疫情监测预警方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种疫情监测预警方法及系统，该方法包括：获取当前疫情信息，当前疫情信息至少包括当前传染源人数以及感染症状；在预设数据库中查找与感染症状相关的历史疫情信息，并获取感染症状与历史疫情信息中的感染症状的相关性；根据相关性确定目标历史疫情信息，目标历史疫情信息至少包括历史增长指数；获取当前疫情中传染病的潜伏周期，根据潜伏周期确定当前疫情所处阶段；根据当前疫情所处阶段获取与当前疫情所处阶段对应的目标历史疫情信息中的目标历史增长指数；通过当前传染源人数以及目标历史增长指数得到当前疫情在预设时间段内的感染人数，以获取当前疫情走向。本发明专利技术能对疫情的走向进行预测，从而提前对疫情做出预警。情做出预警。情做出预警。

【技术实现步骤摘要】
疫情监测预警方法及系统


[0001]本专利技术涉及预测分析
，特别涉及一种疫情监测预警方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，各种疾病的发病率逐年升高，其中各种传染病的爆发对经济的间接影响以及给人们的日常生活带来了极大影响。在疫情来临时，合理的对疫情发展趋势进行预测，可以有利于相关部门采取相应管控措施对疫情进行管控。
[0003]现有技术中，还尚未存在一种对疫情的后期的可能出现的情况进行评估和预测的方法，因此，如何对疫情的走向进行准确可靠的预测，成为亟需解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种疫情监测预警方法及系统，旨在对疫情的走向进行准确可靠的预测。
[0005]本专利技术实施例是这样实现的：一种疫情监测预警方法，所述方法包括：
[0006]获取当前疫情信息，所述当前疫情信息至少包括当前传染源人数以及感染症状；
[0007]在预设数据库中查找与所述感染症状相关的历史疫情信息，并获取所述感染症状与所述历史疫情信息中的感染症状的相关性；
[0008]根据所述相关性确定与所述当前疫情信息匹配的目标历史疫情信息，所述目标历史疫情信息至少包括历史增长指数；
[0009]获取当前疫情中传染病的潜伏周期，根据所述潜伏周期确定所述当前疫情所处阶段；
[0010]根据所述当前疫情所处阶段获取与所述当前疫情所处阶段对应的目标历史疫情信息中的目标历史增长指数；
[0011]通过所述当前传染源人数以及所述目标历史增长指数得到所述当前疫情在预设时间段内的感染人数，以获取当前疫情走向。
[0012]进一步地，上述疫情监测预警方法，其中，所述在预设数据库中查找与所述感染症状相关的历史疫情信息，并获取所述感染症状与所述历史疫情信息中的感染症状的相关性的步骤包括：
[0013]获取所述感染症状中的特征因子以及所述历史疫情信息中感染症状的历史特征因子；
[0014]根据所述特征因子与所述历史特征因子得到所述感染症状与所述历史疫情信息中的感染症状的相关性。
[0015]进一步地，上述疫情监测预警方法，其中，所述获取所述感染症状中的特征因子以及所述历史疫情信息中感染症状的历史特征因子的步骤中，所述特征因子与所述历史特征因子均包括感染症状中的特定表现症状以及对应传播方式。
[0016]进一步地，上述疫情监测预警方法，其中，所述根据所述感染症状的相关性确定与
所述当前疫情信息匹配的目标历史疫情信息，所述目标历史疫情信息至少包括历史增长指数的步骤包括：
[0017]判断所述相关性是否满足预设的相关性阈值范围；
[0018]若是，则确定所述相关性对应的历史疫情信息为目标历史疫情信息。
[0019]进一步地，上述疫情监测预警方法，其中，所述根据所述相关性确定与所述当前疫情信息匹配的目标历史疫情信息，所述目标历史疫情信息至少包括历史增长指数的步骤之后还包括：
[0020]判断所述目标历史疫情信息是否为多个；
[0021]若是，则按预设规则对所述目标历史疫情信息进行确定。
[0022]进一步地，上述疫情监测预警方法，其中，所述目标历史疫情信息中还包括历史气象数据，所述按预设规则对所述目标历史疫情信息进行确定的步骤包括：
[0023]获取多个所述目标历史疫情信息中的疫情期间的历史气象数据；
[0024]获取所述预设时间段内的当前气象数据，将多个所述历史气象数据与所述当前气象数据进行匹配，确定与所述当前气象数据匹配都最高的目标历史气象数据；
[0025]将所述目标历史气象数据对应的目标历史疫情信息确定为最终目标历史疫情信息。
[0026]本专利技术的另一个目的在于提供一种疫情监测预警系统，所述系统包括：
[0027]信息获取模块，用于获取当前疫情信息，所述当前疫情信息至少包括当前传染源人数以及感染症状；
[0028]相关性获取模块，用于在预设数据库中查找与所述感染症状相关的历史疫情信息，并获取所述感染症状与所述历史疫情信息中的感染症状的相关性；
[0029]确定模块，用于根据所述相关性确定与所述当前疫情信息匹配的目标历史疫情信息，所述目标历史疫情信息至少包括历史增长指数；
