基于人工智能的传染病预警方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数字医疗技术领域，提供一种基于人工智能的传染病预警方法、装置、电子设备及介质，所述方法包括：对疾病监测数据进行第一预处理，得到第一疾病监测数据；对第一疾病监测数据进行第二预处理，得到第二疾病监测数据；根据第一疾病监测数据得到多个目标特征，及根据第二疾病监测数据得到时间特征值、空间特征值和环境特征值；根据多个目标特征，遍历多个时间特征值、空间特征值和环境特征值，得到多个疾病对象；根据多个疾病对象构建的传播链的病例数和传播趋势线，在确定存在时空聚集性传染的风险时，触发预警信号。本发明专利技术通过从时间特征值、空间特征值和环境特征值三个方面考虑触发预警信号，提高了传染病风险预警的准确率。确率。确率。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的传染病预警方法、装置、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及数字医疗
，具体涉及一种基于人工智能的传染病预警方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]传染病是一种能够在人与人、或人与动物之间相互传播并广泛流行的疾病，经过各种途径传染给另一个人或物种的疾病，现有的疾控中心对传染病的监测预警，大多采用固定阈值法，基于传染病报卡系统，由医疗机构针对已经发现的病例数进行上报，若上报的病例数达到一定的阈值即产生报警。
[0003]然而，现有的疾控中心针对传染病的预警，监测数据来源单一，且对上报机构的依赖性特别高，若上报不及时或漏报，将无法及时产生预警，同时由于针对预警的方法单一，无法满足数据分析要求，导致当达到触发预警条件时，传染病很可能已经发生，无法有效做到提前预警，导致预警效果差，效率低。
[0004]因此，有必要提出一种可以准确有效的进行传染病预警的方法。

技术实现思路

[0005]鉴于以上内容，有必要提出一种基于人工智能的传染病预警方法、装置、电子设备及介质，通过从时间特征值、空间特征值和环境特征值三个方面考虑触发预警信号，提高了传染病风险预警的准确率。
[0006]本专利技术的第一方面提供一种基于人工智能的传染病预警方法，所述方法包括：
[0007]每隔预设周期接收多个预设的数据源上报的疾病监测数据，并对所述疾病监测数据进行第一预处理，得到每种类型传染病的第一疾病监测数据；
[0008]对所述每种类型传染病的第一疾病监测数据进行第二预处理，得到预设的每个应用场景的第二疾病监测数据；
[0009]将每种类型传染病的第一疾病监测数据输入至预先训练好的对应类型的传染病特征识别模型中，得到每种类型传染病的多个目标特征，及将预设的每个应用场景的第二疾病监测数据输入至预先训练好的对应应用场景的深度学习模型中，得到预设的每个应用场景的时间特征值、空间特征值和环境特征值；
[0010]根据每种类型传染病的多个目标特征，遍历对应类型传染病的预设的多个应用场景的多个时间特征值、多个空间特征值和多个环境特征值，得到多个疾病对象；
[0011]基于所述多个疾病对象的多个时间特征值和多个空间特征值，构建每种类型传染病的传播链；
[0012]绘制每种类型传染病的传播链的传播趋势线，根据所述传播链的病例数和传播趋势线确定所述每种类型传染病是否存在时空聚集性传染的风险；
[0013]当确定所述每种类型传染病存在时空聚集性传染的风险时，触发所述每种类型传染病对应的预警信号。
[0014]可选地，所述对所述疾病监测数据进行第一预处理，得到每种类型传染病的第一疾病监测数据包括：
[0015]对所述疾病监测数据进行清洗，得到清洗后的疾病监测数据；
[0016]对所述清洗后的疾病监测数据进行标准化处理，得到标准化疾病监测数据；
[0017]按照每种类型传染病的预设的多个业务主题对所述标准化疾病监测数据进行归类处理，得到每种类型传染病的预设的每个所述业务主题的疾病监测数据；
[0018]对所述每种类型传染病的预设的多个业务主题的疾病监测数据进行聚合和逻辑加工处理，得到每种类型传染病的第一疾病监测数据。
[0019]可选地，所述对所述每种类型传染病的第一疾病监测数据进行第二预处理，得到预设的每个应用场景的第二疾病监测数据包括：
[0020]将所述每种类型传染病的第一疾病监测数据输入至预先训练好的应用场景分类模型中，得到预设的每个应用场景的第一疾病监测数据；
[0021]获取预设的每个应用场景对应的时空数据格式；
[0022]按照所述预设的每个应用场景对应的时空数据格式对对应的预设的应用场景的第一疾病监测数据进行格式转换，得到预设的每个应用场景的第二疾病监测数据。
[0023]可选地，所述根据每种类型传染病的多个目标特征，遍历对应类型传染病的预设的多个应用场景的多个时间特征值、多个空间特征值和多个环境特征值，得到多个疾病对象包括：
[0024]依次根据每个目标特征，遍历每种类型传染病的预设的每个应用场景的时间特征值、空间特征值及环境特征值，确定出每个目标特征的预设的每个应用场景的疾病对象；
[0025]对所述多个目标特征的预设的多个应用场景的疾病对象进行去重，得到每种类型传染病的多个疾病对象，同时将每个疾病对象对应的预设的应用场景、时间特征值、空间特征值及环境特征值进行关联。
[0026]可选地，所述基于所述多个疾病对象的多个时间特征值和多个空间特征值，构建每种类型传染病的传播链包括：
[0027]根据每种类型传染病的疾病特征数据将所述多个疾病对象分为易感染者、感染者和治愈者三类；
