【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于传染病输入风险评估，具体涉及一种评估传染病境外输入风险方法及实时预警展示的平台。
技术介绍
1、传染病是指由病原微生物及寄生虫感染人体后使机体患病或携带病原，而且可传染他人的特殊感染病。近年来，环境污染严重，出现了多种变异的生物病原体，在经济欠发达地区由于公共卫生服务能力不足，再加上全球多元化，使得国家与地区的交流日益频繁。因此，传染病的跨境传播率越来越高，人类的生命安全受到了严重威胁。如何有效的防范突发事件带来的危害，已成为各国政府面临的严峻课题。
2、现有的境外输入风险评估预测方法中，基于统计分析的方法可以进行当前管控措施下的效果评估分析，方法相对固定，但针对不同管控措施的风险评估预测效果有限；同时，现有方法的模型输入参数相对较少，没有考虑境外输入的影响，以及公共卫生措施、旅客入境数据、地区医疗系统等因素，导致模型的普适性有待进一步提高。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种评估传染病境外输入风险方法及实时预警展示的平台，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种评估传染病境外输入风险方法，包括以下步骤：
4、s1、收集传染病数据，通过已知病例追溯，利用基因组学技术来跟踪传染病株的来源及传播路径；
5、s2、评估疫情情况，通过分析传染病在源国家/地区的传播情况，根据目标国家/地区的医疗系统、公共卫生措施、社会因素，使用机器学习和数据挖掘技术来分析
6、s3、制定seir风险输入模型，通过建立seir(易感-潜伏-感染-康复)模型，用于评估传染病的输入风险，包括入境旅客的数量、传染病的潜在传播途径，通过分析传播途径和国家/地区医疗系统性因素，实施监测措施，用于检测潜在传播途径中的新发展和变化；
7、s4、制定政策和应对措施，基于评估结果，制定政策和应对措施，减少传染病的输入风险。
8、优选的，所述基因组学技术具体步骤如下：
9、s101、样本采集，根据传染病的性质，收集患者样本，包括感染者的血液、唾液、痰液、组织样本，从所述样本中提取核酸；
10、s102、基因测序，使用高通量基因测序技术对提取的核酸进行测序，将测得的基因组序列与参考基因组进行比对，以确定患者的传染病株与已知株的相似性和差异；
11、s103、构建树状图，通过比对结果构建系统发育树状图，用于可视化不同传染病株之间的关系和确定株的来源及传播路径；
12、s104、突变和变异分析，检测和分析传染病株中的突变和变异，所述突变和变异会指示传播路径或源头，特别是在不同地区或时间点的株之间；
13、s105、传播路径分析，基于基因组数据，确定不同传染病株之间的联系，如传播链，感染者之间的接触或共同的来源。
14、优选的，所述机器学习和数据挖掘技术具体如下：
15、s201、数据处理，根据s1中收集的传染病数据，提取传染病数据特征，包括感染者的症状、传播路径、时间和地理信息；
16、s202、数据分析，将s201中传染病数据特征进行数据可视化、聚类分析、时间序列分析、空间分析和因果推断处理；
17、s203、构建预测模型，构建逻辑回归模型，用于二元分类问题，如感染/非感染。
18、优选的，s202中所述数据可视化、聚类分析、时间序列分析、空间分析和因果推断处理分别用于绘制感染者人数随时间的曲线、确定特定地区或人群内的传播模式、检测传染病传播趋势和周期性、探索传染病在地理空间上的传播模式和确定对传染病传播产生影响的因素。
19、优选的，s203中所述逻辑回归模型具体如下：
20、
21、其中，p(y＝1|x)表示在给定特征x条件下y为1的概率，z表示线性组合：
22、z＝β0+β1x1+β2x2+...+βnxn
23、其中，β0,β1,β2,...，βn是模型的参数，x1,x2,...，xn是特征变量。
24、优选的，所述seir模型具体如下：
25、易感者(s)：表示人群中尚未感染传染病的个体，随着时间的推移，一部分易感者会被感染；
26、潜伏者(e)：表示已经感染了病原体，但尚未表现出症状或不具备传染性的个体，潜伏期是指感染后出现症状之前的时间段；
27、感染者(i)：表示已经感染传染病且能够传播给其他人的个体；
28、康复者(r)：表示已经康复并具备免疫力的个体；康复者不再感染或传播疾病；
29、seir模型的方程：
30、ds/dt＝-β*s*i
31、de/dt＝β*s*i-σ*e
32、di/dt＝σ*e-γ*i
33、dr/dt＝γ*i
34、其中：ds/dt、de/dt、di/dt、dr/dt表示随时间的变化率，即易感者、潜伏者、感染者和康复者的数量随时间的变化；
35、s、e、i、r表示易感者、潜伏者、感染者和康复者的人数；
36、β是感染率，表示一个感染者每天传染给易感者的概率；
37、σ是潜伏期的倒数，表示一个潜伏者从潜伏期进入感染期的速度；
38、γ是康复率，表示一个感染者每天康复的概率。
39、一种评估传染病境外输入风险的实时预警展示的平台，包括如上述所述的一种评估传染病境外输入风险方法，所述实时预警展示的平台用于展示seir风险输入模型数据。
40、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
41、本专利技术通过采取s1、收集传染病数据，s2、评估疫情情况，s3、制定seir风险输入模型和s4、制定政策和应对措施，通过基因组学技术来跟踪传染病株的来源和传播路径，使用机器学习和数据挖掘技术来分析传染病数据，得到传染病传播模式和风险因素，并构建seir模型，可以模拟传染病在人群中的传播过程，包括感染者数量的增长和康复者的增加，通过调整参数β、σ、γ，可以模拟不同传染病的传播特性，此外seir模型还可以用于评估控制措施的效果，如隔离和疫苗接种，从而能有效对传染病风险进行评估和预防。
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1.一种评估传染病境外输入风险方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种评估传染病境外输入风险方法，其特征在于：所述基因组学技术具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种评估传染病境外输入风险方法，其特征在于：所述机器学习和数据挖掘技术具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种评估传染病境外输入风险方法，其特征在于：S202中所述数据可视化、聚类分析、时间序列分析、空间分析和因果推断处理分别用于绘制感染者人数随时间的曲线、确定特定地区或人群内的传播模式、检测传染病传播趋势和周期性、探索传染病在地理空间上的传播模式和确定对传染病传播产生影响的因素。
5.根据权利要求3所述的一种评估传染病境外输入风险方法，其特征在于：S203中所述逻辑回归模型具体如下：
6.根据权利要求3所述的一种评估传染病境外输入风险方法，其特征在于：所述SEIR模型具体如下：
7.一种评估传染病境外输入风险的实时预警展示的平台，其特征在于：包括如权利要求1-6任一项所述的一种评估传染病境外输入风险方法，所述实时预警展示的
...【技术特征摘要】
1.一种评估传染病境外输入风险方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种评估传染病境外输入风险方法，其特征在于：所述基因组学技术具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种评估传染病境外输入风险方法，其特征在于：所述机器学习和数据挖掘技术具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种评估传染病境外输入风险方法，其特征在于：s202中所述数据可视化、聚类分析、时间序列分析、空间分析和因果推断处理分别用于绘制感染者人数随时间的曲线、确定特定地区或人群内的传播模式、检...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈晨，田洁，刘伟彬，肖利力，卜宏磊，宋悦谦，赵鹏，
申请(专利权)人：中国海关科学技术研究中心，
类型：发明
国别省市：
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