CN119252506A - 一种流行病风险评估和预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及流行病监测技术领域，具体涉及一种流行病风险评估和预测方法，该方法在感染相关指标对流行病确诊影响维度上对每种感染相关指标进行流行病确诊关联性的计算，从而筛选出对流行病确诊会产生实际影响的流行病影响指标；并进一步的根据患病群体中涉及各个流行病影响指标筛选出对流行病传播影响较大的重点关注患者；而后根据重点关注患者确诊前途经区域的传播情况以及所处区域的医疗能力进行更加准确的流行病传播性能的确定，从而进一步根据重点关注患者的流行病传播性能数值分布结合聚类分析手段，进行更加准确的流行病风险评估和预测，使得流行病风险评估和预测的效果更好。

Description

一种流行病风险评估和预测方法

技术领域

本发明涉及流行病监测技术领域，具体涉及一种流行病风险评估和预测方法。

背景技术

在当前公共卫生领域，疾病预测和分析是控制传染病传播的重要手段。在流行病大规模扩大之前，对流行病进行准确的风险预测或评估，能够为流行病防控提供更加合理的防控措施和应对思路。

现有技术中对流行病进行风险预测或评估的方法通常依赖于历史数据整体，例如传播速度、死亡率以及治愈周期等，但是这种方法忽略了个体病例之间的异质性对疾病传播的影响，并且未能充分考虑到患者接触史、居住地人口密度等社会行为特征对于疾病扩散的作用；此外，医院治疗水平对减缓疫情发展也存在潜在贡献，显然现有技术通常不同考虑或同时考虑上述特征，导致了现有技术对流行病风险评估和预测的准确性较低。

发明内容

本申请提供了一种流行病风险评估和预测方法，该方法首先在感染相关指标对流行病确诊影响维度上对每种感染相关指标进行流行病确诊关联性的计算，从而筛选出对流行病确诊会产生实际影响的流行病影响指标；并进一步的根据患病群体中涉及各个流行病影响指标筛选出对流行病传播影响较大的重点关注患者；而后根据重点关注患者确诊前途经区域的传播情况以及所处区域的医疗能力进行更加准确的流行病传播性能的确定，从而进一步根据重点关注患者的流行病传播性能数值分布结合聚类分析手段，进行更加准确的流行病风险评估和预测，解决了现有技术对流行病风险评估和预测的准确性较低的问题，使得流行病风险评估和预测的效果更好。

本申请提供了一种流行病风险评估和预测方法，所述方法包括：

获取评估区域预设时间段内每天的流行病确诊新增人数以及每天的每种感染相关指标新增人数；

根据所述流行病确诊新增人数与每种感染相关指标新增人数之间的时序关联情况，确定每种感染相关指标的流行病确诊关联性；根据所述流行病确诊关联性筛选出流行病影响指标；

根据每个流行病确诊患者对应的各个流行病影响指标的流行病确诊关联性的整体大小，确定每个流行病确诊患者的关注程度；根据所述关注程度筛选出所有重点关注患者；

根据每个重点关注患者的确诊前途经区域在确诊后的流行病确诊数量变化情况，确定每个重点关注患者的传播影响程度；根据每个重点关注患者确诊前途经区域中医院的流行病治愈情况以及所述传播影响程度，确定每个重点关注患者的流行病传播性能；

根据所述流行病传播性能、每个重点关注患者的关注程度以及对应的流行病治愈周期，确定每个重点关注患者的聚类参考值；根据所述聚类参考值进行聚类分析后的聚类结果进行流行病风险评估和预测。

进一步地，所述流行病确诊关联性的获取过程包括：

在评估区域预设时间段内，将每种感染相关指标在每天的新增人数以时间顺序排列，确定每种感染相关指标对应的感染相关指标新增人数序列；将评估区域预设时间段内每天的流行病确诊新增人数以时间顺序排列后，确定流行病确诊新增人数序列；