[0028]根据所述多个疾病对象的多个时间特征值和多个空间特征值连接出来的链路为每种类型传染病的传播链，其中，所述传播链用不同形状的节点表征易感染者、感染者和治愈者，并用不同的边连接不同节点。
[0029]可选地，所述绘制每种类型传染病的传播链的传播趋势线包括：
[0030]按照预设的划分规则对所述传播链进行空间划分，得到多个关联空间；
[0031]统计每个关联空间的第一病例数及所述传播链的第二病例数；
[0032]计算所述第一病例数与所述第二病例数之商数，确定为每个关联空间的传播率；
[0033]基于所述多个关联空间的多个传播率进行传播趋势线绘制，并将绘制的传播趋势线确定为所述每种类型传染病的传播趋势线。
[0034]可选地，所述根据所述传播链的病例数和传播趋势线确定所述每种类型传染病是否存在时空聚集性传染的风险包括：
[0035]计算所述传播链中每个关联空间的第一病例数与对应关联空间的病例数阈值之
间的差值，得到多个第一差值；
[0036]计算所述传播链中每个关联空间的传播率与对应关联空间的传播率阈值之间的差值，得到多个第二差值；
[0037]计算所述多个第一差值的第一均值，及计算所述多个第二差值的第二均值；
[0038]当所述第一均值大于或者等于预设的传播链第一阈值，及所述第二均值大于或者等于预设的传播率第二阈值时，确定每种类型传染病存在时空聚集性传染的风险；或者
[0039]当所述第一均值大于或者等于预设的传播链第一阈值，或者，所述第二均值大于或者等于预设的传播率第二阈值时，确定每种类型传染病不存在时空聚集性传染的风险；或者
[0040]当所述第一均值小于所述预设的传播链第一阈值，或者，所述第二均值小于所述预设的传播率第二阈值时，确定每种类型传染病不存在时空聚集性传染的风险。
[0041]本专利技术的第二方面提供一种基于人工智能的传染病预警装置，所述装置包括：
[0042]第一预处理模块，用于每隔预设周期接收多个预设的数据源上报的疾病监测数据，并对所述疾病监测数据进行第一预处理，得到每种类型传染病的第一疾病监测数据；
[0043]第二预处理模块，用于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的传染病预警方法，其特征在于，所述方法包括：每隔预设周期接收多个预设的数据源上报的疾病监测数据，并对所述疾病监测数据进行第一预处理，得到每种类型传染病的第一疾病监测数据；对所述每种类型传染病的第一疾病监测数据进行第二预处理，得到预设的每个应用场景的第二疾病监测数据；将每种类型传染病的第一疾病监测数据输入至预先训练好的对应类型的传染病特征识别模型中，得到每种类型传染病的多个目标特征，及将预设的每个应用场景的第二疾病监测数据输入至预先训练好的对应应用场景的深度学习模型中，得到预设的每个应用场景的时间特征值、空间特征值和环境特征值；根据每种类型传染病的多个目标特征，遍历对应类型传染病的预设的多个应用场景的多个时间特征值、多个空间特征值和多个环境特征值，得到多个疾病对象；基于所述多个疾病对象的多个时间特征值和多个空间特征值，构建每种类型传染病的传播链；绘制每种类型传染病的传播链的传播趋势线，根据所述传播链的病例数和传播趋势线确定所述每种类型传染病是否存在时空聚集性传染的风险；当确定所述每种类型传染病存在时空聚集性传染的风险时，触发所述每种类型传染病对应的预警信号。2.如权利要求1所述的基于人工智能的传染病预警方法，其特征在于，所述对所述疾病监测数据进行第一预处理，得到每种类型传染病的第一疾病监测数据包括：对所述疾病监测数据进行清洗，得到清洗后的疾病监测数据；对所述清洗后的疾病监测数据进行标准化处理，得到标准化疾病监测数据；按照每种类型传染病的预设的多个业务主题对所述标准化疾病监测数据进行归类处理，得到每种类型传染病的预设的每个所述业务主题的疾病监测数据；对所述每种类型传染病的预设的多个业务主题的疾病监测数据进行聚合和逻辑加工处理，得到每种类型传染病的第一疾病监测数据。3.如权利要求1所述的基于人工智能的传染病预警方法，其特征在于，所述对所述每种类型传染病的第一疾病监测数据进行第二预处理，得到预设的每个应用场景的第二疾病监测数据包括：将所述每种类型传染病的第一疾病监测数据输入至预先训练好的应用场景分类模型中，得到预设的每个应用场景的第一疾病监测数据；获取预设的每个应用场景对应的时空数据格式；按照所述预设的每个应用场景对应的时空数据格式对对应的预设的应用场景的第一疾病监测数据进行格式转换，得到预设的每个应用场景的第二疾病监测数据。4.如权利要求1所述的基于人工智能的传染病预警方法，其特征在于，所述根据每种类型传染病的多个目标特征，遍历对应类型传染病的预设的多个应用场景的多个时间特征值、多个空间特征值和多个环境特征值，得到多个疾病对象包括：依次根据每个目标特征，遍历每种类型传染病的预设的每个应用场景的时间特征值、空间特征值及环境特征值，确定出每个目标特征的预设的每个应用场景的疾病对象；对所述多个目标特征的预设的多个应用场景的疾病对象进行去重，得到每种类型传染
病的多个疾病对象，同时将每个疾病对象对应的预设的应用场景、时间特征值、空间特征值及环境特征值进行关联。5.如权利要求1所述的基于人工智能的传染病预警方法，其特征在于，所述基于所述多个疾病对象的多个时间特征值和多个空间特征值，构建每种类型传染病的传播链包括：根据每种类型传染病的疾病特征数据将所述多个疾病对象分为易感染者、感染者和治愈者三类；根据所述多个疾病对象的多个时间特征值和多个空间特征值连接出来的链路为每种类型传染...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘茜，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：