[发明专利]传染病疫情诊断及危害度分类智能分析模型技术

摘要

本发明公开的是传染病疫情诊断及危害度分类智能分析模型的构建方法。此方法首先根据实际传染病案例资料，以临床、实验室检查及流行病学调查指标为基本因子进行统计学相关分析；选取特异关联指标，通过计算机神经网络算法构建智能分析模型，以及时判断传染病的发生及危害程度，提高对传染病疫情的认识和判断能力。该模型建成后，应用方便简单。即使是普通基层医务人员也可根据现场实际情况资料的收集和整理，及时进行综合诊断和危害度判断。

主权项

1.关联因子的确定：根据实际案例资料，选取传染病的散发、流行和人为引发事件案例。同时也选取它们的相似病例案例。通过Pearson和logistic分析，选取相应的临床、实验室及流行病学关联指标，并将其作为智能模型输入层节点。指标可以包括：体温、呼吸道症状、皮肤症状、脑膜炎综合征、败血症、消化道症状、PCR检测结果、细菌学镜下检测(或培养)结果、X光检测结果、WBC、细菌血清凝集试验结果、接触史、职业分布特征、季节分布特征、潜伏期、地区分布、敌情状况、社会稳定因素、早期抗菌治疗效果、同期病人人数等。