根据所述流行病确诊新增人数序列与所述感染相关指标新增人数序列之间的皮尔逊相关系数，确定每种感染相关指标的流行病确诊关联性。

进一步地，所述流行病影响指标的获取过程包括：

将对应的流行病确诊关联性大于预设关联阈值的感染相关指标，作为流行病影响指标。

进一步地，所述关注程度的获取过程包括：

获取每个流行病确诊患者所匹配到的所有流行病影响指标；将每个流行病确诊患者对应的所有流行病影响指标的流行病确诊关联性的累加值，作为每个流行病确诊患者的关注程度。

进一步地，所述重点关注患者的获取过程包括：

将所有流行病确诊患者对应的关注程度的均值，作为重点关注阈值；将对应的关注程度大于所述重点关注阈值的所有流行病确诊患者，作为重点关注患者。

进一步地，所述传播影响程度的获取过程包括：

获取每个重点关注患者在确诊前的预设第一统计时间段内的移动路径；将所述移动路径上每个路径点的预设辐射范围对应的区域，作为每个路径点的流行病传播区域；将所述移动路径上所有路径点对应的所有感染辐射区域整体，作为每个重点关注患者的总体传播区域；将每个重点关注患者在确诊前的预设第一统计时间段与确诊之后的预设第二统计时间段作为每个重点关注患者的传播影响时间段；

在所述传播影响时间段内，将每个重点关注患者对应的总体传播区域的流行病新增人数与所述总体传播区域内的人口总数之间的比值，作为每个重点关注患者的传播影响程度。

进一步地，所述流行病传播性能的获取过程包括：

根据每个重点关注患者对应的总体传播区域中各个医院的流行病治疗能力整体情况，确定每个重点关注患者的流行病治愈指数；

将所述流行病治愈指数的负相关映射值与所述传播影响程度之间的乘积，作为每个重点关注患者的流行病传播性能。

进一步地，所述流行病治愈指数的获取过程包括：

将每个医院中治疗流行病的医生数量与医疗设施数量之间的乘积，作为每个医院的流行病治疗资源参数；将每个医院在预设时间段内治愈流行病总人数的归一化值，作为每个医院的流行病治愈率参数；将所述流行病治疗资源参数与所述流行病治愈率参数之间的乘积，作为每个医院对流行病的治疗效果参考值；将所述总体传播区域中所有医院对流行病的治疗效果参考值的均值，作为每个重点关注患者的流行病治愈指数。

进一步地，所述聚类参考值的获取过程包括：

将每个重点关注患者的关注程度、流行病治愈周期与所述流行病传播性能之间的乘积，作为每个重点关注患者参与聚类时的聚类参考值。

进一步地，所述根据所述聚类参考值进行聚类分析后的聚类结果进行流行病风险评估和预测的过程包括：

对所有重点关注患者的聚类参考值进行k-means聚类分析，得到至少两个聚类簇；将每个聚类簇中所有重点关注患者的聚类参考值的均值，作为每个聚类簇的整体参考值；将整体参考值最大的聚类簇中的重点关注患者数量与所有聚类簇的重点关注患者总数量之间的比值，作为参考比值；将整体参考值最大的聚类簇对应的整体参考值的归一化值，作为风险参考值；将所述参考比值与所述风险参考值的乘积作为风险预测评估值；

当所述风险预测评估值大于预设第一预测阈值时，将流行病评估为高风险流行病；

当所述风险预测评估值小于等于预设第一预测阈值且大于预设第二预测阈值时，将流行病评估为中风险流行病；

当所述风险预测评估值小于等于预设第二预测阈值时，将流行病评估为低风险流行病。

本申请包括以下有益效果：

对于每种感染相关指标而言，其在预设时间段内每天新增的人数时序变化与流行病确诊每天新增的人数时序变化越相近时，说明对应的感染相关指标与流行病确诊之间的关联性越高，也即对应的感染相关指标对疾病预测和评估的重要性越高，从而进一步地根据包括感染相关指标的患者进行分析，从而更加显著的表征流行病所造成的不良影响，以进行更加准确的流行病影响分析。因此对于每个流行病确诊患者而言，其对应的各个流行病影响指标整体越大，则该流行病确诊患者对疾病预测和评估的重要性越高，对应的关注程度也就越高，从而进一步地根据关注程度筛选出重点关注患者，并根据重点关注患者所造成的流行病影响进行更加准确的流行病风险分析。

