[發明專利]一種基于疾病傳播特征的智能預警系統及預警方法

在審

• 申請號: 202011477040.7
• 申請日: 2020-12-15
• 公開（公告）號: CN112671856A
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發明（設計）人: 王曉;王飛躍;萬楊;樸然;張標
• 申請（專利權）人: 青島智能產業技術研究院
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;G01J5/00;G01K13/20;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/26;G08B31/00;G16H10/60;G16H50/50;G16H50/80
• 代理公司: 青島華慧澤專利代理事務所(普通合伙) 37247
• 代理人: 劉娜

1.一種基于疾病傳播特征的智能預警系統，其特征在于，包括體溫采集系統、智能預警系統、數據決策系統和平行醫療大數據云端；

所述體溫采集系統包括智能雙攝采集設備、智能穿戴設備和智能人工采集APP，所述體溫采集系統將采集到的體溫數據上傳到平行醫療大數據云端；

所述智能預警系統采用修正的SEIR傳染病動力學模型，將研究人群分為健康人群、潛伏人群、已感染人群、移除人群、被隔離的潛伏期人群和被隔離的住院感染人群，統計現階段各個人群的數量，并根據平行醫療大數據云端傳來的體溫數據和醫療機構的檢測信息預測各人群相互之間的轉化率，從而預測未來的各人群數量，并將預測結果上傳到平行醫療大數據云端；

所述平行醫療大數據云端接收體溫采集系統、智能預警系統、地理區域信息和醫療機構的檢測信息，并將信息進行匯總同步到智能預警系統，并發送給數據決策系統；

所述數據決策系統接收平行醫療大數據云端發送的預測結果，結合地理區域信息，劃分地區危險等級，并把最終結果以圖表形式進行展示，對高危區域進行標紅顯示，并將結果通過智能人工采集APP推送給指定人群。

2.根據權利要求1所述的一種基于疾病傳播特征的智能預警系統，其特征在于，所述智能雙攝采集設備包括集成有熱成像測溫監控攝像頭和人臉采集攝像頭的掃描設備。

3.根據權利要求1所述的一種基于疾病傳播特征的智能預警系統，其特征在于，所述智能穿戴設備包括智能手環、智能腳環、智能戒指、智能鞋子、智能體溫傳感扣中的一種或幾種。

4.根據權利要求1所述的一種基于疾病傳播特征的智能預警系統，其特征在于，所述智能人工采集APP包括Android端，iOS端，和微信小程序端的應用。

5.一種基于疾病傳播特征的智能預警方法，采用如權利要求1所述的一種基于疾病傳播特征的智能預警系統，其特征在于，包括如下步驟：

(1)智能雙攝采集設備采集研究人群的體溫與人臉信息，并進行體溫和人臉匹配，匹配成功的上傳到平行醫療大數據云端；

(2)智能穿戴設備采集研究人群的體溫信息，并將信息上傳到平行醫療大數據云端；

(3)平行醫療大數據云端采集地理區域信息和醫療機構的檢測信息，并把接收到的體溫信息匯總同步到智能預警系統；

(4)智能預警系統采用修正的SEIR傳染病動力學模型預測未來的各人群數量，并將預測結果上傳到平行醫療大數據云端；

(5)平行醫療大數據云端將預測結果發送給數據決策系統，數據決策系統結合地理區域信息，劃分地區危險等級，并把最終結果以圖表形式進行展示，對高危區域進行標紅顯示，并將結果通過智能人工采集APP推送給指定人群。

6.根據權利要求5所述的一種基于疾病傳播特征的智能預警方法，其特征在于，修正的SEIR傳染病動力學模型具體如下：

該模型將研究人群分為健康人群S、潛伏人群E、已感染人群I、移除人群R、被隔離的潛伏期人群Eq和被隔離的住院感染人群Iq，其中總人口數為M，根據R+E+I+S＝M模擬經過時間t后的各類型人群數量；

其中，S(t)為初始健康人群數量，E(t)為初始潛伏人群數量，I(t)為初始已感染人群數量，Eq(t)為初始被隔離的潛伏期人群數量，Iq(t)為初始被隔離的住院感染人群；

S’(t)為經過時間t后的健康人群數量，E’(t)為經過時間t后的潛伏人群數量，I′(t)為經過時間t后的已感染人群數量，Eq′(t)為經過時間t后的被隔離的潛伏期人群數量，Iq’(t)為經過時間t后的住院感染人群；

α為交叉感染率；θ為潛伏期患者病情升級成感染者的比率；β為移除率，即死亡者所占比率；λ為潛伏期發病率，即被隔離的潛伏者再次與病毒接觸再次變成潛伏患者的比率；為被隔離治療的感染者比率；σ為隔離治療順利成為潛伏者的比率，即治療成功但暫且被居家隔離的患者；ρ為被隔離的潛伏者比率；m為出院的比率，即隔離的潛伏者出院且無發病癥狀的比率；μ為感染者的康復率；δ為潛伏期隨機數。