大规模高传染性疾病检测点分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种大规模高传染性疾病检测点分配方法，包括步骤：确定传染性疾病的检测区域及检测类型；确定待检人员、评估待检人员的感染风险等级；建立包含多个目标函数和多个约束条件的约束优化方程；求解约束优化方程，得到每个待检人员的检测点及检测时间。本发明专利技术结合人群活动的时空大数据和传染性疾病的传染特性知识，利用智能优化算法生成大规模高传染性疾病检测方案，能科学合理的按人数、风险等级、病原类型、检测点和时段安排等进行分组，不仅能提高大规模传染性疾病检测效率，降低受检交叉感染率，减少检测等待时间，还能有效地遏制了疾病的快速传播，避免了医疗资源挤兑，最大程度保护了人民生命财产安全。最大程度保护了人民生命财产安全。最大程度保护了人民生命财产安全。

【技术实现步骤摘要】
大规模高传染性疾病检测点分配方法


[0001]本专利技术涉及智能决策领域，尤其涉及一种大规模高传染性疾病检测点分配方法。

技术介绍

[0002]当大规模高传染性疾病发生时，快速高效地检测出已感染病人是对遏制疾病快速传播、避免医疗资源挤兑和最大化保护人民生命财产的一个快速高效的管理和技术手段。检测诊疗时的交叉感染率和检测效率，是疾病检测方案的重要评价指标。如何确保检测诊疗时较低的交叉感染率、较高的检测效率和较少的检测等待时间，是疾控管理部门、检测部门和被检人员关心的问题。
[0003]传统的疾病检测方案的制定，采用人工粗略地划定检测人员范围和分配检测地点，会造成检测时效性差、效率低、检测范围不精准、检测点负荷不均衡、受检时交叉感染风险大等问题。在当今的大数据智能时代，需要快速制定出科学高效的大规模高传染性疾病检测方案，解决大规模传染性疾病检测过程中，检测需求和检测能力间的匹配和协调，确保受检人群较低的交叉感染风险、较高的检测效率和较少的检测等待时间。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就在于提供一种避免人工划定检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大规模高传染性疾病检测点分配方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)确定传染性疾病的检测区域及检测类型；确定需要智能分配检测点的检测区域，该检测区域内所有分配检测任务的检测点，每个检测点至少能检测一类传染性疾病的传染病源，统计所有检测点能检测的传染病源类型为N类，(2)确定待检人员、评估待检人员的感染风险等级；(21)当检测到有人员感染传染病源，通过时空分布大数据确定待检人员，所述时空分布大数据包含待检人员的时空关联强度；(22)根据时空关联强度、传染病源的传播特性，评估定待检人员的感染风险等级；(3)建立包含多个目标函数和多个约束条件的约束优化方程；所述多个目标函数包括：每个检测点的负载均衡、交叉感染率最小、等待时间最少、检测距离最近；所述多个约束条件为包括：所有待检人员都参与分组、所有分组都分配了检测点、仅将待检人员分配到能检测此类传染病源类型且检测点不超负荷的检测点、给检测点分配待检人员时避免交叉感染；(4)求解约束优化方程，得到每个待检人员的检测点及检测时间。2.根据权利要求1所述的大规模高传染性疾病检测点分配方法，其特征在于，所述步骤(4)中求解方法包括但不限于遗传算法；所述传染病源的传播特性包括传染途径和传染强度。3.根据权利要求1所述的大规模高传染性疾病检测点分配方法，其特征在于，多个目标函数中：一个检测点负载均衡的目标函数为minMSE
L
；其中，K为本次大规模高传染性疾病检测点分配时参与的检测点总数，K≤检测区域内所有检测点总数，k为检测点索引，k＝0,1,
…
,K
‑
1；Mean
L
为所有检测点负荷均值，Load[k]为分配到检测点S
k
的相对检测负荷，分别通过下式得到；式得到；式中，count[k]为分配到检测点S
k
的分组个数，i为S
k
中分组的索引，i＝0,1,
…
,count[k]
‑
1,listGroup[k][i]为检测点S
k
中分组i，S
k
.nl为S
k
一天的最大检测量；一个检测点交叉感染率最小的目标函数为minMSE
r
[k]；
其中，r为感染风险等级，每个分组内待检人员感染风险等级相同，分组的风险等级等于分组内待检人员感染风险等级，listGroup[k][i].r为检测点S
k
中分组i的风...

【专利技术属性】
技术研发人员：王离，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：