对于每个重点关注患者而言，其在确诊前的途经路径会反映该流行病的传播特征，并且在重点关注患者途经这些区域后所发生的流行病确诊数量变化越显著时，对应的传播影响程度也就越大；此外还需要考虑到每个重点关注患者所途经区域中的医疗水平，若途经区域的各个医院的医疗水平相对越高时，则在一定程度上对流行病的控制或管控能力越强，那么并在所造成的影响程度就会越低。因此根据每个重点关注患者确诊前途经区域中医院的流行病治愈情况以及所述传播影响程度，确定每个重点关注患者的流行病传播性能。在确定流行病传播性能后结合流行病治愈周期长度会影响其风险的特点，进一步地在流行病传播性能和治愈周期的基础上以每个重点关注患者对应的关注程度作为权重进行综合分析，根据分析得到的聚类参考值进行聚类分析后，根据得到的聚类结果中传播性能较大的聚类簇进行更加准确的流行病风险评估和预测，使得病风险评估和预测能够同时结合个体病例之间的异质性、患者接触史、居住地人口密度等社会行为特征以及医院治疗水平对疾病传播的影响，使得流行病风险评估和预测的效果更好。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明一个实施例所提供的一种流行病风险评估和预测方法流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种流行病风险评估和预测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为暗示或暗示相对重要性或隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者多个该特征。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种流行病风险评估和预测方法的具体方案。

本申请实施例提供一种流行病风险评估和预测方法，请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种流行病风险评估和预测方法流程图，该方法包括：

步骤S101：获取评估区域预设时间段内每天的流行病确诊新增人数以及每天的每种感染相关指标新增人数。

在本发明实施例的一个具体实现方式中，预设时间段设置为评估或预测时刻之前半年对应的时间段；感染相关指标的种类包括：呼吸系统疾病确诊、免疫系统疾病确诊、心血管病确诊、神经系统疾病确诊、感染性发热确诊和病毒性感冒确诊，可根据具体实施环境自行确定感染相关指标的种类，在此不做进一步地赘述；例如对于呼吸系统疾病确诊而言，其对应的每天的感染相关指标新增人数也即每天的呼吸系统疾病确诊新增人数，在此不做进一步地赘述。需要说明的是，本发明实施例中的所有数据均通过评估区域的卫生部门报告获取，并且所采用的数据均为已经授权使用的数据，在此不做进一步地赘述。

步骤S102：根据流行病确诊新增人数与每种感染相关指标新增人数之间的时序关联情况，确定每种感染相关指标的流行病确诊关联性；根据流行病确诊关联性筛选出流行病影响指标。

对于每种感染相关指标而言，其在预设时间段内每天新增的人数时序变化与流行病确诊每天新增的人数时序变化越相近时，说明对应的感染相关指标与流行病确诊之间的关联性越高，也即对应的感染相关指标对疾病预测和评估的重要性越高，从而进一步地根据包括感染相关指标的患者进行分析，从而更加显著的表征流行病所造成的不良影响，以进行更加准确的流行病影响分析。

优选地，在本发明实施例的一些可能实现的方式中，流行病确诊关联性的获取过程包括：

在评估区域预设时间段内，将每种感染相关指标在每天的新增人数以时间顺序排列，确定每种感染相关指标对应的感染相关指标新增人数序列；将评估区域预设时间段内每天的流行病确诊新增人数以时间顺序排列后，确定流行病确诊新增人数序列；根据流行病确诊新增人数序列与感染相关指标新增人数序列之间的皮尔逊相关系数，确定每种感染相关指标的流行病确诊关联性。皮尔逊相关系数越大，则说明在正相关的维度上，感染相关指标与流行病确诊指标之间的关联性越大，那么对应的感染相关指标的流行病确诊关联性就越大，对流行病造成影响的表征越准确，因此进一步地可根据流行病确诊关联性筛选出与流行病确诊指标之间关联性相对较大的感染相关指标，并作为流行病影响指标进行后续分析。优选地，在本发明实施例的一些可能实现的方式中，流行病影响指标的获取过程包括：

