[发明专利]基于暴露风险的呼吸道传染病新增病例预测方法及装置在审
申请号: | 202210007233.9 | 申请日: | 2022-01-05 |
公开(公告)号: | CN114360738A | 公开(公告)日: | 2022-04-15 |
发明(设计)人: | 肖尧;蔡铭;崔紫薇 | 申请(专利权)人: | 中山大学·深圳;中山大学 |
主分类号: | G16H50/80 | 分类号: | G16H50/80;G16H50/50 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 梁嘉琦 |
地址: | 518107 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 暴露 风险 呼吸道 传染病 新增 病例 预测 方法 装置 | ||
本发明公开了基于暴露风险的呼吸道传染病新增病例预测方法及装置,方法包括:获取人群中任意个人的个人运动信息和感染者呼吸活动产生的液滴运动信息;根据所述个人运动信息和液滴运动信息确定个人呼吸道传染病暴露风险;根据所述个人呼吸道传染病暴露风险,分析高暴露风险个人数量和新增病例数量的关系;根据所述高暴露风险个人数量和新增病例数量的关系,生成呼吸道传染病新增病例的预测结果。本发明提高了准确性和扩宽了适用范围,可广泛应用于数据处理技术领域。
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,尤其是基于暴露风险的呼吸道传染病新增病例预测方法及装置。
背景技术
呼吸道传染病通常具有较大的破坏力,对公共健康构成严重威胁,并对人们日常生活产生深远的影响。呼吸道传染病的传播过程遵循相应的客观规律,对疫情趋势可进行科学的预测,这将有助于决策者制定合理的防控政策。
对呼吸道传染病传播趋势的预测,目前多数是以群体为研究对象的宏观模型,少量是以个体为研究对象的微观模型。宏观模型为疫情趋势预测做出了贡献,但在建模呼吸道传染病在个体间传播时可能忽略细节,并且多数需要不间断的时序数据或大量的样本来获得最优参数。针对这些问题,微观模型可以较好的进行解决,尤其是基于行人动力学的微观模型,可以结合行人在移动期间的时变物理距离,来描述传染病的传播过程。但是,基于行人动力学的微观模型仍存在一些不足:1)一些模型忽略了简化模型的必要因素,它们可能高估或低估了高风险暴露个人的数量;2)一些模型针对特定的场景进行建立,如邮轮和超市,然而不同场景的室内设置会影响病毒传播,并带来大量的模型输入和计算成本,因此需要针对一个可代表所有场景的一般公共场所进行模型的构建;3)模型的多数趋势预测结果,即输出结果(如个体暴露风险和高风险暴露个体数量),都没有公认的真实数据可进行比较,无法进行模型的定量检验。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种准确性高且适用范围广的,基于暴露风险的呼吸道传染病新增病例预测方法及装置。
本发明的一方面提供了一种基于暴露风险的呼吸道传染病新增病例预测方法,包括:
获取人群中任意个人的个人运动信息和感染者呼吸活动产生的液滴运动信息;
根据所述个人运动信息和液滴运动信息确定个人呼吸道传染病暴露风险;
根据所述个人呼吸道传染病暴露风险,分析高暴露风险个人数量和新增病例数量的关系;
根据所述高暴露风险个人数量和新增病例数量的关系,生成呼吸道传染病新增病例的预测结果。
可选地,所述根据所述个人运动信息和液滴运动信息确定个人呼吸道传染病暴露风险,包括:
根据在某一时刻最大程度接触到的感染者咳嗽产生液滴的质量,确定个人的瞬时暴露风险;
将预设时间内的瞬时暴露风险相加,确定为所述个人呼吸道传染病暴露风险。
可选地,所述将预设时间内的瞬时暴露风险相加,确定为所述个人呼吸道传染病暴露风险,包括:
根据目标区域的人群总数量、人群中感染者数量以及人群的平均停留时间,通过行人动力学模型确定任意时刻人群中任意个人的位置;
根据已有研究中感染者呼吸活动产生的液滴的成分和喷射速度,通过仿真手段确定任意时刻任意液滴的位置信息和质量信息;
耦合目标行人的运动信息和感染者呼吸活动产生液滴的运动信息,统计两者在同一时刻处于同一位置时目标行人最大程度接触到的感染者呼吸活动产生液滴的质量,作为该时刻目标行人的瞬时暴露风险;
根据所述瞬时暴露风险,计算所述个人呼吸道传染病暴露风险。
可选地,所述将预设时间内的瞬时暴露风险相加,确定为所述个人呼吸道传染病暴露风险,还包括:
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