[發明專利]地區人口健康狀態預測方法、設備和可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202011385950.2
• 申請日: 2020-12-01
• 公開（公告）號: CN112465231B
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發明（設計）人: 卞思雯;程吉安
• 申請（專利權）人: 深圳平安醫療健康科技服務有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/26
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 張莉

1.一種地區人口健康狀態預測方法，其特征在于，所述地區人口健康狀態預測方法包括：

獲取待預測地區的用戶數據，并基于所述用戶數據，對所述待預測地區進行整體健康狀態識別，獲得整體健康狀態數據；

基于所述整體健康狀態數據，確定預設健康狀態類型之間的狀態轉移次數，根據所述狀態轉移次數生成所述預設健康狀態類型之間的狀態轉移概率，再根據所述狀態轉移概率構建狀態轉移概率矩陣，并將所述狀態轉移概率矩陣作為健康狀態轉移決策模型，所述健康狀態轉移決策模型為基于馬爾科夫鏈的決策模型；

基于所述待預測地區的人口變化數據、所述健康狀態轉移決策模型和所述整體健康狀態數據，生成地區人口健康狀態預測結果；

其中，所述整體健康狀態數據為待預測地區的所有人口對于疾病的患病率，所述用戶數據為所述待預測地區的所有人口的用戶患病關聯特征數據，所述健康狀態類型包括無潛在患病風險類型、潛在患者類型、患者類型和死亡狀態類型。

2.如權利要求1所述地區人口健康狀態預測方法，其特征在于，所述健康狀態轉移決策模型包括各預設健康狀態類型之間的狀態轉移概率，所述人口變化數據包括人口出生率，

所述基于所述待預測地區的人口變化數據、所述健康狀態轉移決策模型和所述整體健康狀態數據，生成地區人口健康狀態預測結果的步驟包括：

基于所述整體健康狀態數據，確定各所述預設健康狀態類型對應的人口數量；

基于各所述狀態轉移概率、各所述人口數量和所述人口出生率，預測各所述預設健康狀態類型在預設單位時間步長后的預測人口數量；

基于各所述預測人口數量，生成所述地區人口健康狀態預測結果。

3.如權利要求2所述地區人口健康狀態預測方法，其特征在于，各所述預設健康狀態類型包括患病狀態，各所述人口數量包括當前未患病人口數量，各所述預測人口數量包括預測患病人口數量，

所述基于各所述狀態轉移概率、各所述人口數量和所述人口出生率，預測各所述預設健康狀態類型在預設單位時間步長后的預測人口數量的步驟包括：

基于各所述狀態轉移概率，計算所述患病狀態對應的發病率、死亡率和痊愈率；

基于所述發病率、所述人口出生率、未患病人口數量和所述人口數量，計算所述預設單位時間步長后的新增患病人口數量；

基于所述死亡率、所述痊愈率和各所述人口數量，計算所述預設單位時間步長后的削減后患病人口數量；

基于所述新增患病人口數量和所述削減后患病人口數量，確定所述預測患病人口數量。

4.如權利要求2所述地區人口健康狀態預測方法，其特征在于，所述基于各所述預測人口數量，生成所述地區人口健康狀態預測結果的步驟包括：

基于各所述預測人口數量，預測下一所述預設單位時間步長后的各第二預測人口數量；

基于各所述第二預測人口數量和各所述預測人口數量，計算預測人口變化幅度；

判斷所述預測人口變化幅度是否小于預設人口變化幅度閥值；

若是，則基于各所述第二預測人口數量，計算地區人口健康狀態指標值，并將所述地區人口健康狀態指標值作為所述地區人口健康狀態預測結果。

5.如權利要求1所述地區人口健康狀態預測方法，其特征在于，各所述用戶數據包括健康用戶數據、患病用戶數據和患病死亡用戶數據，

所述基于所述用戶數據，對所述待預測地區進行整體健康狀態識別，獲得整體健康狀態數據的步驟包括：

分別將各所述健康用戶數據輸入預設標簽標注模型，以分別對各所述健康用戶數據對應的健康用戶進行健康狀態類型識別，獲得各所述健康用戶對應的目標健康狀態類型標簽；

基于各所述目標健康狀態類型標簽、所述患病用戶數據和所述患病死亡用戶數據，對各所述用戶數據對應的目標用戶進行分類，獲得所述整體健康狀態數據。