将对应的流行病确诊关联性大于预设关联阈值的感染相关指标，作为流行病影响指标。需要说明的是，皮尔逊相关系数为本领域技术人员所熟知的技术手段，在此不做进一步地赘述。在本发明实施例的一个具体实现方式中，预设关联阈值设置为0.53，可根据具体实施环境自行调整。需要说明的是，当不存在大于预设关联阈值的感染相关指标时，以最大的3个感染相关指标作为流行病影响指标，使得后续分析能够进行。

步骤S103：根据每个流行病确诊患者对应的各个流行病影响指标的流行病确诊关联性的整体大小，确定每个流行病确诊患者的关注程度；根据关注程度筛选出所有重点关注患者。

对于每个流行病确诊患者而言，其对应的各个流行病影响指标整体较大时，那么根据流行病影响指标对流行病确诊影响较大的特点，该流行病确诊患者对疾病预测和评估的重要性应当较高，对应的关注程度也就更高，从而进一步地根据关注程度筛选出重点关注患者，并根据重点关注患者所造成的流行病影响进行更加准确的流行病风险分析。

优选地，在本发明实施例的一个具体实现方式中，关注程度的获取过程包括：

获取每个流行病确诊患者所匹配到的所有流行病影响指标；将每个流行病确诊患者对应的所有流行病影响指标的流行病确诊关联性的累加值，作为每个流行病确诊患者的关注程度。需要说明的是，对于每个流行病确诊患者而言，若在预设时间段内流行病确诊患者确诊对应的流行病影响指标，则说明该流行病确诊患者与对应的流行病影响指标相匹配；对于每个流行病确诊患者而言，其所匹配到的流行病影响指标越多且所匹配的各个流行病影响指标的流行病确诊关联性越大时，则说明该流行病确诊患者受到流行病影响越大，那么对疾病预测和评估的重要性应当越高，所以应当给予越高的关注程度。

在本发明实施例的一个具体实现方式中，关注程度的获取过程用公式表示为：；其中，为第个流行病确诊患者的关注程度；为第个流行病确诊患者所匹配到的所有流行病影响指标的种类数量；为第个流行病确诊患者所匹配到的第个流行病影响指标的流行病确诊关联性。

优选地，在本发明实施例的一个具体实现方式中，重点关注患者的获取过程包括：

将所有流行病确诊患者对应的关注程度的均值，作为重点关注阈值；将对应的关注程度大于重点关注阈值的所有流行病确诊患者，作为重点关注患者。对于每个流行病确诊患者而言，其对应的关注程度越大时，则在疾病预测和评估时的重要性越高，为了更加准确的进行流行病风险评估，所以有必要单独将关注程度较大的重点关注患者提取出来进行分析，而均值能够表征一组数据的整体数值大小，因此大于均值的数据可以被认为是相对整体较大的；通过单独筛选出重点关注患者进行分析，能够在一定程度上减少计算量的同时，更加精确的分析流行病的传播影响。

步骤S104：根据每个重点关注患者的确诊前途经区域在确诊后的流行病确诊数量变化情况，确定每个重点关注患者的传播影响程度；根据每个重点关注患者确诊前途经区域中医院的流行病治愈情况以及传播影响程度，确定每个重点关注患者的流行病传播性能。

对于每个重点关注患者而言，其在确诊前的途经路径会反映该流行病的传播特征，并且在重点关注患者途经这些区域后所发生的流行病确诊数量变化越显著时，对应的传播影响程度也就越大；此外还需要考虑到每个重点关注患者所途经区域中的医疗水平，若途经区域的各个医院的医疗水平相对越高时，则在一定程度上对流行病的控制或管控能力越强，那么并在所造成的影响程度就会越低。因此根据每个重点关注患者确诊前途经区域中医院的流行病治愈情况以及传播影响程度，确定每个重点关注患者的流行病传播性能。

