本发明专利技术涉及一种基于概率的确诊患者多级接触人员快速检测的方法，其特征在于，包括以下内容：1)用户在手机上安装多级接触者检测软件，可以通过用户间的手机的距离判断用户是否存在密切接触情况，并可对于每一个用户的每次密切接触情况，记录接触的时间和距离。2)公共医疗机构和疫情控制部门可以在该软件上对患者进行标注。3)引入人员密度和层级衰减变量，利用基于概率的方法计算每个密切接触者的感染概率。4)判断用户该次密切接触情况的接触方属于一代病例或者其他密切接触人员，进而判别用户属于第几级密切接触者，密切接触层级越低，则感染风险越高，需要采取隔离和核酸检测等措施。本发明专利技术可以广泛用于疫情期间快速找到多级密切接触人员。多级密切接触人员。多级密切接触人员。
【技术实现步骤摘要】
一种基于概率的确诊患者多级接触人员快速检测方法及装置
[0001]本专利技术是关于一种基于概率的确诊患者多级接触人员快速检测的方法，属于计算机
，适用于疫情期间快速找到确诊患者的多级接触人员，快速缩短疫情传染链。
技术介绍
[0002]目前，结合新冠肺炎病例的传染情况，专家指出，在病例中，或许已经出现了不止一代、二代病例，或许有三代病例的出现，这也就意味着，新冠肺炎可以通过与第一层密切接触者的密切接触而被感染，在未来甚至可能出现更长的传染链。
[0003]目前，随着新冠肺炎病毒的逐步变异，“无症状感染者比例增高”成为了全世界的普遍现象，而相关的研究专家也表示，这种现象的出现是因为新冠病毒的致病力减弱，但是其传染性和传播力仍然较强，而无症状感染者的出现会给防控带来更大的压力。因此，对疫情防控而言，对无症状感染者的快速检测和对多级接触者的快速识别至关重要。
[0004]对于新冠肺炎密切接触者的发现方法主要包括基于行程信息的人为寻找、基于健康码的检测、基于的行程码地理位置信息检测等。
[0005]综合上述几种方法来看，这些方法目前都很难做到精准识别和多级接触人员检测，因此，本专利技术考虑用一种基于概率的方法实现精确快速找到确诊患者的多级接触者。
技术实现思路
[0006]针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种能够在疫情期间快速找到多层密切基础者的基于概率的确诊患者多级接触人员快速检测方法及装置。
[0007]为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：一种基于概率的确诊患者多级接触人员快速检测方法，其特征在于，包括以下内容：
[0008]1)用户在手机上安装多级接触者检测软件，在该软件开启时，该软件可以手机短距离测距技术或者定位技术进行用户间的距离测量，可以通过用户间的手机的距离判断用户是否存在密切接触情况，并可对于每一个用户的每次密切接触情况，记录接触的时间T、接触距离D。
[0009]2)若出现有人确诊后，疫情控制部门有权通过调用该患者上该软件的信息查看与其密切接触的人群，公共医疗机构和疫情控制部门可以在该软件上对该患者进行标注。
[0010]3)由于不确定是否有其他无症状感染者存在，导致不确定信息过多，考虑不完全信息决策。首先，判断密切接触时的人员密集程度，引入密度变量ρ，该变量与感染风险成正比，表示人员密度越大，感染风险越高。该变量用用户所处位置5m半径范围内人数进行度量，取num表示实时人数，num_max表示最大人数。
[0011]4)判断用户该次密切接触情况的接触方属于一代病例或者其他密切接触人员，进而判别用户属于第几级密切接触者，密切接触层级越低，则感染风险越高，考虑引入逐级衰减变量α对感染风险的衰减进行表示，随传播级数增加，衰减变量α减小。
[0012]5)计算用户感染风险，该软件可以根据记录的密切接触情况对密切接触者对感染
概率进行判断，其中，接触时间T与感染概率成正比，接触距离D与感染概率成反比。利用Sigmoid函数计算感染概率，即若接触者中一方确诊或为高风险密切接触人员，则另一方的感染概率为
[0013]其中，α为衰减常量，表示从上一级高风险密切接触者向下一级密切接触者过度时，感染风险会相应衰减，随着传播层级越来越多，衰减常量越来越小。ρ为密度变量，该变量与感染风险成正比，表示人员密度越大，感染风险越高。
[0014]6)通过对密切接触者感染概率进行判断，若感染概率P超过常量P_risk，则认为该用户被感染可能性较高。此类用户可以判定为高风险密切接触者，在未来有可能发展成为下一代病例，考虑到病毒的高传染性，因此，一旦出现确诊病例，需要对此类感染风险较高的密切接触者再次进行标记，对其进行接触的下一级密切接触者也进行判断，此时需要检测的时间范围为其发生与确诊病例的接触的时间点之后的时间。依旧使用步骤5)中的感染概率计算公式对下一级密切接触的感染风险进行判断，若感染风险较高，则继续对其下一级密切接触者进行风险判别，实现了病毒传播的多级筛查，同时，对于存在感染风险的用户均需要考虑进行隔离以及核酸检测等措施。
[0015]优选的，所述步骤1)中，对于密切接触情况的记录，对于目前的大多数手机而言，蓝牙、Zigbee或者其他无线通信技术的最大传输距离多为10
