1、论文题目：

Discovering Mechanistic Correlations Among Respiratory Diseases and Air Quality via Dynamic Modelling Combined with Deep Learning and Symbolic Regression. (2026). CSIAM Transactions on Life Sciences, 2(2), 289-310.

Mengqi He, Dingding Yan, Sha He, Jianhong Wu, Sanyi Tang

2、引用信息：

Discovering Mechanistic Correlations Among Respiratory Diseases and Air Quality via Dynamic Modelling Combined with Deep Learning and Symbolic Regression. (2026). CSIAM Transactions on Life Sciences, 2(2), 289-310. https://doi.org/10.4208/csiam-ls.SO-2025-0028

3、文章介绍：

空气污染在呼吸道疾病的传播过程和病理进展中具有重要影响。然而，如何准确量化空气污染对公众呼吸道感染风险的作用仍面临较大挑战。传统机理模型通常依赖预设的函数形式来描述空气污染对疾病传播过程的影响，但这类方法在面对复杂非线性作用以及多因素耦合时，往往存在精准建模难的问题。

为了应对上述挑战，本文将神经网络与耦合空气质量指数（AQI）演化动力学和呼吸道疾病传播动力学的多尺度模型相结合，发展了融合动力学建模、物理信息神经网络（PINNs）与符号回归的混合框架。在该框架中，使用三个独立的神经网络分别表示多尺度模型的状态变量、机理未知的疾病传播率和空气污染物流入率，利用自动微分将机理模型以微分方程残差的形式作为正则项纳入损失函数中（图1）。基于2010–2016年陕西西安的流感样病例与AQI数据，利用PINNs推断传播率和空气污染物流入率的动态演化曲线。通过分别比对传播率和AQI数据、以及空气污染物流入率和流感样病例数的变化趋势，揭示了空气污染对流感样病例数的影响。进一步利用最大信息系数对PINNs的推断结果进行相关分析，得到传播率和AQI，以及空气污染物流入率和发病率之间的相关关系。在此基础上，利用符号回归将神经网络转化为可解释的简约函数形式，推断出依赖于AQI 的传播率函数，以及依赖于发病率的空气污染物流入率函数，从而得到双向耦合的多尺度模型。最后通过求解模型并进行适当外推，验证了模型的准确性和预测能力。因此，该框架不仅能探究空气污染对呼吸道感染疫情的影响，也可推广至气候变化、行为响应与公共卫生事件之间的复杂耦合建模，为疾病预测预警和公共卫生政策制定提供定量依据。

图1 整合疾病传播动力学和空气质量动力学的物理信息神经网络示意图

4、作者介绍：

贺梦琦，西安交通大学公共卫生学院助理教授，研究领域是生物数学、人工智能在传染病中的应用等交叉学科研究。主要成果发表在PLoS Comput. Biol.、Int. J. Bifurcation Chaos、CSIAM Trans. Life Sci.等期刊上。

闫仃仃，西北大学数学学院博士后，研究方向是生物数学，主要包括随机药物动力学，传染病动力学，多尺度建模与数据分析。研究成果发表在SIAM J. Appl. Math.、Bull. Math. Biol.、J. Theor. Biol.等期刊上。

何莎，陕西师范大学数学与统计学院副教授。主要从事生物数学领域的研究，包括传染病建模，随机动力学，数据统计分析等。在Bull. Math. Biol.、J. Theor. Biol.、Math. Biosci.等期刊发表论文10余篇，主持国家自然科学基金面上项目和青年项目各1项。

吴建宏，加拿大卫生科学研究院院士，加拿大皇家学会院士，加拿大应用数学首席教授，加拿大约克大学数学与统计学院终身教授。发表学术论文400多篇，出版专著10余部，获得了包括加拿大女王钻石禧功勋章（Queens Diamond Jubilee medal）、York大学终身杰出特聘教授（University Distinguished Research Professor）、终身Fields Institute Fellow、加拿大华人专业人士杰出成就奖、加拿大新先锋科技奖等在内的10余项学术成就奖。

唐三一，山西大学数学与统计学院教授，主要研究领域为生物数学和生物统计学。主要成果在害虫综合治理策略、突发性传染病预测预警、药动学参数确定、肿瘤综合治疗与药物毒理效应等方面具有重要的应用。发表SCI论文150多篇，被SCI杂志引用超过10000次。主持1项国家自然科学基金重点项目、1项人工智能重大研究计划培育项目、包括中美生物医学国际合作项目在内的其它项目6项，四次应邀出席生物数学国际大会并作大会特邀报告。

5、期刊简介：

《CSIAM Transactions on Life Sciences》（CSIAM-LS）是由中国工业与应用数学学会（CSIAM）继旗舰期刊《CSIAM Transactions on Applied Mathematics》后推出的一本新期刊。CSIAM-LS是一本创新性的跨学科期刊，聚焦数学与生命科学的交叉领域，覆盖生物学和医学的数学理论、模型和算法，包括计算系统生物学、生物信息学、生物医学工程、群体动力学、计算神经科学等。CSIAM-LS由中国科学院院士、武汉大学校长张平文担任主编，上海交通大学数学科学学院讲席教授楼元担任总编辑。

期刊官网：https://global-sci.com/csiam-ls/index

《CSIAM Transactions on Life Sciences》欢迎大家积极投稿。投稿网站：https://ef.msp.org/submit_new.php?j=csiam_ls