一种传染病预警决策平台系统技术方案

本发明专利技术公开了一种传染病预警决策平台系统，包括智慧公卫大数据平台系统、病症库系统和模型库系统；所述智慧公卫大数据平台系统包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、数据访问模块、数据应用模块和数据管理模块；数据采集模块包括对医疗数据和大数据的采集。本发明专利技术通过建设模型库系统，使决策预警平台对于决策部门，疾控中心能够对突发的传染病公共卫生事件做到快速响应，精准预判，合理的调配资源，降低突发公共卫生事件带来的不利影响，对模型库系统赋予人工智能等技术，使模型具备自我学习能力，在经过不断仿真演练后，模型提供的决策依据将会无限接近于真实情况，对于决策部门而言是有力的决策依据与支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种传染病预警决策平台系统
本专利技术涉及大数据
，具体为一种传染病预警决策平台系统。
技术介绍
随着时代的发展，互联网技术已经逐渐地与医疗领域相融合。同时，在大数据和人工智能的时代背景下，各种数据和优秀的算法呈现爆炸式的增长。海量数据处理技术如Hadoop、Spark、Storm等也越来越趋向于成熟。因此，如何在大数据背景下，利用计算机的AI算法进行辅助疾病的诊断和预防，已经成为当下互联网医疗行业一个很重要的课题，因此构建一个传染病预警决策平台非常有必要；构建监控、预测、预警、演练一体化平台，通过医疗、交通等大数据分析、研判，做到多点触发预警、预测；基于模型库系统，结合真实数据，综合采用虚拟仿真和动力学建模技术，对各类传染性疾病做到仿真演练；平台通过使用大数据、人工智能等技术做到研判分析、预测分析，输出预警决策报告，为决策部门提供技术支持；同时利用可视化技术进行综合展示，对评价防控措施进行有效性和成本效益评价，在战时提高决策的精准性；通过采集医疗机构报告的传染病、接诊病人的症状，和学校健康监测的数据，结合病症库系统，对数据异常情况进行研判分析，尽早发现突发传染病，主动为相关机构和人员发出预警信号；对于新发传染病，通过大数据模型，监测分析病状数据，并主动为相关机构和人员发出预警信号和决策建议；利用采集的数据，基于人工智能筛选出适合动力学模型运算演练的数据，输入传染病动力学模型模拟模型库，进而开展突发公共卫生事件风险评估，提供防控决策依据；目前市面上存在的预警决策系统缺少传染病模型的支撑，建立模型库系统填补目前的技术缺失，通过建立模型库系统解决目前缺少传染病模型的问题，模型库系统的参数设置决定预测结果的准确性，专业技术人员基于行业的累积与对疾病的认知，对模型库进行合理的参数设置，解决模型预测结果与实际偏差较大的问题；通过实时监测系统与预警系统，能够解决提高公共卫生突发事件的应急反应能力。本专利技术的目的在于提供一种传染病预警决策平台系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种传染病预警决策平台系统，包括智慧公卫大数据平台系统、病症库系统和模型库系统；所述智慧公卫大数据平台系统包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、数据访问模块、数据应用模块和数据管理模块；数据采集模块包括对医疗数据和大数据的采集，智慧公卫大数据平台系统包括基础源数据层、数据分析层、应用层以及用户交互层；基础源数据层用于收集原始的实际数据，实际数据来源通过数据爬虫采集和医疗数据对接进行原始数据样本的获取；数据分析层主要对原始数据样本的进一步的精细化加工，数据分析层包括数据网关模块、数据建模模块和数据分析模块；数据网关主要是对原始的数据进行数据抽取、数据清洗、数据的转化脱敏、数据归一化操作；数据建模主要负责基础模型的划分，模型的因子建立，模型因子权重；数据分析主要负责数据仓库的建立和统计报表的输出；应用层主要采用分布式微服务系统架构的方式构建；有数据的演练、模型算法管理、实时的数据监测、系统预警、决策系统、评价系统、用户角色和权限、系统日志；用户交互层采用多种交互终端面向各种用户的人群，给用户提供应用服务；病症库系统包括数据承载层、症状分析层、病症分析层、病状应用层和用户交互层；模型库系统包括模型基础模块、模型算法模块和演练报告模块。