[發(fā)明專利]大型活動中多源數(shù)據(jù)的傳染病癥狀監(jiān)測與預警方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310028538.9
• 申請日: 2013-01-25
• 公開（公告）號: CN103093106A
• 公開（公告）日: 2013-05-08
• 發(fā)明（設計）人: 孫喬;楊維中;蘭亞佳;王勁峰;李中杰;劉繼增;傅益飛;賴圣杰;朱渭萍;張洪龍
• 申請（專利權(quán)）人: 上海市浦東新區(qū)疾病預防控制中心
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 上海信好專利代理事務所(普通合伙) 31249
• 代理人: 周榮芳

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及癥狀監(jiān)測領(lǐng)域，特別涉及一種大型活動中多源數(shù)據(jù)的傳染病癥狀監(jiān)測與預警方法。

背景技術(shù)

隨著社會和自然環(huán)境的變化，傳染病的病原體、傳播途徑、發(fā)病特點以及影響因素也發(fā)生很大變化，如何能早期識別到傳染病突發(fā)公共衛(wèi)生事件，及時發(fā)出預警，盡早采取相應的控制措施，將突發(fā)公共衛(wèi)生事件造成的損失降到最低，是公共衛(wèi)生領(lǐng)域長期以來關(guān)注的焦點，也是衛(wèi)生應急工作的重要內(nèi)容。突發(fā)公共衛(wèi)生事件預警，是通過對有關(guān)數(shù)據(jù)的收集，整理、分析和整合，運用計算機、網(wǎng)絡、通訊等現(xiàn)代先進的技術(shù)，對事件的征兆進行監(jiān)測、識別、診斷與評價，及時報警，告知有關(guān)部門和公眾做好相關(guān)的應對和準備工作，及時采取有效的防控措施，盡可能阻止或減緩突發(fā)事件的發(fā)生或減少事件的危害。

大型活動通常是指大量人群為某個特定目的短期內(nèi)在一個城市、地區(qū)或國家聚集的活動，這類活動往往會給所在地的日常工作和應對能力帶來一定壓力和考驗。在大型活動期間，人口流動的增加會造成疾病傳播的風險增加，甚至將一些新病原帶入，增加了疾病暴發(fā)和流行的風險。一旦有傳染病疫情暴發(fā)，現(xiàn)有的醫(yī)療衛(wèi)生資源可能在短期內(nèi)不能滿足衛(wèi)生服務需求，可能會造成疾病傳播和人群發(fā)病風險增加。為滿足傳染病暴發(fā)早期發(fā)現(xiàn)的需要，國際上往往在大型活動期間采取一系列措施，對已有的疾病監(jiān)測系統(tǒng)進行加強。其中，癥狀監(jiān)測作為一種新興的疾病監(jiān)測方式，被許多大型活動舉辦地廣泛使用。

癥狀監(jiān)測（Syndromic?surveillance）是指系統(tǒng)、持續(xù)地收集臨床明確診斷前能夠指示疾病發(fā)生（或流行/暴發(fā)）的信息、各種與健康和疾病事件相關(guān)的數(shù)據(jù)以及各類與健康和疾病相關(guān)的其他現(xiàn)象資料，通過綜合分析，來監(jiān)測突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生初期的異常現(xiàn)象。盡管癥狀監(jiān)測正得到越來越多的應用，但相關(guān)的理論與技術(shù)都遠不成熟，尚處于探索發(fā)展階段。建立有效的癥狀監(jiān)測預警系統(tǒng)需要回答一系列理論與技術(shù)問題，包括目標疾病與目標癥狀確定、監(jiān)測網(wǎng)絡和監(jiān)測點的選擇與布局、多源數(shù)據(jù)的采集與管理策略、實現(xiàn)監(jiān)測目標的穩(wěn)定高效信息管理系統(tǒng)的建立、基于監(jiān)測信息的預警模型選擇與預警參數(shù)設定、監(jiān)測預警響應、癥狀監(jiān)測應用工具包及技術(shù)規(guī)范的開發(fā)等。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種大型活動中多源數(shù)據(jù)的傳染病癥狀監(jiān)測與預警方法，通過建立大型活動中多源數(shù)據(jù)的醫(yī)療機構(gòu)、學校和幼托機構(gòu)、藥店、賓館等多種數(shù)據(jù)源的癥狀監(jiān)測網(wǎng)絡，探索大型活動中多源數(shù)據(jù)的傳染病預警技術(shù)與模型，建立大型活動癥狀監(jiān)測與自動預警系統(tǒng)，以及時、有效地發(fā)現(xiàn)可能的新發(fā)和突發(fā)傳染病暴發(fā)事件，為采取有效的傳染病控制措施贏得時間，保障大型活動期間的公眾健康安全，并為今后我國大規(guī)模人群聚集活動的衛(wèi)生安全保障提供技術(shù)范例。

為了達到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是提供一種大型活動中多源數(shù)據(jù)的傳染病癥狀監(jiān)測與預警方法，通過在設定的區(qū)域內(nèi)所建立的基于傳染病癥狀監(jiān)測的數(shù)據(jù)采集、上報、分析及預警的系統(tǒng)，實現(xiàn)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件的早期識別及預警；

所述方法構(gòu)建了具有多種數(shù)據(jù)源的癥狀監(jiān)測網(wǎng)絡，所述數(shù)據(jù)源至少包含醫(yī)療機構(gòu)、學校和幼托機構(gòu)、藥店及賓館；基于MSN抽樣模型，將區(qū)域內(nèi)的其中一些醫(yī)療機構(gòu)、學校和幼托機構(gòu)、藥店及賓館選定為監(jiān)測點；

由不同種類的所述數(shù)據(jù)源各自對設定的癥候群和癥狀進行監(jiān)測，采集數(shù)據(jù)后上傳至系統(tǒng)，由系統(tǒng)運行CuSum預警模型或時空掃描預警模型，并根據(jù)與這些癥候群和癥狀相互對應的目標疾病及其風險程度，給出相應的分析及預警信號。

所述方法在對每個數(shù)據(jù)源選擇其各自的多個監(jiān)測點時，先是使用MSN抽樣模型，在區(qū)域內(nèi)選擇出監(jiān)測點的樣點的理論最優(yōu)分布；當樣點的實際分布為有偏次優(yōu)時，使用B-shape模型對樣點賦予不同的權(quán)重進行樣點分布的調(diào)整，以確定最終監(jiān)測的樣點；再使用Sandwich插值模型，根據(jù)最終監(jiān)測的樣點對總體的分布進行估計。

所述方法在區(qū)域范圍內(nèi)開展大型活動的期間內(nèi)實行，在對樣點分布進行調(diào)整時，使位置靠近所述大型活動的樣點的權(quán)重，高于位置遠離所述大型活動的樣點的權(quán)重，以優(yōu)先選擇靠近大型活動所在位置的樣點作為最終監(jiān)測的樣點。

所述方法中基于文獻法、德爾菲法，先得出區(qū)域內(nèi)備選的若干個目標疾病，再從目標疾病的嚴重程度和發(fā)生概率兩個維度進行風險評估，得到各個目標疾病的風險程度等級；之后，對每個目標疾病的備選癥候群及其相應癥狀進行分類和定義；再結(jié)合臨床工作經(jīng)驗和可接受程度，將部分目標癥狀進行合并，最終確定了需要各類數(shù)據(jù)源對應監(jiān)測的目標癥狀，還確定了目標癥狀與目標疾病的對應關(guān)系并發(fā)送至系統(tǒng)中用于分析及預警處理。