[發明專利]基于知識圖譜的流行病感染者預測方法及系統

有效

• 申請號: 202010695650.8
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號: CN111739657B
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 丁學利;王錫輝;賈晨宇
• 申請（專利權）人: 北京夢天門科技股份有限公司
• 主分類號: G16H50/80
• 分類號: G16H50/80
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 王剛

本說明書一個或多個實施例提供一種基于知識圖譜的流行病感染者預測方法及系統，利用知識圖譜技術，構建流行病學患者個人知識圖譜和流行病學傳播知識圖譜，通過融合流行病學患者個人知識圖譜和流行病學傳播知識圖譜，全面梳理流行病的傳播關系和路徑，從而針對性預測疑似患者，同時，本方法及系統可以生成流行病學調查報告，以支持流行病學調查工作。

技術領域

本說明書一個或多個實施例涉及互聯網大數據技術領域，尤其涉及一種基于知識圖譜的流行病感染者預測方法及系統。

背景技術

流行病是指可以感染眾多人口的傳染病，如流行性感冒、腦膜炎、霍亂等。流行病能在較短的時間內廣泛蔓延，可能是在某地區發生，也可能是全球性的大流行。

一些流行病具備人傳人的能力，可以通過呼吸道飛沫和密切接觸傳播，具有較強的傳染性，且人群普遍易感。在感染一些流行病后，患者的身體會出現一定程度的損傷，病情危重的，甚至可致死亡。因為流行病具有容易感染、傳播速度快以及會對人體造成損傷的特點，所以流行病防控工作至關重要、刻不容緩。

早發現是控制流行病傳播，降低病死率的重要手段，隨著流行病的發展，累計確診病例和密切接觸者人數會不斷增加，所以對于流行病傳播的研究是流行病防控工作的關鍵。而在流行病傳播研究工作中，對于已經確認感染的人員的信息的數據處理工作很重要。然而目前的對于流行病感染者的數據處理，僅停留在確診感染者在表面上的聯系和傳播路徑，對于較隱蔽的傳播關系，是不能有效體現的，同時對于易感染者做出的預測也沒有區分度，所以，現有的流行病學數據處理方法不全面、不準確。

發明內容

有鑒于此，本說明書一個或多個實施例的目的在于提出一種基于知識圖譜的流行病感染者預測方法及系統，以解決現有的流行病數據處理方法不全面、不準確的問題。

基于上述目的，本說明書一個或多個實施例提供了一種基于知識圖譜的流行病感染者預測方法，包括：

獲取被調查人的基礎信息；

提取所述被調查人的基礎信息的實體和關系，構建被調查人知識圖譜；

獲取流行病學傳播知識圖譜；所述流行病學傳播知識圖譜利用流行病學數據庫構建得到；

根據所述被調查人知識圖譜和所述流行病學傳播知識圖譜，匹配確定疑似患者。

可選的，還包括：

構建包括若干樣本的樣本集；其中，所述樣本包括：樣本數據和標簽數據；所述樣本數據包括所述被調查人的基礎信息；所述標簽數據包括所述被調查人的流行病學調查報告；所述被調查人的流行病學調查報告包括被調查人的身份信息、被調查人的行程軌跡、被調查人的接觸人員和被調查人的發病過程；

根據所述樣本集，通過預定的機器學習算法，構建并訓練得到流行病學調查報告生成模型；

根據所述被調查人的基礎信息，通過所述流行病學調查報告生成模型，生成所述被調查人的流行病學調查報告。

可選的，所述被調查人的基礎信息為語音形式，

所述方法還包括：

將所述被調查人的基礎信息轉換成文本形式。

可選的，所述獲取流行病學傳播知識圖譜；所述流行病學傳播知識圖譜利用流行病學數據庫構建得到包括：

從所述流行病學數據庫中提取流行病學三元組數據集；

利用所述流行病學三元組數據集構建流行病學原始知識圖譜；

利用TransE算法對所述流行病學原始知識圖譜進行訓練，得到流行病學實體向量和流行病學關系向量；

通過預先構造的評價函數評估兩個流行病學實體之間是否存在隱含關系；