优选的，数据承载层用于承接大数据系统解析出来的医疗数据，做数据归类和整理，为后续分析层和应用层做基础；症状分析层是对症状数据做处理，通过症状类型和症状区域两个维度做数据预警；症状类型用于对比同期症状数，对数据的异常做数据预警，从而下钻至症状患者所处地区；症状区域则是关注症状发生的区域，统计该区域患者发病趋势，颗粒度下钻至街道维度；病症分析层是对病症数据做处理，通过数据归纳得出近期各病症的数据情况，分析人群分布，病症携带者区域分布，以及未来病状扩散趋势；病状应用层主要采用分布式微服务系统架构的方式构建，有数据的演练、模型算法管理、实时的数据监测、系统预警、决策系统、用户角色和权限、系统日志；用户交互层采用多种交互终端面向各种用户的人群，给用户提供应用服务，用于展示病症在各个维度的展示。优选的，模型基础模块用于承载各种不同类型的模型，满足各种病状的演练需要，包含模型的构成，模型模板以及模板的扩展；模型算法模块用于对模型参数的配置，参数配置包含基因参数、环境参数和诱因参数，使模型可以更加精确的进行计算；演练报告模块是对模型模拟结果的呈现、溯源、风险评估，针对某种疾病在某种特定条件下，通过多次模拟实验结果，得出多套预防方案，将这些方案做组合以及实施方式和实施时间点的选择，得出预防该疾病的最优方案，以及满足该套方案的外在医疗资源，追溯该疾病的起源，便于疾控部门复盘急性传染病的整个过程，并采取更有效的手段做防控管理。优选的，所述医疗数据包括症状数据、化验室数据、实验室数据、临床诊断数据和药房相关数据。优选的，所述大数据包括地理信息、人口学数据、舆情数据、水文水质水生态数据、全球安全指数、气象数据、环境检验数据和环境监测数据。优选的，包括以下步骤；步骤一、将采集的医疗数据与其他大数据平台的原始数据传输到传染病预警决策平台系统中；步骤二、通过智慧公卫大数据平台对数据进行数据采集、数据处理、数据分析、数据访问、数据应用和数据管理；步骤三、数据结果显示为未知病因即提示数据异常，异常数据将会直报到专业技术人员与相关负责人处，专业技术人员将对异常数据进行分析研究，建立符合此疾病的预警决策模型，进行相关的预测模拟；步骤四、疾控中心接收到预警通知后立即开展相关的调查工作，提高面对公共卫生突发事件的反应与处理速度；步骤五、对于已知病因通过数据对比，如果是异常数据则直报到疾控中心和专业技术人员，进行相关调查与研究；如果是正常数据则进入模型库系统进行模型的仿真演练；步骤六、通过模型库系统对各种疾病的仿真演练、研判分析，最终输出决策报告为决策部门提供技术支持，同时利用可视化技术进行综合展示，对评价防控措施进行有效性和成本效益评价，在战时提高决策的精准性。优选的，模型库系统通过虚拟仿真和动力学建模技术搭建而成，其中应用到多种疾病模型，同时会根据不断的演练，预测结果将会无限接近预测结果。本专利技术提出的一种，有益效果在于：本专利技术通过建设模型库系统，使决策预警平台对于决策部门，疾控中心能够对突发的传染病公共卫生事件做到快速响应，精准预判，合理的调配资源，降低突发公共卫生事件带来的不利影响；针对模型库系统中的各类传染病模型，会根据其特点设置相匹配的合理的输入参数，通过利用真实有效的数据不断地对模型进行仿真模拟演练，输出疫情溯源、预测疫情规模、拐点预测、病床需求、境外输入风险预测、防控效果评价、成本效益分析等相关的报告；同时对模型库系统赋予人工智能等技术，使模型具备自我学习能力，在经过不断仿真演练后，模型提供的决策依据将会无限接近于真实情况，对于决策部门而言是有力的决策依据与支撑。附图说明本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种传染病预警决策平台系统，其特征在于：包括智慧公卫大数据平台系统、病症库系统和模型库系统；/n所述智慧公卫大数据平台系统包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、数据访问模块、数据应用模块和数据管理模块；/n智慧公卫大数据平台系统包括基础源数据层、数据分析层、应用层以及用户交互层；/n基础源数据层用于收集原始的实际数据，实际数据来源通过数据爬虫采集和医疗数据对接进行原始数据样本的获取；/n数据分析层主要对原始数据样本的进一步的精细化加工，数据分析层包括数据网关模块、数据建模模块和数据分析模块；数据网关主要是对原始的数据进行数据抽取、数据清洗、数据的转化脱敏和数据归一化操作；数据建模用于基础模型的划分、模型的因子建立和模型因子权重；数据分析用于数据仓库的建立和统计报表的输出；/n应用层采用分布式微服务系统架构的方式构建；有数据的演练、模型算法管理、实时的数据监测、系统预警、决策系统、评价系统、用户角色和权限、系统日志；/n用户交互层采用多种交互终端面向各种用户的人群，给用户提供应用服务；/n病症库系统包括数据承载层、症状分析层、病症分析层、病状应用层和用户交互层；/n模型库系统包括模型基础模块、模型算法模块和演练报告模块。/n...

