[发明专利]一种基于病毒检出率的传染病重症、死亡风险预警系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于病毒检出率的传染病重症、死亡风险预测系统及方法，可根据传染病的某种致病病毒的检出率,结合气象环境和风险人群分布情况，快速确定该传染病未来发生重症、死亡的风险，并由此有针对性地发出预警，可用于补充和优化我国国家传染病监测自动预警信息平台的传染病早期时空预警模式。

背景技术

近年来，日趋严重的环境污染和资源匮乏、原有生物病原体的耐药性变异、新发传染病的出现、经济欠发达地区和国家薄弱的公共卫生服务能力、城市地区人口的过度密集、国家和地区间交流的日益频繁、以及部分地区极端民族主义和宗教势力的增长，使得全球逐渐进入了一个突发公共卫生事件的高发时期，人类的生命安全受到了严重威胁。如何有效的防范突发事件带来的危害，已成为各国政府面临的严峻课题。建立包括传染病早期预警系统在内的突发公共卫生事件应急反应体系是有效控制传染病暴发与流行以及有效地应对重大公共卫生事件的重要措施。只有及早的发现异常健康事件的苗头，科学、有效的对“苗头”突发公共卫生事件做出预警，才能为实施各种应对措施赢得时间，把突发公共卫生事件控制在萌芽状态而不致造成危机，或者能够最大限度地降低危机的危害程度。我国于2003年启动了《突发公共卫生事件应急反应机制建设项目》，通过项目的实施，国家建立了以个案报告为基础的传染病与突发公共卫生事件信息报告管理系统(简称网络直报系统)，又于2005年启动了重点传染病监测自动预警信息系统建设与应用试点项目。由此，经过近10年的努力，我国建立起覆盖世界最多人群的传染病监测自动预警信息系统。该系统采用动态百分位数控制图法和空间扫描统计量相结合的时空预警办法，主动地探测疾病的异常聚集分布。这种方法是对已经产生的病例的聚集性进行探测，不具有前瞻性。并且仅利用了病例总数和发病率信息，并没有全面考虑其它的监测报告种类(气象、人口流动、物品流动与购销、重点场所及重点人群的就诊患病等)，易造成预警的不确切、不及时。同样，预警阈值的确定也是个难题。另外算法计算的复杂性，利用模型进行大范围的传染病时空聚集性探测需要耗费大量的时间和计算资源。

发明内容

本发明的技术解决问题是：本发明采取利用当前监测区域的某特定传染病病理、环境风险要素来预测未来一段时间内区域传染病重症、死亡发生风险，由此进行预警，能够克服现有传染病监测自动预警信息系统的预警模式不具有前瞻性的问题。而且本发明是根据未来一段时间传染重症、死亡发生风险的不同紧急情况，有针对性地发出预警信号，可有效解决传统基于传染病异常分布判断的预警模式的判断不确切、不及时、易产生过度预警等问题；可用于对我国国家传染病监测自动预警信息平台的传染病早期时空预警模式进行补充和优化。

本发明的技术解决方案为：一种基于病毒检出率的传染病重症、死亡风险预警系统及方法，其充分利用当前时间段的监测区域特定传染病重症、死亡相关的病理、环境要素来进行下一个时间段的传染病重症、死亡风险预警，如图1所示包括：

风险定义模块：扫描监测区域的传染病监测网络数据库，选取监测网络中过去一段时间里每一个月和历史时间段斑块内的特定传染病普通病例和重症、死亡病例，利用移动百分位数方法来确定传染病重症、死亡发生率的历史基线，由此定义监测区域在过去一段时间里每一个月该传染病重症、死亡风险等级。将风险等级定义结果存入风险样本数据库里。

风险要素选取模块：在风险定义模块确定了风险样本之后，风险要素选取模块采用专家打分法或阅览文献等手段，在监测区域众多环境要素中分析、选取过去同时间段里与该传染病每个月的重症、死亡风险相关的前一个月的病理、环境要素，建立风险要素体系。再利用相关性分析来确定最终的进行传染病重症、死亡风险预测所需的病理、环境要素。将这些要素进行离散化处理，结果存入环境要素样本数据库。同时也对当前月的相关病理和环境要素数据进行同样的处理，也存入到环境要素样本数据库里。

风险网络构建模块：结合风险样本数据库和环境要素样本数据库里的数据，利用基于信息论的网络结构学习方法，建立在过去一段时间里监测区域的最能反映病理、环境要素与重症、死亡发生风险之间关系的贝叶斯网络；所建立的网络里的节点分别代表了指示传染病重症、死亡发生风险等级变量和相关病理、环境要素变量。该模块建立的风险网络将推送到风险评估预测模块里进行当前监测区域该传染病的重症、死亡风险估计。