[發明專利]流行病發病指數的預測方法、裝置、設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201910018205.5
• 申請日: 2019-01-04
• 公開（公告）號: CN109656918A
• 公開（公告）日: 2019-04-19
• 發明（設計）人: 陳嫻嫻;阮曉雯;徐亮
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/245;G06N3/08;G06N99/00;G16H50/80
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國

本發明公開了一種流行病發病指數的預測方法、裝置、設備及可讀存儲介質，該方法包括步驟：獲取與流行病相關的輿情數據和流行病數據，通過流行病數據計算得到流行病發病指數；將流行病發病指數與在輿情數據和流行病數據中提取的目標特征數據輸入至預設的機器學習模型和深度學習模型中，以得到流行病對應的預測發病指數；在預測發病指數大于預設閾值時發送告警信息給疾病控制中心系統，以供疾病控制中心系統根據告警信息提示工作人員采取流行病預防措施。本發明通過智能決策，實現了自動預測流行病的發病指數，在發病指數較高時，及時發出告警信息，便于工作人員及時采取流行病預防措施。

技術領域

本發明涉及智能決策技術領域，尤其涉及一種流行病發病指數的預測方法、裝置、設備及可讀存儲介質。

背景技術

流性病是指可以感染眾多人口的傳染病，能在較短的時間內廣泛蔓延的傳染病，如流行性感冒、禽流感和手足口病等。目前，只有在流行病發生后，醫護人員才能確認對應的流行病已經發生，才會制定一系列的預防措施。因此，如何能夠預測流行病的發病指數，當發病指數較高時，及時發出預警，以便于醫護人員盡早采取預防措施，是亟待解決的問題。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種流行病發病指數的預測方法、裝置、設備及可讀存儲介質，旨在解決現有的無法預測流行病的發病指數的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供一種流行病發病指數的預測方法，所述流行病發病指數的預測方法包括步驟：

獲取預設時長內與流行病相關的輿情數據和流行病數據，并將所述流行病數據中的流行病樣病例數除以所述流行病數據中的門診就診總人數，得到流行病發病指數；

在所述輿情數據和流行病數據中提取目標特征數據，并將所述目標特征數據和流行病發病指數按照預設方式輸入至預設的機器學習模型和深度學習模型中，以得到所述流行病對應的預測發病指數；

若所述預測發病指數大于預設閾值，則發送告警信息給疾病控制中心系統，以供所述疾病控制中心系統根據所述告警信息提示工作人員采取流行病預防措施。

進一步地，所述將所述目標特征數據和流行病發病指數按照預設方式輸入至預設的機器學習模型和深度學習模型中，以得到所述流行病對應的預測發病指數的步驟包括：

將所述目標特征數據和流行病發病指數分別輸入至預設的機器學習模型和深度學習模型中，得到所述機器學習模型和深度學習模型對應的預測發病指數；

獲取所述機器學習模型和深度學習模型對應的權重，將所述預測發病指數乘以對應的權重后再相加，得到所述流行病對應的預測發病指數。

進一步地，所述將所述目標特征數據和流行病發病指數按照預設方式輸入至預設的機器學習模型和深度學習模型中，以得到所述流行病對應的預測發病指數的步驟包括：

將所述目標特征數據和流行病發病指數輸入至預設的深度學習模型中，得到所述深度學習模型輸出的第一預測發病指數和與所述第一預測發病指數對應的特征預測數據；

將所述目標特征數據、所述流行病發病指數、所述第一預測發病指數和所述特征預測數據輸入至預設的機器學習模型中，得到所述機器學習模型輸出的第二預測發病指數，將所述第二預測發病指數作為所述流行病對應的預測發病指數。

進一步地，所述在所述輿情數據和流行病數據中提取目標特征數據的步驟包括：

對所述輿情數據和流行病數據進行清洗操作、集成操作、變換操作和/或規約操作，以在所述輿情數據和流行病數據中提取目標特征數據。

進一步地，所述對所述輿情數據和流行病數據進行清洗操作、集成操作、變換操作和/或規約操作，以在所述輿情數據和流行病數據中提取目標特征數據的步驟包括：