[发明专利]一种基于联邦学习和区块链的传染病预警方法和系统

说明书

本发明提出了一种基于联邦学习和区块链的传染病预警方法和系统。所述传染病预警方法包括：根据传感病防控区域设置范围设置多个传感病防控区域块；针对所述传感病防控区域块设置多个病症数据采集节点；在每个所述病症数据采集节点上设置传染病预警模型，并将所述病症数据采集节点确定为区块链节点；通过所述传染病预警模型实时根据所述病症数据采集节点上获取的疾病数据进行传染病预警分析，获得预警分析结果；通过所述区块链节点将其所对应的病症数据采集节点的预警分析结果在区块链内进行同步共享。所述系统包括与所述方法步骤对应的模块。

技术领域

本发明一种基于联邦学习和区块链的传染病预警方法和系统，属于区块链技术领域。

背景技术

传染病传播的速度很快，并且一旦爆发将给个人，社会，国家带来巨大的损失，如果能提早预警传染病的爆发，就可以通过防疫措施将疫情控制在局部地区，从而尽可能减少疫情所带来的负面影响。当前的方法主要是基于统计学的传染病预警模型和基于大数据技术的传染病预警模型。基于统计学方法对于突发的未知新型传染病，相关部门很难在短时间内统一诊断标准，预警时效性差。而基于大数据技术的传染病预警，数据来自社交媒体，存在大量错误和虚假信息，可能误导预警系统。

发明内容

本发明提供了一种基于联邦学习和区块链的传染病预警方法和系统，用以解决现有技术中传染病防控预测方法存在防控效率低，数据获取及时性差以及误报率高的问题，所采取的技术方案如下：

一种基于联邦学习和区块链的传染病预警方法，所述传染病预警方法包括：

根据传感病防控区域设置范围设置多个传感病防控区域块；

针对所述传感病防控区域块设置多个病症数据采集节点，其中，所述病症数据采集节点为所述传感病防控区域块的疾病诊断中心和/或防控医院；

在每个所述病症数据采集节点上设置传染病预警模型，并将所述病症数据采集节点确定为区块链节点；

通过所述传染病预警模型实时根据所述病症数据采集节点上获取的疾病数据进行传染病预警分析，获得预警分析结果；

通过所述区块链节点将其所对应的病症数据采集节点的预警分析结果在区块链内进行同步共享。

进一步地，根据传感病防控区域设置范围设置多个传感病防控区域块，包括：

获取所述传感病防控区域设置范围的疾病诊断中心和防控医院的总数量；

按照每个所述传感病防控区域块至少有一个疾病诊断中心或防控医院为标准进行传感病防控区域块划分；

当一个传感病防控区域设置范围没有疾病诊断中心和/或防控医院时，将所述传感病防控区域与其半径5-10km范围内的包含疾病诊断中心和防控医院的总数量最多的传感病防控区域进行合并，形成联合传感病防控区域；

针对所述联合传感病防控区域按照至少有一个疾病诊断中心或防控医院为标准进行传感病防控区域块划分。

进一步地，在每个所述病症数据采集节点上设置传染病预警模型，并将所述病症数据采集节点确定为区块链节点，包括：

通过信誉区块链以互联网为媒介通过大数据分析方式进行可靠性信息筛选，获取各种典型传染病的症状数据，并从所述病症数据中提取与所述典型床染病对应的症状向量，并将所述症状向量作为训练样本数据；

利用所述训练样本数据对symptomBERT模型进行训练，获得训练完成的symptomBERT模型；

当所述病症数据采集节点上的symptomBERT模型训练完成时，自动将完成symptomBERT模型训练的所述病症数据采集节点设置为区块链节点，并添加至区块链中。