重写下面这段文本：这是一篇描述人工智能在推断公共卫生传播性疾病预测方面应用的中文文章。

根据现有的公共卫生数据，预计在未来几年内会有数百万人因流感和其他传染病而死亡。这证明预测传播性疾病的风险和病例数量对公众和政府来说是至关重要的。

近年来，数据科学家一直在利用大数据和机器学习模型来预测传染病的流行。预测传染病流行的挑战在于其根据人口统计学、环境和其他数据因素预测结果。这些数据通常是海量的、异构的，对数据集的构建也十分困难。

然而，现有的数据科学技术有助于克服这些挑战，并在公共卫生领域中形成决策支持系统，提高传染病干预和防控的效果。

这篇论文介绍了如何利用机器学习和数据挖掘技术开发一个用于预测传染病流行的决策支持工具。我们使用了一种基于神经网络的机器学习模型来预测有可能会发生疾病爆发的地区。

我们的研究得出的结论是，基于机器学习的传染病预测模型可以帮助我们更好地了解人群间的关系及其影响，提高公众健康水平，为决策者提供具有预测性和预防性的指导建议。
这篇文章介绍了机器学习在预测传染病流行中的应用及其重要性，提出了利用神经网络模型来预测疾病爆发地区，并阐述了将其应用于公共卫生决策支持系统的优势和收益。