优选地，在本发明实施例的一些可能实现的方式中，传播影响程度的获取过程包括：

获取每个重点关注患者在确诊前的预设第一统计时间段内的移动路径；将移动路径上每个路径点的预设辐射范围对应的区域，作为每个路径点的流行病传播区域；将移动路径上所有路径点对应的所有感染辐射区域整体，作为每个重点关注患者的总体传播区域；将每个重点关注患者在确诊前的预设第一统计时间段与确诊之后的预设第二统计时间段作为每个重点关注患者的传播影响时间段；在传播影响时间段内，将每个重点关注患者对应的总体传播区域的流行病新增人数与总体传播区域内的人口总数之间的比值，作为每个重点关注患者的传播影响程度。

首先，考虑到流行病通常会存在潜伏期，因此在首先获取每个重点关注患者在确诊前的预设第一统计时间段内的移动路径进行分析，并且在本发明实施例的一个具体实现方式中，预设第一统计时间段和预设第二统计时间段均设置为14天，可根据具体实施环境自行调整，用于衡量潜伏期的一个经验值。而后在对应的移动路径上，以每个路径点的预设辐射范围对应的区域作为流行病传播区域或管控区域，从而确定每个重点关注患者潜伏期所影响的区域。在重点关注患者途经流行病传播区域后，总体传播区域的流行病新增人数越多，则说明流行病传播能力越强，也即传播影响程度越大。在本发明实施例的一个具体实现方式中，预设辐射范围设置为以每个路径点为中心的150米的圆构成的区域，可根据具体实施环境自行调整。需要说明的是，每个重点关注患者的移动路径可借助患者已经授权的定位信息进行获取，在本发明实施例的其他具体实现方式中，也可通过问卷的形式获取患者的移动路径。并且流行病传播区域中的总人数为重点关注患者在确诊前的预设第一统计时间段内途经过流行病传播区域的总人数。

优选地，在本发明实施例的一些可能实现的方式中，流行病传播性能的获取过程包括：

根据每个重点关注患者对应的总体传播区域中各个医院的流行病治疗能力整体情况，确定每个重点关注患者的流行病治愈指数。传播影响程度表征流行病的传播能力，而在传播区域也即总体传播区域中，对应的各个医院的流行病治疗能力越强时，则流行病的传播风险会被遏制，所造成的危害会减小，因此通过计算流行病治愈指数以进一步地衡量流行病传播性能。优选地，在本发明实施例的一些可能实现的方式中，流行病治愈指数的获取过程包括：

将每个医院中治疗流行病的医生数量与医疗设施数量之间的乘积，作为每个医院的流行病治疗资源参数；将每个医院在预设时间段内治愈流行病总人数的归一化值，作为每个医院的流行病治愈率参数；将流行病治疗资源参数与流行病治愈率参数之间的乘积，作为每个医院对流行病的治疗效果参考值；将总体传播区域中所有医院对流行病的治疗效果参考值的均值，作为每个重点关注患者的流行病治愈指数。对于每个医院而言，其医生数量和医疗设施越多时，说明对应的医院的医疗资源越多，对流行病的应对能力也就越强。而在预设时间段内，所治愈的流行病总人数越多时，说明该医院对流行病的治愈水平越高；通过结合医院的医疗资源和流行病治愈水平，通过流行病治疗资源参数与流行病治愈率参数之间的乘积所得到的治疗效果参考值综合确定每个医院对流行病的限制能力。因此在总体传播区域中，所有医院对流行病的限制能力整体越高，也即流行病治愈指数越大时，那么该总体传播区域对应的重点关注患者所反映的流行病影响程度应当越小。

在本发明实施例的一个具体实现方式中，流行病治愈指数的获取过程用公式表示为：；其中，为第个重点关注患者的流行病治愈指数；为第个重点关注患者的总体传播区域中的医院数量；为第个重点关注患者的总体传播区域中的第个医院在预设时间段内治愈流行病总人数；为第个重点关注患者的总体传播区域中的第个医院中治疗流行病的医生数量；为第个重点关注患者的总体传播区域中的第个医院中治疗流行病的医疗设施数量；为第个重点关注患者的总体传播区域中的第个医院的流行病治愈率参数；为第个重点关注患者的总体传播区域中的第个医院的流行病治疗资源参数；为第个重点关注患者的总体传播区域中的第个医院的治疗效果参考值；为线性归一化函数，实施者可根据具体实施环境自行调整归一化方法。

