基于多维度的监测预警方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及智慧医疗领域，揭示了基于多维度的监测预警方法，包括：从知识图谱中确定待监测对象对应的维度因子，维度因子为所述知识图谱中与待监测对象对应节点具有关联边的指定节点的名称，指定节点至少包括两个；在待监测对象对应的指定数据集中，统计各维度因子分别对应的样例数据；根据各维度因子分别对应的样例数据，分别计算各维度因子对应的预警信号集合；判断各维度因子分别对应的预警信号集合中是否存在超过阈值的指定预警信号；若是，则获取指定预警信号所属的指定维度因子；将指定维度因子作为指定数据集对应的预警反馈结果。应用多维度构建多个预警信息，形成由多个预警信号组成的预警信号集合，提升监测预警的灵敏度和准确度。

【技术实现步骤摘要】
基于多维度的监测预警方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及智慧医疗领域，特别是涉及到基于多维度的监测预警方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
近年来，在公共卫生健康领域，传染病监测预警已成为传染病防控的重点。已有的传染病监测预警的方法主要是基于传染病的确诊病例数，对传染病确诊病例数异常的增长变化进行预警。但专利技术人意识到基于传染病的确诊病例数的传染病预警依赖的数据源单一，导致监测预警存在监测范围局限、预警延迟、预警推送准确率低等技术问题。
技术实现思路
本申请的主要目的为提供基于多维度的监测预警方法，旨在解决基于传染病的确诊病例数的传染病预警依赖的数据源单一，导致监测预警存在监测范围局限、预警延迟、预警推送准确率低的技术问题。本申请提出一种基于多维度的监测预警方法，包括：从知识图谱中确定待监测对象对应的维度因子，其中，所述维度因子为所述知识图谱中与所述待监测对象对应节点具有关联边的指定节点的名称，所述指定节点至少包括两个；在所述待监测对象对应的指定数据集中，统计各所述维度因子分别对应的样例数据；<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多维度的监测预警方法，其特征在于，包括：/n从知识图谱中确定待监测对象对应的维度因子，其中，所述维度因子为所述知识图谱中与所述待监测对象对应节点具有关联边的指定节点的名称，所述指定节点至少包括两个；/n在所述待监测对象对应的指定数据集中，统计各所述维度因子分别对应的样例数据；/n根据各所述维度因子分别对应的样例数据，分别计算各所述维度因子对应的预警信号集合；/n判断各所述维度因子分别对应的预警信号集合中是否存在超过阈值的指定预警信号；/n若是，则获取所述指定预警信号所属的指定维度因子；/n将所述指定维度因子作为所述指定数据集对应的预警反馈结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多维度的监测预警方法，其特征在于，包括：
从知识图谱中确定待监测对象对应的维度因子，其中，所述维度因子为所述知识图谱中与所述待监测对象对应节点具有关联边的指定节点的名称，所述指定节点至少包括两个；
在所述待监测对象对应的指定数据集中，统计各所述维度因子分别对应的样例数据；
根据各所述维度因子分别对应的样例数据，分别计算各所述维度因子对应的预警信号集合；
判断各所述维度因子分别对应的预警信号集合中是否存在超过阈值的指定预警信号；
若是，则获取所述指定预警信号所属的指定维度因子；
将所述指定维度因子作为所述指定数据集对应的预警反馈结果。


2.根据权利要求1所述的基于多维度的监测预警方法，其特征在于，所述指定数据集包括所有监测用户对应的电子病例集，所述待监测对象包括指定传染病，所述在所述待监测对象对应的指定数据集中，统计各所述维度因子分别对应的样例数据的步骤，包括：
获取所述指定传染病的第一维度因子对应的标准分因子集，其中，所述标准分因子集包括多个分因子，所述第一维度因子为所有维度因子中的任一个；
从指定用户对应的指定电子病例中，抽取与所述第一维度因子对应的实际因子，形成实测因子集，其中，所述指定用户为所有监测用户中的任一个，所述指定电子病例为所述电子病例集中的任一电子病例；
计算所述实测因子集与所述标准因子集的匹配度；
判断所述匹配度是否达到预设匹配度；
若是，则将所述指定电子病例归纳至所述第一维度因子对应的第一样例集中；
根据所述第一维度因子对应的第一样例集的形成方式，从所述电子病例集中筛选各所述维度因子分别对应的样例集，作为各所述维度因子分别对应的样例数据。


3.根据权利要求2所述的基于多维度的监测预警方法，其特征在于，所述计算所述实测因子集与所述标准因子集的匹配度的步骤，包括：
获取所述实测因子集中的指定实测因子对应的关键字，其中，所述指定实测因子为所述实测因子集中的任一因子；
判断所述指定实测因子对应的关键字是否存在于所述标准因子集中；
若是，则将所述指定实测因子标记为匹配因子；
统计所述实测因子集中标记为匹配因子的因子数量；
根据所述因子数量以及所述标准因子集中的因子总量，计算所述实测因子集与所述标准因子集的匹配度。


4.根据权利要求2所述的基于多维度的监测预警方法，其特征在于，所述计算所述实测因子集与所述标准因子集的匹配度的步骤，包括：
分别获取所述实测因子集和所述标准因子集分别对应的结构化信息；
将所述实测因子集和所述标准因子集分别对应的结构化信息转换成向量；
将所述实测因子集和所述标准因子集分别对应的向量，输入深度学习网络，得到所述实测因子集对应的第一低维向量以及所述标准因子集对应的第二低维向量；
计算所述第一低维向量和所述第二低维向量的相似度；
将所述第一低维向量和所述第二低维向量的相似度，作为所述实测因子集与所述标准因子集的匹配度。


5.根据权利要求1所述的基于多维度的监测预警方法，其特征在于，所述根据各所述维度因子分别对应的样例数据，分别计算各所述维度因子对应的预警...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐蕊，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44