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【发明公布】基于社交媒体信息的呼吸系统传染病爆发预测方法及装置_中国医学科学院医学信息研究所_202410421225.8 

申请/专利权人:中国医学科学院医学信息研究所

申请日:2024-04-09

公开(公告)日:2024-05-10

公开(公告)号:CN118016319A

主分类号:G16H50/80

分类号:G16H50/80;G06F40/289;G06F40/284;G06F18/22;G16H80/00;G06Q50/00

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开

摘要:本申请提供了一种基于社交媒体信息的呼吸系统传染病爆发预测方法及装置,涉及疾病预测技术领域。该方法包括,通过获取自媒体环境下公众讨论呼吸系统传染病及其症状、药物的信息、公众线上问诊信息以及药物物流数据,整合以上数据,计算并评价其增长趋势及增长速度,同时将该数据与某地传染病历史传播数据进行比较,当综合数据与某一传染病的特征相似度较高时,则发出传染病预警;若综合数据与历史传染病的特征相似度较低或者毫无关联,但其传播速率陡增时,则疑似出现未知传染病,触发相关预警。由此,在传染病爆发前将预测结果上报给有关部门,弥补传统传染病预测模型的滞后性、指标单一性,提高了传染病预测的准确性。

主权项:1.一种基于社交媒体信息的呼吸系统传染病爆发预测方法,其特征在于,所述方法包括:获取基础数据,所述基础数据中包括自媒体呼吸系统传染病讨论数据、在线问诊数据和药物物流数据;对所述基础数据进行预处理,筛选出所述基础数据中的有效词汇;将所述有效词汇与预设的知识库中对应的病症进行映射,得到多个关键词汇,所述关键词汇至少包括与感染人群信息、临床表现、感染时间和感染地点相关的内容;将所述多个关键词汇在自媒体中的增长速率、公众线上问诊信息以及相关药物物流数据进行综合加权计算得到所述关键词汇的综合数据;将所述综合数据与某地传染病历史传播数据特征进行匹配,所述某地传染病历史传播数据特征至少包括感染人群规模和传播时间;若所述综合数据与所述某地传染病历史传播数据特征的匹配度大于第一预设匹配值,则将所述多个关键词对应的传染病进行预警;若所述综合数据与所述某地传染病历史传播数据特征的匹配度小于第二预设匹配值,则认为疑似出现未知传染病。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国医学科学院医学信息研究所 基于社交媒体信息的呼吸系统传染病爆发预测方法及装置

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