[發明專利]一種用于校園疫情防控監測預警的數據分析方法

在審

• 申請號: 202011269950.6
• 申請日: 2020-11-13
• 公開（公告）號: CN112509705A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 李軍;曾樂強;楊巧玉;鄭昆;安雄;王君國;孫克亮
• 申請（專利權）人: 蘭州現代職業學院
• 主分類號: G16H50/80
• 分類號: G16H50/80;G06N7/00
• 代理公司: 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230
• 代理人: 彭思思

本發明屬于數字化疫情監測預警技術領域，用于校園疫情防控監測預警，具體涉及一種用于校園疫情防控監測預警的數據分析方法。一種用于校園疫情防控監測預警的數據分析方法利用多源監測數據分析技術，對獲得的個體數據和集合數據以網絡的形式進行多維度、多尺度、多層次分析，在充分考慮變量之間復雜關系的基礎上，對校園疫情防控暴發的概率進行估計，在此過程中不僅可提示有無聚集性，還可對聚集性進行空間定位，與此同時，時－空聚集性分析充分利用了數據中的空間信息，預警更為及時準確。

技術領域

本發明屬于數字化檢測預警技術領域，用于校園疫情防控監測預警的數據分析方法，具體涉及一種用于校園疫情防控監測預警的數據分析方法。

背景技術

現有技術用于疫情預警的方法主要是單純時間聚集性探測方法，其主要目的是探測時間序列數據中發病例數異常增加的時點。在現有技術的基礎上校園疫情防控時空聚集性監測具有以下缺點：1、無法預知新冠肺炎疫情爆發可能的規模；2、掃描窗口的大小是固定不變的；3、某些因素造成新冠肺炎疫情發生數在時間和空間的自然變異：如季節性，無法對這些因素進行校正；4、學生的地理分布不均勻，如：本省學生人數大于外省學生人數，無法對學生地理分布不均勻進行校正。

發明內容

本發明的目的主要是針對上述現有技術現狀，提出一種用于校園疫情防控監測預警的數據分析方法，以解決現有技術無法對疫情進行多維度聚集性監測的問題。

為了實現所述目的，本發明具體采用如下技術方案：

1、一種用于校園疫情防控監測預警的數據分析方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1:首先通過校園疫情防控平臺手機端“健康上報”或者校園溫感系統或者附近疫情及同程查詢軟件收集數據；

S2：對S1收集到的異常數據進行跟蹤監測；

S3：對S2檢測到的數據進行時空分析及早期預警統計，時空分析及早期預警統計的方法為貝葉斯時空分析法或者隱馬爾科夫多源監測數據法。

進一步地，所述的步驟S1中通過校園疫情防控平臺手機端“健康上報”功能，收集到的數據包括兩類，一類是健康數據，即說明身體情況良好，另一類是身體異常數據，包括：有咳嗽、無力、發熱、腹瀉等癥狀，有發熱癥狀的需要填報體溫范圍；通過溫感系統直接獲取的體溫數據，一類是正常范圍內的數據；另一類是溫度高于37.2℃的數據；通過附近疫情及同程查詢軟件比對分析后的過濾數據。

進一步地，所述的步驟S2中監測的方法包括以下步驟：

S2.1：返校前

通過“健康上報”功能，對身體異常的學生、教職工進行跟蹤監測；

通過地域劃分監測，對疫情高風險地區籍學生/教師、中風險地區籍學生/ 教師、有特定日期以后中高風險旅居史的學生、教職工進行跟蹤監測；

通過“附近疫情”“同程查詢”集成軟件對在同小區、同樓棟、同班次交通工具有疑似接觸史學生、教職工進行跟蹤監測；

S2.2：返校中

通過“同程查詢”集成軟件對同班次交通工具有疑似接觸史人員進行跟蹤監測；

入校時，進行測溫，溫度異常者進行隔離并跟蹤監測；

對按批次入校學生14天異常預警未解除的學生進行隔離并跟蹤監測；

S2.3：返校后

通過“健康上報”功能，對身體異常的學生、教職工進行跟蹤監測；

通過每日紅外自動感溫系統測得的體溫異常的學生進行跟蹤監測；

對入校后有充分理由請假出校的學生，返回后進行跟蹤監測。