用于流行性传染病预测的方法、计算设备和介质技术

本公开涉及一种用于流行性传染病的预测的方法、计算设备和计算机存储介质。该方法包括：响应于预定时间间隔达到，获取来自多个用于销售药品的终端设备的位置信息和关于多个药品的销售信息；响应于确定适应症信息属于预定适应症集合，基于适应症信息进行聚类，以便获取与适应症信息相关联的终端设备的位置信息、销售时间和销售数量，基于与适应症信息相关联的终端设备的位置信息、销售时间和销售数量，确定多个区域的销售数量变化特征；以及响应于确定多个区域的销售数量变化特征符合预定条件，生成关于流行性传染病的指示信息。本公开能够实现针对多种类型的流行性传染病病种进行准确的早期预测。

【技术实现步骤摘要】
用于流行性传染病预测的方法、计算设备和介质
本公开总体上涉及信息处理，并且具体地，涉及用于流行性传染病预测的方法、计算设备和计算机存储介质。
技术介绍
传统的用于流行性传染病预测的方案例如主要包括两种。第一种例如是：如果医院发现或者诊断同类病例的数量较多，则会经由疾病监测系统上报相关机构，再由相关机构收集上报信息后，分析同类病例的症状，来预判是否存在流行性疾病的爆发。第二种例如是：针对单个或某类流行性病种，利用适于描述该病种的传染病传播动力学特征的数学模型来预测该种流行性传染病的爆发和流行趋势。在第一种方案中，用于流行性传染病预判的信息是累积一定数量同类病例之后上报、并经由疾病监测系统传递的诊断信息，因此，具有一定滞后性，不利于提高早期预测预警的能力。在第二种方案中，不同的病种往往需要配置差异化的数学模型，而且该数学模型也是基于诊断信息而进行预测预警，因此难以针对多种流行性传染病病种进行准确的早期预测。综上，传统的用于流行性传染病预测的方案存在难于针对多种流行性传染病病种进行准确的早期预测的不足之处。
技术实现思路
本公开提供一种用于流行性传染病预测的方法、计算设备和计算机存储介质，能够实现针对多种类型的流行性传染病病种进行准确的早期预测。根据本公开的第一方面，提供了一种用于流行性传染病预测的方法。该方法包括：响应于预定时间间隔达到，获取来自多个用于销售药品的终端设备的位置信息和关于多个药品的销售信息，销售信息至少指示与被售药品的标识相关联的适应症信息、销售数量和销售时间；响应于确定适应症信息属于预定适应症集合，基于适应症信息进行聚类，以便获取与适应症信息相关联的终端设备的位置信息、销售时间和销售数量，预定适应症集合与多个类型的流行性传染病相关联；基于与适应症信息相关联的终端设备的位置信息、销售时间和销售数量，确定多个区域的销售数量变化特征；确定多个区域的销售数量变化特征是否符合预定条件；以及响应于确定多个区域的销售数量变化特征符合预定条件，生成关于流行性传染病的指示信息。根据本专利技术的第二方面，还提供了一种计算设备，该设备包括：至少一个处理单元；至少一个存储器，至少一个存储器被耦合到至少一个处理单元并且存储用于由至少一个处理单元执行的指令，指令当由至少一个处理单元执行时，使得设备执行本公开的第一方面的方法。根据本公开的第三方面，还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被机器执行时执行本公开的第一方面的方法。在一些实施例中，用于流行性传染病预测的方法还包括：获取与预定类型流行性传染病相关联的感染信息，感染信息至少指示与时间相关联的易感者数量信息、感染者数量信息和治愈者数量信息；以及基于与时间相关联的易感者数量信息、感染者数量信息和治愈者数量信息，计算与预定类型流行性传染病相关联的传染率信息，以便生成分别与不同的类型的流行性传染病相关联的多个传染率信息。在一些实施例中，确定多个区域的销售数量变化特征符合预定条件包括：确定多个区域在对应时间间隔内的销售数量变化比例之间的差值是否小于或者等于预定阈值，对应时间间隔是基于区域相距于第一区域的距离和预定类型流行性传染病的传染率信息而确定的。在一些实施例中，基于与适应症信息相关联的终端设备的位置信息、销售时间和销售数量确定多个区域的销售数量变化特征包括：基于与适应症信息相关联的终端设备的位置信息，确定多个区域，多个区域至少包括第一区域、第二区域和第三区域，第二区域与第一区域相距第一距离，第三区域与第一区域相距第二距离；基于在多个传染率信息中选取的一个传染率信息和第一距离，计算第一时间间隔；基于所选取的传染率信息和第二距离，计算第二时间间隔；计算在第一时间间隔内第二区域的与适应症信息相关联的第一销售数量变化特征；以及计算在第二时间间隔内第三区域的与适应症信息相关联的第二销售数量变化特征。在一些实施例中，确定多个区域包括：基于与适应症信息相关联的终端设备的位置信息的所属区域，确定多个区域；以及针对所确定的多个区域中每一个区域的销售时间进行排序，以便基于排序结果确定第一区域。在一些实施例中，响应于确定多个区域的销售数量变化特征符合预定条件生成关于流行性传染病的指示信息包括：响应于确定第一销售数量变化特征和第二销售数量变化特征相匹配，生成关于流行性传染病的指示信息。在一些实施例中，用于流行性传染病预测的方法还包括：响应于确定第一销售数量变化特征和第二销售数量变化特征不相匹配，在多个传染率信息中重新选取另一个传染率信息；基于所重新选取的传染率信息，计算第一销售数量变化特征和第二销售数量变化特征；确定第一销售数量变化特征和第二销售数量变化特征是否相匹配；以及响应于确定第一销售数量变化特征和第二销售数量变化特征相匹配，基于所重新选取的传染率信息，确定流行性传染病的类型。在一些实施例中，用于流行性传染病预测的方法还包括：获取与多个类型的流行性传染病相关的多个关联适应症信息；基于多个关联适应症信息，生成预定适应症集合。提供
技术实现思路
部分是为了以简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。
技术实现思路
部分无意标识本公开的关键特征或主要特征，也无意限制本公开的范围。附图说明图1示出了根据本公开的实施例的用于实施用于流行性传染病预测的方法的系统的示意图。图2示出了根据本公开的实施例的用于流行性传染病预测的方法的流程图。图3示意性示出根据本公开的实施例的用于确定多个区域的销售数量变化特征的方法的示意图。图4示出了根据本公开的实施例的用于确定多个区域的销售数量变化特征的方法的流程图。图5示出了根据本公开的实施例的用于确定流行性传染病的类型的方法的流程图。图6示意性示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的框图。在各个附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施例。虽然附图中显示了本公开的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“至少一个示例实施例”。术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。如前文所描述，传统的用于流行性传染病预测的方案通常是基于累积一定数量同类病例的诊断信息，经由专家或者数学模型加以判断，因此，具有一定滞后性，容易错过病程初期的传播，并且难以针对多种病种进行准确的早期预测。为了至少部分地解决上述问题以及其他潜在问题中的一个或者多个，本公开的示例实施例提出了一种用于流行性传染病预测的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于流行性传染病的预测方法，包括：/n响应于确定预定时间间隔达到，获取来自多个用于销售药品的终端设备的位置信息和关于多个药品的销售信息，所述销售信息至少指示与被售药品的标识相关联的适应症信息、销售数量和销售时间；/n响应于确定所述适应症信息属于预定适应症集合，基于所述适应症信息进行聚类，以便获取与所述适应症信息相关联的终端设备的位置信息、销售时间和销售数量，所述预定适应症集合与多个类型的流行性传染病相关联；/n基于与所述适应症信息相关联的终端设备的位置信息、销售时间和销售数量，确定多个区域的销售数量变化特征；/n确定所述多个区域的销售数量变化特征是否符合预定条件；以及/n响应于确定所述多个区域的销售数量变化特征符合预定条件，生成关于流行性传染病的指示信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于流行性传染病的预测方法，包括：
响应于确定预定时间间隔达到，获取来自多个用于销售药品的终端设备的位置信息和关于多个药品的销售信息，所述销售信息至少指示与被售药品的标识相关联的适应症信息、销售数量和销售时间；
响应于确定所述适应症信息属于预定适应症集合，基于所述适应症信息进行聚类，以便获取与所述适应症信息相关联的终端设备的位置信息、销售时间和销售数量，所述预定适应症集合与多个类型的流行性传染病相关联；
基于与所述适应症信息相关联的终端设备的位置信息、销售时间和销售数量，确定多个区域的销售数量变化特征；
确定所述多个区域的销售数量变化特征是否符合预定条件；以及
响应于确定所述多个区域的销售数量变化特征符合预定条件，生成关于流行性传染病的指示信息。


