[發明專利]疾病監測數據異常檢測方法、系統、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201910430065.2
• 申請日: 2019-05-22
• 公開（公告）號: CN110299208A
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發明（設計）人: 李弦;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: G16H50/70
• 分類號: G16H50/70
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標代理事務所(普通合伙) 44325
• 代理人: 黃章輝

1.一種疾病監測數據異常檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲得在指定區間內離散分布的當前疾病統計數據；

利用疑似異常數據檢測策略，從所述當前疾病統計數據中篩選得到疑似異常數據；

利用修正策略，從所述疑似異常數據中篩選得到非異常數據，以最終從所述當前疾病統計數據中篩選得到異常數據或正常數據。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，利用疑似異常數據檢測策略，從所述當前疾病統計數據中篩選得到疑似異常數據，具體包括：

根據所述當前疾病統計數據中指定范圍內的當前部分疾病統計數據，得到用于反映在所述當前部分疾病統計數據中、一當前點疾病統計數據與相鄰點疾病統計數據之間實際變化程度的當前變化程度指示數據；

當所述當前變化程度指示數據小于預設閾值時，以所述當前點疾病統計數據作為所述疑似異常數據。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述當前疾病統計數據中指定范圍內的當前部分疾病統計數據，得到用于反映在所述當前部分疾病統計數據中、一當前點疾病統計數據與相鄰點疾病統計數據之間實際變化程度的當前變化程度指示數據，具體包括：

對所述當前部分疾病統計數據求得第一方差以及第一平均值；

將所述第一方差與所述第一平均值的商作為所述當前變化程度指示數據。

4.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，利用疑似異常數據檢測策略，從所述當前疾病統計數據中篩選得到疑似異常數據，具體包括：

根據與所述指定區間相應的一對應區間內離散分布的歷史疾病統計數據，得到用于判斷所述當前疾病統計數據中當前點疾病統計數據是否過高或過低的第一門限數據；

當所述當前點疾病統計數據超過所述第一門限數據要求時，以所述當前點疾病統計數據作為所述疑似異常數據。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，根據與所述指定區間相應的一對應區間內離散分布的歷史疾病統計數據，得到用于判斷所述當前疾病統計數據中當前點疾病統計數據是否過高或過低的第一門限數據，具體包括：

對所述歷史疾病統計數據中、與所述當前點疾病統計數據位置對應的第一歷史部分疾病統計數據賦予相對高權重，對所述歷史疾病統計數據中、遠離所述第一歷史部分疾病統計數據的第二歷史部分疾病統計數據賦予相對低權重，得到中間數據；

計算所述中間數據的第二方差及第二平均值；

以所述第二平均值與第一浮動值的和作為所述第一門限數據，所述第一浮動值為所述第二方差的合理倍數。

6.如權利要求4所述的方法，其特征在于，利用修正策略，從所述疑似異常數據中篩選得到非異常數據，以最終從所述當前疾病統計數據中篩選得到異常數據或正常數據，具體包括：

獲得與所述指定區間相應的至少兩個對應區間內離散分布的多個歷史疾病統計數據中、與所述疑似異常數據中的當前點疑似異常數據位置對應的第一歷史部分疾病統計數據；

計算多個所述歷史疾病統計數據中的所述第一歷史部分疾病統計數據的第三方差及第三平均值；

以所述第三平均值與第二浮動值的和作為第二門限數據，所述第二浮動值為所述第三方差的合理倍數；

當所述當前點疑似異常數據未超過所述第二門限數據要求時，以所述當前點疑似異常數據作為所述非異常數據。

7.如權利要求4所述的方法，其特征在于，一所述當前疾病統計數據由一數據統計站統計所得，利用修正策略，從所述疑似異常數據中篩選得到非異常數據，以最終從所述當前疾病統計數據中篩選得到異常數據或正常數據，具體包括：

獲得從同一區域內至少兩個所述數據統計站統計所得的、至少兩份所述當前疾病統計數據；

當由部分份或全部份所述當前疾病統計數據經由所述疾病數據異常檢測方法所得結果相同或類似時，確認以所述疑似異常數據作為所述異常數據。