[發(fā)明專利]新發(fā)傳染病發(fā)病風(fēng)險預(yù)測方法、裝置、終端設(shè)備及介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010316319.0
• 申請日: 2020-04-21
• 公開（公告）號: CN113539509B
• 公開（公告）日: 2022-06-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 史文中;童成卓;史志成
• 申請（專利權(quán)）人: 香港理工大學(xué)深圳研究院
• 主分類號: G16H50/80
• 分類號: G16H50/80
• 代理公司: 深圳中一專利商標事務(wù)所 44237
• 代理人: 郭鴻

1.一種新發(fā)傳染病發(fā)病風(fēng)險預(yù)測方法，其特征在于，包括：

獲取目標區(qū)域中每個確診病例的病例時空數(shù)據(jù)和所在地區(qū)的人口流動數(shù)據(jù)；其中，所述病例時空數(shù)據(jù)包括發(fā)病時間和空間位置；

將所述病例時空數(shù)據(jù)和所述人口流動數(shù)據(jù)存儲至空間數(shù)據(jù)庫，并建立每個確診病例的病例時空數(shù)據(jù)和所在地區(qū)的人口流動數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

根據(jù)所述空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)病時間在第K時刻之前的所述病例時空數(shù)據(jù)和所述人口流動數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型，并根據(jù)所述預(yù)測模型預(yù)測第K時刻之后的第一預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的新發(fā)傳染病發(fā)病風(fēng)險值，得到預(yù)測結(jié)果；其中，所述新發(fā)傳染病發(fā)病風(fēng)險值表示在所述目標區(qū)域內(nèi)的第一子區(qū)域感染新發(fā)傳染病病毒且在第一日期發(fā)病的概率，所述第一日期為所述第一預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的任一日期；

根據(jù)在所述第一日期發(fā)病的確診病例的病例時空數(shù)據(jù)，驗證所述預(yù)測結(jié)果的準確性；

在所述預(yù)測結(jié)果的準確性滿足預(yù)設(shè)要求時，實時獲取所述目標區(qū)域中每個確診病例的病例時空數(shù)據(jù)和所在地區(qū)的人口流動數(shù)據(jù)，通過所述預(yù)測模型預(yù)測未來的第二預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的新發(fā)傳染病發(fā)病風(fēng)險值；

其中，第K時刻是指所述空間數(shù)據(jù)庫中任一時刻。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的新發(fā)傳染病發(fā)病風(fēng)險預(yù)測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)病時間在第K時刻之前的所述病例時空數(shù)據(jù)和所述人口流動數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型，并根據(jù)所述預(yù)測模型預(yù)測第K時刻之后的第一預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的新發(fā)傳染病風(fēng)險值，得到預(yù)測結(jié)果，包括：

根據(jù)所述空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)病時間在第K時刻之前的所述病例時空數(shù)據(jù)和所述人口流動數(shù)據(jù)，基于時空鄰近度和空間遷徙規(guī)律的核密度估計方法建立預(yù)測模型，并根據(jù)所述預(yù)測模型預(yù)測第K時刻之后的第一預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的新發(fā)傳染病發(fā)病風(fēng)險值，得到預(yù)測結(jié)果。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的新發(fā)傳染病發(fā)病風(fēng)險預(yù)測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)病時間在第K時刻之前的所述病例時空數(shù)據(jù)和所述人口流動數(shù)據(jù)，基于時空鄰近度和空間遷徙規(guī)律的核密度估計方法建立預(yù)測模型，并根據(jù)所述預(yù)測模型預(yù)測第K時刻之后的第一預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的新發(fā)傳染病發(fā)病風(fēng)險值，包括：

根據(jù)第一病例時空參數(shù)建立第一函數(shù)，根據(jù)所述第一函數(shù)確定在第一子區(qū)域L的確診病例于t_i時間感染新發(fā)傳染病病毒的概率；其中，所述第一病例時空參數(shù)集合包括t_L、n(t_L)和P_incubation(t_L-t_i)；其中，所述t_L表示在第一子區(qū)域L的確診病例的癥狀發(fā)病日期、所述n(t_L)表示于t_L時間在第一子區(qū)域L的發(fā)病病例數(shù)，所述P_incubation(t_L-t_i)表示潛伏期等于t_L-t_i天的概率；

根據(jù)第二病例時空參數(shù)以及第一參數(shù)建立第二函數(shù)，根據(jù)所述第二函數(shù)確定于t_i時間在第二子區(qū)域S感染新發(fā)傳染病病毒的概率；其中，所述第一參數(shù)表示根據(jù)所述第一函數(shù)確定的于t_i時間在第三子區(qū)域L_j的確診病例感染新發(fā)傳染病病毒的概率，所述第二病例時空參數(shù)包括n(t_i)、M_intercity(S,t_i)、M_intracity(S,t_i)以及K_h(S-L_j)；所述n(t_i)表示于t_i時間在第三子區(qū)域L_j的發(fā)病病例數(shù)，所述M_intercity(S,t_i)表示于t_i時間第二子區(qū)域S所在地區(qū)外部遷入的人口流動數(shù)據(jù)，所述M_intracity(S,t_i)表示于t_i時間第二子區(qū)域S所在地區(qū)內(nèi)部的人口流動數(shù)據(jù)，所述K_h(S-L_j)表示根據(jù)第三子區(qū)域L_j與第二子區(qū)域S之間距離確定的核函數(shù)，S-L_j表示第二子區(qū)域S到第三子區(qū)域L_j的距離；

根據(jù)第三病例時空參數(shù)以及第二參數(shù)建立第三函數(shù)，根據(jù)所述第三函數(shù)確定第K時刻之后的第一預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的新發(fā)傳染病發(fā)病風(fēng)險值；其中，所述第二參數(shù)表示根據(jù)所述第二函數(shù)確定于t_i時間在第二子區(qū)域S的確診病例感染新發(fā)傳染病病毒的概率，所述第三病例時空參數(shù)包括潛伏期等于t_z-t_i天的概率，其中，所述t_z表示所述第一日期。