行特点，便于公共卫生人员研究。
［关键词］ shiny；传染病；可视化；时空分析
［中图分类号］ R391.4 ［文献标志码］ A ［文章编号］ 1007⁃4368（2021）03⁃444⁃07
doi：10.7655/NYDXBNS20210324

Design and preliminary application of a visual analysis system for notifiable infectious
diseases based on R shiny

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2，3
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1
HU Xiaowen ，XUE Minyan ，ZHANG Feng ，BIAN Zilong ，WU Jing ，CAI Qihui 1*
2
1 School of Biomedical Engineering and Informatics，School of Public Health，Nanjing Medical University，Nanjing
211166；School of Public Health，Zhejiang University，Hangzhou 310058，China
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［Abstract］ Objective：A visual analysis system based on R Shiny was designed to analyze the prevalence of notifiable infectious
diseases from 2004 to 2017，providing reference for disease control and prevention. Methods：Using R shiny and a variety of R
packages，distribution was described and the visualized system was built based on four perspectives：population，time，space，and
spatial⁃temporal interaction. Results：This system depicted spatial⁃temporal distribution maps of 39 notifiable diseases from 2004 to
2017，as well as disease clustering and age stratified heat maps. Meanwhile，it also performed time series analysis and spatial
autoregression analysis on various notifiable infectious diseases. Conclusion：The R shiny visual analysis system has many advantages
including simple operation and diverse analysis methods compared to other similar systems. And it is helpful to describe the epidemic
characteristics of infectious diseases and facilitate the research of public health.
［Key words］ shiny；infectious diseases；visualization；spatial⁃temporal analysis
［J Nanjing Med Univ，2021，41（03）：444⁃449，459］

传染病一直伴随着人类的发展，对人类健康构 人 4 000多例下降到每10万人少于250例 。
［2］
成严重威胁，而基本卫生设施的完善，生活水平的 目前国内针对法定传染病的时空分析较为成
［3］
提高以及药物和疫苗的研发又促使总发病率和病 熟，如张淼等 利用空间自回归对甲乙类传染病进
［4］
［1］
死率稳步下降 。在中国，1970—2007年，连续报告 行空间聚集性分析，王志心等 利用机器学习的方
的 18 种传染病的年发病率不断下降，从每 10 万 法对各省份新型冠状病毒肺炎疫情进行预测。在
［5］
可视化方面，金思辰等 基于传染病时空数据进行
［基金项目］ 国家自然科学基金（61901225）；南京医科大学
科技发展基金（2017NJMU005） 聚类分析，并设计可视化系统，但编程较为专业。
∗ 高效清晰的数据可视化可以让研究人员更容易掌
通信作者（Corresponding author），E⁃mail：caiqihui@njmu.edu.cn