【技术特征摘要】
1.一种传染病预警决策平台系统，其特征在于：包括智慧公卫大数据平台系统、病症库系统和模型库系统；
所述智慧公卫大数据平台系统包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、数据访问模块、数据应用模块和数据管理模块；
智慧公卫大数据平台系统包括基础源数据层、数据分析层、应用层以及用户交互层；
基础源数据层用于收集原始的实际数据，实际数据来源通过数据爬虫采集和医疗数据对接进行原始数据样本的获取；
数据分析层主要对原始数据样本的进一步的精细化加工，数据分析层包括数据网关模块、数据建模模块和数据分析模块；数据网关主要是对原始的数据进行数据抽取、数据清洗、数据的转化脱敏和数据归一化操作；数据建模用于基础模型的划分、模型的因子建立和模型因子权重；数据分析用于数据仓库的建立和统计报表的输出；
应用层采用分布式微服务系统架构的方式构建；有数据的演练、模型算法管理、实时的数据监测、系统预警、决策系统、评价系统、用户角色和权限、系统日志；
用户交互层采用多种交互终端面向各种用户的人群，给用户提供应用服务；
病症库系统包括数据承载层、症状分析层、病症分析层、病状应用层和用户交互层；
模型库系统包括模型基础模块、模型算法模块和演练报告模块。


2.根据权利要求1所述的一种传染病预警决策平台系统，其特征在于：数据承载层用于承接大数据系统解析出来的医疗数据，做数据归类和整理，为后续分析层和应用层做基础；
症状分析层是对症状数据做处理，通过症状类型和症状区域两个维度做数据预警；症状类型用于对比同期症状数，对数据的异常做数据预警，从而下钻至症状患者所处地区；症状区域则是关注症状发生的区域，统计该区域患者发病趋势，颗粒度下钻至街道维度；
病症分析层是对病症数据做处理，通过数据归纳得出近期各病症的数据情况，分析人群分布，病症携带者区域分布，以及未来病状扩散趋势；
病状应用层采用分布式微服务系统架构的方式构建，有数据的演练、模型算法管理、实时的数据监测、系统预警、决策系统、用户角色和权限、系统日志；
用户交互层采用多种交互终端面向各种用户的人群，给用户提供应用服务，用于展示病症在各个维度的展示。


3.根据权利要求1所述的一种传染病预警决策平台系统，其特征在于：模型基础模块用于承载各种不同类型的模型，满足各种病状的演练需要...

【专利技术属性】
技术研发人员：张望，张飞飞，
申请(专利权)人：南京汉卫公共卫生研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32