在大数据时代，利用海量医疗数据对脑炎进行早期预警和诊断已成为可能，通过分析患者病历、实验室检查、影像学资料等多源数据，我们可以发现一些关键指标，如：
1、体温变化：脑炎患者常出现高热，其体温变化曲线与普通感冒不同，通过大数据分析可以建立预警模型，及时发现异常体温变化。
2、血液检查：脑炎患者的血常规、生化指标等也会发生异常，如白细胞计数、C反应蛋白等，这些指标的异常变化同样可以通过大数据分析进行预警。
3、影像学特征：脑炎患者的MRI、CT等影像学检查常显示脑部炎症性改变，通过大数据分析可以提取这些特征性改变，为早期诊断提供依据。
大数据分析还可以用于监测脑炎的流行趋势、评估治疗效果和预测疾病进展，通过分析历史数据，我们可以发现脑炎的流行季节性规律，为预防工作提供参考；通过监测治疗效果数据，我们可以评估不同治疗方案的效果，为临床决策提供支持。
大数据分析在脑炎的早期预警和诊断中具有重要作用，随着数据量的不断增加和算法的不断优化，大数据分析将在脑炎的预防、治疗和研究中发挥更加重要的作用。
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大数据分析能通过监测体温、脑压等关键指标，为早期发现和预警病毒性/细菌性脑炎提供有力工具。
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