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100米左右，但是在记录密切接触情况时，只有距离在5米内时，才会被记录为密切接触情况，目前大多数的无线通信技术均可以满足该要求，在本专利技术中，有限使用蓝牙无线通信技术进行段距离测距，若用户手机蓝牙没有开启，则使用Zigbee、GPS、北斗导航系统或者通信运营商获取用户间的距离信息。
[0016]优选的，所述步骤1)中，记录接触的时间T和接触距离D，其中，接触时间T的单位为秒，接触距离D的单位为米。
[0017]优选的，所述步骤6)中，在检测多级密切接触者时，只需对发生上一级密切接触行为后的时间段内的密切接触行为进行记录。
[0018]一种基于概率的确诊患者多级接触人员快速检测装置，其特征在于，包括：密切接触情况判别及记录模块，用于记录用户的每次密切接触情况的时长和距离以及位置信息；确诊及密切接触者信息标注模块，用来在软件中对确诊患者进行标记，并且通过判别密切接触者属于第几级密切接触者，并在该软件中进行标注；感染概率计算模块，用于根据用户的密切接触情况的时间和距离信息，以及用户属于第几级密切接触者的信息，来计算用户的感染概率，帮助用户了解自身的感染风险情况。
[0019]本专利技术由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本专利技术能够在出现确诊患者的情况下及时做出反应，迅速找到与确诊患者发生过密切接触的用户，同时还对多级密切接触者进行了判别和标注，可以在出现感染病例的短时间内尽快找到传染链，及时阻断疫情传播。2、本专利技术考虑了多层级密切接触者的感染风险情况，适用于当下由于病毒的高传染性而带来的多代病例，在一定程度上可以缓解无症状感染者越来越多给疫情防控带来的压力。3、本专利技术提出了基于概率的感染风险判断方法，考虑高风险的密切接触者的下一级密切接触者，有助于推进疫情防控精准化，降低大范围核酸检测导致的高成本等问题。
附图说明
[0020]图1是多级密切接触者的感染风险判断示意图，对于高风险的密切接触者，需要进行其自身密切接触人员的判断，
[0021]图2是包含多级密切接触者的病毒扩散示意图，一位确诊患者可以通过多层密切接触最终导致多人有感染风险。
[0022]图3是以街道为例的一级密切接触者扩散示意图，左图为确诊者直接与他人接触，出现一级密切接触者，右图为一级密切接触者与其他人接触，出现二级密切接触者。
具体实施方式
[0023]本专利技术使用了短距离测距技术或者定位技术进行密切接触者的判定，对测距及定位技术做简单的解释：
[0024]本专利技术优先使用蓝牙通讯，这是一种短距离且低功耗的无线传输技术，因此多用于室内定位。通过蓝牙技术进行距离测量的基本思想是，基于信号场强指示(RSSII， Rec本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于概率的确诊患者多级接触人员快速检测的方法，其特征在于，包括以下内容：1)用户在手机上安装多级接触者检测软件，在该软件开启时，该软件可以手机短距离测距技术或者定位技术进行用户间的距离测量，可以通过用户间的手机的距离判断用户是否存在密切接触情况，并可对于每一个用户的每次密切接触情况，记录接触的时间T、接触距离D。2)若出现有人确诊后，疫情控制部门有权通过调用该患者上该软件的信息查看与其密切接触的人群，公共医疗机构和疫情控制部门可以在该软件上对该患者进行标注。3)由于不确定是否有其他无症状感染者存在，导致不确定信息过多，考虑不完全信息决策。首先，判断密切接触时的人员密集程度，引入密度变量，该变量与感染风险成正比，表示人员密度越大，感染风险越高。4)判断用户该次密切接触情况的接触方属于一代病例或者其他密切接触人员，进而判别用户属于第几级密切接触者，密切接触层级越低，则感染风险越高，考虑引入逐级衰减变量对感染风险的衰减进行表示，随传播级数增加，衰减变量减小。5)计算用户感染风险，该软件可以根据记录的密切接触情况对密切接触者对感染概率进行判断，其中，接触时间T与感染概率成正比，接触距离D与感染概率成反比。利用Sigmoid函数计算感染概率P。6)通过对密切接触者感染概率进行判断，若感染概率P超过常量P_risk，则认为该用户被感染可能性较高。此类用户可以判定为高风险密切接触者，在未来有可能发展成为下一代病例，考虑到病毒的高传染性，因此，一旦出现确诊病例，需要对此类感染风险较高的密切接触者再次进行标记，对其进行接触的下一级密切接触者也进行判断，此时需要检测的时间范围为其发生与确诊病例的接触的时间点之后的时间。依旧使用步骤5)中的感染概率计算公式对下一级密切接触的感染风险进行判断...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁循，薛扬，
申请(专利权)人：梁循，
类型：发明
国别省市：
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