流行病治愈指数越大时，说明总体传播区域中各个医院的流行病治疗能力越强，则流行病所造成的影响会更小；而传播影响程度表征流行病的传播能力，显然与流行病影响呈正相关，因此进一步地将流行病治愈指数的负相关映射值与传播影响程度之间的乘积，作为每个重点关注患者的流行病传播性能，通过流行病传播性能表征每个重点关注患者的流行病所展现的影响能力。

在本发明实施例的一个具体实现方式中，流行病传播性能的获取过程用公式表示为：；其中，为第个重点关注患者的流行病传播性能；为第个重点关注患者的流行病治愈指数；为第个重点关注患者的总体传播区域在对应的传播影响时间段内的流行病新增人数；为第个重点关注患者的总体传播区域内的人口总数；为第个重点关注患者的传播影响程度；为第个重点关注患者的流行病治愈指数的负相关映射值；为线性归一化函数，实施者可根据具体实施环境自行调整归一化方法。

步骤S105：根据流行病传播性能、每个重点关注患者的关注程度以及对应的流行病治愈周期，确定每个重点关注患者的聚类参考值；根据聚类参考值进行聚类分析后的聚类结果进行流行病风险评估和预测。

在确定流行病传播性能后结合流行病治愈周期长度会影响其风险的特点，进一步地在流行病传播性能和治愈周期的基础上以每个重点关注患者对应的关注程度作为权重进行综合分析，根据分析得到的聚类参考值进行聚类分析后，根据得到的聚类结果中传播性能较大的聚类簇进行更加准确的流行病风险评估和预测，使得病风险评估和预测能够同时结合个体病例之间的异质性、患者接触史、居住地人口密度等社会行为特征以及医院治疗水平对疾病传播的影响，使得流行病风险评估和预测的效果更好。

优选地，在本发明实施例的一些可能实现的方式中，聚类参考值的获取过程包括：

将每个重点关注患者的关注程度、流行病治愈周期与流行病传播性能之间的乘积，作为每个重点关注患者参与聚类时的聚类参考值。对于每个重点关注患者而言，对应的关注程度越大时，则该重点关注患者的流行病影响的参考价值越大，因此作为权重参与乘积运算。而流行病治愈周期越长时，说明在时间维度上流行病的影响越大；而流行病传播性能表征流行病的影响能力，因此流行病治愈周期与流行病传播性能均通过乘积结合；从而使得得到的聚类参考值能够综合表征流行病的影响能力，从而间接表征流行病风险。在本发明实施例的一个具体实现方式中，聚类参考值的获取过程用公式表示为：；其中，为第个重点关注患者参与聚类时的聚类参考值；为第个重点关注患者的流行病传播性能；为第个重点关注患者的关注程度；为第个重点关注患者的流行病治愈周期。需要说明的是，本发明实施例中的流行病治愈周期具体指代重点关注患者从确诊流行病至治愈流行病所经历的天数，并且不满一天时以一天作为流行病治愈周期进行分析。

优选地，在本发明实施例的一些可能实现的方式中，根据聚类参考值进行聚类分析后的聚类结果进行流行病风险评估和预测的过程包括：

对所有重点关注患者的聚类参考值进行k-means聚类分析，得到至少两个聚类簇；将每个聚类簇中所有重点关注患者的聚类参考值的均值，作为每个聚类簇的整体参考值；将整体参考值最大的聚类簇中的重点关注患者数量与所有聚类簇的重点关注患者总数量之间的比值，作为参考比值；将整体参考值最大的聚类簇对应的整体参考值的归一化值，作为风险参考值；将参考比值与风险参考值的乘积作为风险预测评估值。在本发明实施例的一个具体实现方式中，k-means聚类分析中的k值设置为4，也即聚类簇的数量设置为4，可根据具体实施环境自行调整，但是需要大于等于2。

