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政策评估构成了国家治理框架（1）的重要组成部分。对政策影响的科学和准确评估对于国家治理体系及其能力的现代化至关重要（2）。传统政策评估主要利用来自官方统计年鉴，公开访问的问卷数据库和现场调查等来源的数据。政策评估的主要目标是验证经济理论（3）。相比之下，公共卫生政策评估通常需要整合各种数据源，例如流行病学，医疗保健和社会经济数据。与其他政策评估相比，公共卫生评估中涉及的数据的多样性和复杂性更为明显。此外，由于健康数据的敏感性，这些评估必须仔细解决数据隐私和道德问题，以确保在数据使用过程中保护个人权利和隐私。随着互联网，云计算和人工智能的兴起的数字经济的出现，许多生物数据和医疗记录已被数字化。这引入了
机器学习和公共卫生政策评估
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