[0030]阶段确定模块，用于获取当前疫情中传染病的潜伏周期，根据所述潜伏周期确定所述当前疫情所处阶段；
[0031]感染指数获取模块，用于根据所述当前疫情所处阶段获取与所述当前疫情所处阶段对应的目标历史疫情信息中的目标历史增长指数；
[0032]疫情走向获取模块，用于通过所述当前传染源人数以及所述目标历史增长指数得到所述当前疫情在预设时间段内的感染人数，以获取当前疫情走向。
[0033]进一步地，上述疫情监测预警系统，其中，其特征在于，所述相关性获取模块包括：
[0034]特征因子获取单元，用于获取所述感染症状中的特征因子以及所述历史疫情信息中感染症状的历史特征因子；
[0035]相关性获取单元，用于根据所述特征因子与所述历史特征因子得到所述感染症状与所述历史疫情信息中的感染症状的相关性。
[0036]本专利技术实施例的另一个目的是提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
[0037]本专利技术实施例的另一个目的是提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法的步骤。
[0038]本专利技术实施例，通过将当前疫情中传染病的感染症状与预设数据库中的历史疫情信息中的传染病的感染症状进行比对匹配以获取和当前疫情类似的历史疫情信息，通过历史疫情信息中记录的数据与当前疫情进行类比，从而实现当前疫情的走向，从而提前对疫情做出预警，并且，由于匹配的当前疫情与历史疫情中的传播机理以及处理方式都极为类似，根据类比可以利用获取到的历史增长指数对当前疫情的走向进行预测的预测结果会更加贴近实际情况，预警更加准确。
附图说明
[0039]图1为本专利技术第一实施例中疫情监测预警方法的流程图；
[0040]图2为本专利技术第二实施例中疫情监测预警方法的流程图；
[0041]图3为本专利技术第三实施例中疫情监测预警系统的结构框图。
[0042]如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本专利技术。
具体实施方式
[0043]为了便于理解本专利技术，下面将参照相关附图对本专利技术进行更全面的描述。附图中给出了本专利技术的若干实施例。但是，本专利技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本专利技术的公开内容更加透彻全面。
[0044]需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种疫情监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前疫情信息，所述当前疫情信息至少包括当前传染源人数以及感染症状；在预设数据库中查找与所述感染症状相关的历史疫情信息，并获取所述感染症状与所述历史疫情信息中的感染症状的相关性；根据所述相关性确定与所述当前疫情信息匹配的目标历史疫情信息，所述目标历史疫情信息至少包括历史增长指数；获取当前疫情中传染病的潜伏周期，根据所述潜伏周期确定所述当前疫情所处阶段；根据所述当前疫情所处阶段获取与所述当前疫情所处阶段对应的目标历史疫情信息中的目标历史增长指数；通过所述当前传染源人数以及所述目标历史增长指数得到所述当前疫情在预设时间段内的感染人数，以获取当前疫情走向。2.根据权利要求1所述的疫情监测预警方法，其特征在于，所述在预设数据库中查找与所述感染症状相关的历史疫情信息，并获取所述感染症状与所述历史疫情信息中的感染症状的相关性的步骤包括：获取所述感染症状中的特征因子以及所述历史疫情信息中感染症状的历史特征因子；根据所述特征因子与所述历史特征因子得到所述感染症状与所述历史疫情信息中的感染症状的相关性。3.根据权利要求2所述的疫情监测预警方法，其特征在于，所述获取所述感染症状中的特征因子以及所述历史疫情信息中感染症状的历史特征因子的步骤中，所述特征因子与所述历史特征因子均包括感染症状中的特定表现症状以及对应传播方式。4.根据权利要求1或2所述的疫情监测预警方法，其特征在于，所述根据所述感染症状的相关性确定与所述当前疫情信息匹配的目标历史疫情信息，所述目标历史疫情信息至少包括历史增长指数的步骤包括：判断所述相关性是否满足预设的相关性阈值范围；若是，则确定所述相关性对应的历史疫情信息为目标历史疫情信息。5.根据权利要求1所述的疫情监测预警方法，其特征在于，所述根据所述相关性确定与所述当前疫情信息匹配的目标历史疫情信息，所述目标历史疫情信息至少包括历史增长指数的步骤之后还包括：判断所述目标历史疫情信息是否为多个；若是，则按预设规则对所述目标历史疫情信息进行确定。6.根据权利要求5所述的疫情监测预...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈尚荣，
申请(专利权)人：南昌协达科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：