东南大学公共卫生与预防医学考博研究需立足学科交叉前沿，构建"理论-方法-实践"三维知识体系。在《流行病学》基础上，需延伸至复杂系统流行病学建模，掌握SEIR模型与机器学习融合的预测方法。卫生统计学部分应重点突破多重时间序列分析，结合STATA与Python构建动态监测系统，特别是在传染病传播阈值测算中需引入贝叶斯网络优化算法。

公共卫生政策研究需聚焦健康中国战略下的制度创新，重点解析《"十四五"公共卫生体系建设规划》中的基层卫生服务能力提升路径。在环境与职业卫生方向，建议建立基于GIS的空间暴露评估模型，整合PM2.5组分与职业噪声的协同效应分析。实验技术层面，分子流行病学需掌握高通量测序数据挖掘技术，结合WGS数据构建病原体进化树与传播链追溯系统。

针对东南大学特色研究方向，应深入理解智能公共卫生决策系统建设，重点研究基于联邦学习的多中心医疗数据共享机制。在慢性病防控领域，需构建包含可穿戴设备数据的动态风险评估模型，探索AI辅助的个性化干预策略。考博论文需体现跨学科能力，例如将复杂网络理论与社区健康促进结合，设计基于社会网络分析的健康传播优化方案。

备考策略建议采用"3+1"时间管理法：前3个月完成《公共卫生前沿》等6部核心著作精读，同步参与导师课题组的数据采集；中间1个月进行模拟答辩训练，重点打磨研究创新点；最后阶段聚焦东南大学近三年已发表顶刊论文（如《中华流行病学杂志》2022-2023年刊文），提炼学科发展动态。特别要注意东南大学与江苏省疾控中心共建的"长三角公共卫生大数据平台"资源，建议在开题报告中纳入该平台的应用场景设计。