2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
获取与预定类型流行性传染病相关联的感染信息，所述感染信息至少指示与时间相关联的易感者数量信息、感染者数量信息和治愈者数量信息；以及
基于所述与时间相关联的易感者数量信息、感染者数量信息和治愈者数量信息，计算与预定类型流行性传染病相关联的传染率信息，以便生成分别与不同的类型的流行性传染病相关联的多个传染率信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述多个区域的销售数量变化特征是否符合预定条件包括：
确定多个区域在对应时间间隔内的销售数量变化比例之间的差值是否小于或者等于预定阈值，所述对应时间间隔是基于所述区域相距于第一区域的距离和预定类型流行性传染病的传染率信息而确定的。


4.根据权利要求2所述的方法，其中基于与所述适应症信息相关联的终端设备的位置信息、销售时间和销售数量确定多个区域的销售数量变化特征包括：
基于与所述适应症信息相关联的终端设备的位置信息，确定多个区域，所述多个区域至少包括第一区域、第二区域和第三区域，所述第二区域与所述第一区域相距第一距离，所述第三区域与所述第一区域相距第二距离；
基于在所述多个传染率信息中选取的一个传染率信息和所述第一距离，计算第一时间间隔；
基于所选取的...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪述荣，孙欣然，王佳斐，
申请(专利权)人：南京云联数科科技有限公司，上海聚音信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32