由于聚类参考值能够综合表征流行病的影响能力并且间接表征流行病风险，因此聚类分析会将流行病的影响能力相似的重点关注患者划分到同一个聚类簇中。对于得到的各个聚类簇而言，整体参考值越大，说明该聚类簇对应的重点关注患者所造成的流行病影响越大；因此整体参考值最大的聚类簇中的重点关注患者数量越多，即相对于所有聚类簇的重点关注患者总数量的占比越大，也即参考比值越大时，说明在流行病影响上所反映的流行病的危害或风险较大；并且由于整体参考值为聚类簇中所有重点关注患者的聚类参考值的均值，而聚类参考值间接表征流行病风险；因此根据参考比值与风险参考值的乘积所得到的风险预测评估值越大时，所评估的流行病的风险也就应当越大。

在本发明实施例的一个具体实现方式中，风险预测评估值的获取过程用公式表示为：；其中，为风险预测评估值；为整体参考值最大的聚类簇中的重点关注患者数量；为整体参考值最大的聚类簇中第个重点关注患者的聚类参考值，也为该聚类簇的整体参考值；为风险参考值；为所有聚类簇中的重点关注患者总数量；为线性归一化函数，实施者可根据具体实施环境自行调整归一化方法。

进一步地根据风险预测评估值进行流行病评估和预测，当风险预测评估值大于预设第一预测阈值时，将流行病评估为高风险流行病；当风险预测评估值小于等于预设第一预测阈值且大于预设第二预测阈值时，将流行病评估为中风险流行病；当风险预测评估值小于等于预设第二预测阈值时，将流行病评估为低风险流行病。在本发明实施例的一个具体实现方式中，第一预测阈值设置为0.4，第二预测阈值设置为0.2，可根据具体实施环境自行调整。

综上所述，一种流行病风险评估和预测方法首先在感染相关指标对流行病确诊影响维度上对每种感染相关指标进行流行病确诊关联性的计算，从而筛选出对流行病确诊会产生实际影响的流行病影响指标；并进一步的根据患病群体中涉及各个流行病影响指标筛选出对流行病传播影响较大的重点关注患者；而后根据重点关注患者确诊前途经区域的传播情况以及所处区域的医疗能力进行更加准确的流行病传播性能的确定，从而进一步根据重点关注患者的流行病传播性能数值分布结合聚类分析手段，进行更加准确的流行病风险评估和预测，解决了现有技术对流行病风险评估和预测的准确性较低的问题，使得流行病风险评估和预测的效果更好。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

Claims (9)

1.一种流行病风险评估和预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取评估区域预设时间段内每天的流行病确诊新增人数以及每天的每种感染相关指标新增人数；

根据所述流行病确诊新增人数与每种感染相关指标新增人数之间的时序关联情况，确定每种感染相关指标的流行病确诊关联性；根据所述流行病确诊关联性筛选出流行病影响指标；

根据每个流行病确诊患者对应的各个流行病影响指标的流行病确诊关联性的整体大小，确定每个流行病确诊患者的关注程度；根据所述关注程度筛选出所有重点关注患者；

根据每个重点关注患者的确诊前途经区域在确诊后的流行病确诊数量变化情况，确定每个重点关注患者的传播影响程度；根据每个重点关注患者确诊前途经区域中医院的流行病治愈情况以及所述传播影响程度，确定每个重点关注患者的流行病传播性能；

根据所述流行病传播性能、每个重点关注患者的关注程度以及对应的流行病治愈周期，确定每个重点关注患者的聚类参考值；根据所述聚类参考值进行聚类分析后的聚类结果进行流行病风险评估和预测；

所述根据所述聚类参考值进行聚类分析后的聚类结果进行流行病风险评估和预测的过程包括：

对所有重点关注患者的聚类参考值进行k-means聚类分析，得到至少两个聚类簇；将每个聚类簇中所有重点关注患者的聚类参考值的均值，作为每个聚类簇的整体参考值；将整体参考值最大的聚类簇中的重点关注患者数量与所有聚类簇的重点关注患者总数量之间的比值，作为参考比值；将整体参考值最大的聚类簇对应的整体参考值的归一化值，作为风险参考值；将所述参考比值与所述风险参考值的乘积作为风险预测评估值；

