[发明专利]一种基于模型计算分析的疫情传播预测分析系统

权利要求书

1.一种基于模型计算分析的疫情传播预测分析系统，其特征在于，包括疫情预测平台与云分析平台，疫情预测平台包括数据采集终端、服务器以及数据发送终端，服务器内设置有资源分析单元、疫情预测单元以及疫情分析单元；

数据采集终端采集检测区域，将检测区域划分为若干个子区域，并对各个子区域对应医院的患者进行分析，将子区域划分为疫情区域和非疫情区域；将疫情区域和非疫情区域发送至服务器；

服务器接收到疫情区域和非疫情区域后，生成资源分析信号并将资源分析信号发送至资源分析单元；资源分析单元接收到资源分析信号后，将疫情区域和非疫情区域标记为分析区域，并对分析区域进行医疗资源分析；医疗资源分析后将各个子区域发送至服务器，服务器生成疫情分析信号并将疫情分析信号发送至疫情分析单元，疫情分析单元对检测区域进行疫情分析，通过疫情分析采集到实时潜伏期，通过疫情预测单元对实时疫情进行预测，判断疫情发展趋势；

数据发送终端将服务器内的风险信号或安全信号或控制措施改动信号或控制措施监管信号发送至云分析平台，云分析平台对数据发送终端发送的信号进行分析；

资源分析单元具体分析过程如下：

采集到分析区域内对应医院的待诊治感染者人数，并将待诊治感染者人数标记为DZo；实时采集到分析区域内对应医院的诊治中感染者人数，并将诊治中感染者人数标记为ZZo，将待诊治感染者人数与诊治中感染者人数进行求和计算，并将对应和值标记为需求输入强度；采集到分析区域内对应医院的感染者痊愈人数，并将感染者痊愈人数标记为QYo，将感染者痊愈人数标记为需求输出强度；对各个医院进行需求强度分析，通过需求输入强度与需求输出强度进行差值计算获取到需求输入强度的剩余量，并将需求输入强度的剩余量与需求输入强度进行比值计算，若对应比值趋于1，则将对应区域标记为资源缺乏区域，若对应资源缺乏区域为疫情区域，则将对应区域进行优先资源补给；若对应资源缺乏区域为非疫情区域，则将对应区域不进行医疗资源供给；若对应比值趋于0，则将对应区域标记为资源充足区域，若对应资源充足区域为疫情区域，则将对应区域进行感染者优先接收；若对应资源充足区域为非疫情区域，则将对应区域进行医疗资源供给；将各个子区域和对应分析结果发送至服务器；

疫情分析单元具体分析过程如下：

采集到各个子区域出现感染者的时间，并将各个子区域根据感染者出现时间从远到近的顺序进行排序，将排序第一的子区域标记为发生区域；并以第一次出现感染者的时间为时间监测起点，采集到对应区域第二次出现感染者的时间周期；通过反复监测各个子区域出现感染者的时间周期，并将最短时间周期标记为实时潜伏期；实时采集各个子区域的感染者的发病时刻，并将对应发病时刻与实时潜伏期分析，采集到感染者感染病原的时刻；通过工作人员调查询问采集到感染者实际接触病原的时刻；若感染者感染病原的时刻与感染者实际接触病原的时刻差值时长＜时长阈值，则生成一级传染信号并将一级传染信号发送至服务器；若感染者感染病原的时刻与感染者实际接触病原的时刻差值时长≥时长阈值，则生成二级传染信号并将二级传染信号发送至服务器；

疫情预测单元具体预测过程如下：

实时采集到检测区域内接触人群的数量和接触人群的增长速度，并将检测区域内接触人群的数量和接触人群的增长速度分别标记为Y和y；接触人群表示为经过存在感染者区域的人群；

实时采集到检测区域内潜伏人群的数量和潜伏人群的增长速度，并将检测区域内潜伏人群的数量和潜伏人群的增长速度分别标记为Z和z，潜伏人群表示为接触过感染者的人群；

实时采集到检测区域内传染人群的数量和传染人群的增长速度，并将检测区域内传染人群的数量和传染人群的增长速度分别标记为R和r，传染人群表示为已经确诊的感染者；

实时采集到检测区域内隔离人群的数量和隔离人群的增长速度，并将检测区域内隔离人群的数量和隔离人群的增长速度分别标记为S和s，隔离人群表示为失去传染能力的感染者，即隔离的感染者或者痊愈的感染者；通过获取到检测区域的疫情预测系数W，其中，β为误差修正因子，取值为0.87；

采集到服务器内的实时潜伏期，并以实时潜伏期为X轴，且X轴的阈值为两倍实时潜伏期，以疫情预测系数为Y轴建立疫情坐标系；以天为间隔单位对检测区域进行疫情预测系数采集，并代入疫情坐标系，并将疫情坐标系中对应的疫情预测系数进行连接，构建疫情趋势曲线并对疫情趋势曲线进行分析；

疫情趋势曲线分析过程如下：

若疫情趋势曲线在疫情坐标系中持续上升且未出现峰值，则预测疫情呈恶化趋势，生成风险信号并将恶化趋势和风险信号发送至服务器；

若疫情趋势曲线在疫情坐标系中持续上升后持续下降且出现峰值，则预测疫情呈好转趋势，生成安全信号并将上升趋势和安全信号发送至服务器；

若疫情趋势曲线在疫情坐标系中持续水平且对应疫情预测系数大于预测系数阈值，则判定疫情控制措施无法控制疫情，生成控制措施改动信号并将控制措施改动信号发送至服务器；

若疫情趋势曲线在疫情坐标系中持续浮动且存在上峰值和下峰值，则判定疫情控制措施实施不合格，生成控制措施监管信号并将控制措施监管信号发送至服务器。

2.根据权利要求1所述的一种基于模型计算分析的疫情传播预测分析系统，其特征在于，云分析平台具体分析过程如下：

将实时潜伏期的时长设置为分析时间阈值，在分析时间阈值内实时采集感染者人数和感染者的增加速度，并以分析时间阈值为X轴，以实时感染者人数为左Y轴，以感染者的增加速度为右Y轴建立信号分析坐标系，并根据分析时间阈值内实时感染者人数和感染者的增加速度分别构建人数曲线和速度曲线；

采集到疫情控制措施实施时间，并将疫情控制措施实施时间在X轴上标记为时间节点，同时将时间节点对应人数曲线和速度曲线进行分析；

若时间节点均对应人数曲线和速度曲线的上峰值，则判定疫情控制措施有效且实施合格；

若时间节点均对应人数曲线和速度曲线的下峰值，则判定疫情控制措施无效且实施不合格；

若时间节点未对应人数曲线和速度曲线的上峰值且对应曲线均为下降趋势，则判定疫情控制措施有效且实施合格；

若人数曲线和速度曲线在时间节点先下降后上升，则判定疫情控制措施有效但实施不合格。