【技术实现步骤摘要】
传染病疫情预测方法及装置、存储介质、电子设备
本专利技术实施例涉及医疗大数据处理
，具体而言，涉及一种传染病疫情预测方法、传染病疫情预测装置、计算机可读存储介质以及电子设备。
技术介绍
流行病一直是人类健康和生命安全的主要威胁。对于传染病突发事件，只有尽早发现、及时预警，才能为实施各种应对措施赢得时间，把事件控制在萌芽状态，最大限度的降低事件的危害程度。在现有的传染病疫情预测方法中，主要是通过以下两种方式进行预测的：一种是，通过流行病领域专家凭经验、直觉预测；另一种是，基于现有的传播动力学模型进行预测。但是，上述方法存在如下缺陷：一方面，通过经验预测特别依赖专家的水平，预测结果缺乏科学依据，且可解释性较差；另一方面，传统的传播动力学模型在建模时候会做各种假设，如假设没有潜伏期，或者假设潜伏期没有传染性的，这些假设在某些疫情是不成立的，因此会导致预测结果的准确率较低。因此，需要提供一种新的传染病疫情预测方法。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分专利技术的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以...
【技术保护点】
1.一种传染病疫情预测方法，其特征在于，包括：/n获取已知医疗数据；其中，所述已知医疗数据中包括某一个特定地区在多个时刻的疑似病例人数、确诊人数以及移除人数；/n基于动力学方程构建所述疑似病例人数与确诊人数、以及确诊人数与移除人数之间的多个函数关系；/n根据所述已知医疗数据以及各所述函数关系计算各所述函数关系中所包括的多个参数的参数值；其中，所述参数包括疑似病例人数中真正病毒携带者的比例、潜伏期病例人均每天接触正常人的次数、潜伏期病例与正常人每次接触平均传播的概率、确诊病人平均每天接触人的次数、确诊病人与正常人接触平均传播的概率、潜伏期平均天数以及确诊病人移出的平均天数；/...
【技术特征摘要】
1.一种传染病疫情预测方法，其特征在于，包括：
获取已知医疗数据；其中，所述已知医疗数据中包括某一个特定地区在多个时刻的疑似病例人数、确诊人数以及移除人数；
基于动力学方程构建所述疑似病例人数与确诊人数、以及确诊人数与移除人数之间的多个函数关系；
根据所述已知医疗数据以及各所述函数关系计算各所述函数关系中所包括的多个参数的参数值；其中，所述参数包括疑似病例人数中真正病毒携带者的比例、潜伏期病例人均每天接触正常人的次数、潜伏期病例与正常人每次接触平均传播的概率、确诊病人平均每天接触人的次数、确诊病人与正常人接触平均传播的概率、潜伏期平均天数以及确诊病人移出的平均天数；
根据各所述参数值以及各所述函数关系，对所述传染病在未来时间段内的确诊人数进行预测。
2.根据权利要求1所述的传染病疫情预测方法，其特征在于，基于动力学方程构建所述疑似病例人数与确诊人数、以及确诊人数与移除人数之间的多个函数关系包括：
其中，E(t)表示t时刻的疑似病例人数；I(t)表示t时刻的确诊人数；R(t)表示t时刻的移除人数；p表示t时刻的疑似病例人数中真正病毒携带者的比例；k1表示t时刻潜伏期病例人均每天接触正常人的次数；b1表示t时刻潜伏期病例与正常人每次接触平均传播的概率；k2表示t时刻确诊病人平均每天接触人的次数；b2表示t时刻确诊病人与正常人接触平均传播的概率；T1表示潜伏期平均天数；T2表示t时刻确诊病人移出的平均天数。
3.根据权利要求2所述的传染病疫情预测方法，其特征在于，根据所述已知医疗数据以及各所述函数关系计算各所述函数关系中所包括的多个参数的取值包括：
对各所述函数关系进行离散化处理，得到两个相邻时刻的所述疑似病例人数之间的关系、确诊人数之间的关系以及移除人数之间的关系；
根据两个相邻时刻的所述疑似病例人数之间的关系、确诊人数之间的关系以及移除人数之间的关系，得到多个等式；
以各所述等式两边的差的绝对值最小为目标构建目标函数，并根据所述已知医疗数据以及所述目标函数计算各所述函数关系中所包括的多个参数的参数值。
4.根据权利要求3所述的传染病疫情预测方法，其特征在于，以所述等式两边的差的绝对值最小为目标构建目标函数包括：
其中，A1(t)＝k1*b1*p；A2(...
【专利技术属性】
技术研发人员：焦增涛，
申请(专利权)人：北京懿医云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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