当所述风险预测评估值大于预设第一预测阈值时，将流行病评估为高风险流行病；

当所述风险预测评估值小于等于预设第一预测阈值且大于预设第二预测阈值时，将流行病评估为中风险流行病；

当所述风险预测评估值小于等于预设第二预测阈值时，将流行病评估为低风险流行病。

2.根据权利要求1所述的一种流行病风险评估和预测方法，其特征在于，所述流行病确诊关联性的获取过程包括：

在评估区域预设时间段内，将每种感染相关指标在每天的新增人数以时间顺序排列，确定每种感染相关指标对应的感染相关指标新增人数序列；将评估区域预设时间段内每天的流行病确诊新增人数以时间顺序排列后，确定流行病确诊新增人数序列；

根据所述流行病确诊新增人数序列与所述感染相关指标新增人数序列之间的皮尔逊相关系数，确定每种感染相关指标的流行病确诊关联性。

3.根据权利要求1所述的一种流行病风险评估和预测方法，其特征在于，所述流行病影响指标的获取过程包括：

将对应的流行病确诊关联性大于预设关联阈值的感染相关指标，作为流行病影响指标。

4.根据权利要求1所述的一种流行病风险评估和预测方法，其特征在于，所述关注程度的获取过程包括：

获取每个流行病确诊患者所匹配到的所有流行病影响指标；将每个流行病确诊患者对应的所有流行病影响指标的流行病确诊关联性的累加值，作为每个流行病确诊患者的关注程度。

5.根据权利要求1所述的一种流行病风险评估和预测方法，其特征在于，所述重点关注患者的获取过程包括：

将所有流行病确诊患者对应的关注程度的均值，作为重点关注阈值；将对应的关注程度大于所述重点关注阈值的所有流行病确诊患者，作为重点关注患者。

6.根据权利要求1所述的一种流行病风险评估和预测方法，其特征在于，所述传播影响程度的获取过程包括：

获取每个重点关注患者在确诊前的预设第一统计时间段内的移动路径；将所述移动路径上每个路径点的预设辐射范围对应的区域，作为每个路径点的流行病传播区域；将所述移动路径上所有路径点对应的所有感染辐射区域整体，作为每个重点关注患者的总体传播区域；将每个重点关注患者在确诊前的预设第一统计时间段与确诊之后的预设第二统计时间段作为每个重点关注患者的传播影响时间段；

在所述传播影响时间段内，将每个重点关注患者对应的总体传播区域的流行病新增人数与所述总体传播区域内的人口总数之间的比值，作为每个重点关注患者的传播影响程度。

7.根据权利要求6所述的一种流行病风险评估和预测方法，其特征在于，所述流行病传播性能的获取过程包括：

根据每个重点关注患者对应的总体传播区域中各个医院的流行病治疗能力整体情况，确定每个重点关注患者的流行病治愈指数；

将所述流行病治愈指数的负相关映射值与所述传播影响程度之间的乘积，作为每个重点关注患者的流行病传播性能。

8.根据权利要求7所述的一种流行病风险评估和预测方法，其特征在于，所述流行病治愈指数的获取过程包括：

将每个医院中治疗流行病的医生数量与医疗设施数量之间的乘积，作为每个医院的流行病治疗资源参数；将每个医院在预设时间段内治愈流行病总人数的归一化值，作为每个医院的流行病治愈率参数；将所述流行病治疗资源参数与所述流行病治愈率参数之间的乘积，作为每个医院对流行病的治疗效果参考值；将所述总体传播区域中所有医院对流行病的治疗效果参考值的均值，作为每个重点关注患者的流行病治愈指数。

9.根据权利要求1所述的一种流行病风险评估和预测方法，其特征在于，所述聚类参考值的获取过程包括：

将每个重点关注患者的关注程度、流行病治愈周期与所述流行病传播性能之间的乘积，作为每个重点关注患者参与聚类时的聚类参考值。