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龍圖騰網(wǎng)獲悉平安科技(深圳)有限公司申請的專利一種傳染病風險預警方法、系統(tǒng)、計算機設備及介質獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN116206772B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202310158908.4，技術領域涉及：G16H50/80；該發(fā)明授權一種傳染病風險預警方法、系統(tǒng)、計算機設備及介質是由唐蕊設計研發(fā)完成，并于2023-02-13向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種傳染病風險預警方法、系統(tǒng)、計算機設備及介質在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及計算機技術領域及數(shù)字醫(yī)療領域，公開了一種傳染病風險預警方法、系統(tǒng)、計算機設備及介質，方法包括：收集并預處理待預警地理空間的傳染病報告卡，生成傳染病報卡數(shù)據(jù)；將傳染病報卡數(shù)據(jù)進行矩陣轉換，生成待預警地理空間的二維矩陣；將待預警地理空間的二維矩陣輸入預先訓練的傳染病空間預警模型中，輸出待預警地理空間內各個區(qū)域的風險概率；基于各個區(qū)域的風險概率進行傳染病風險預警。由于本申請將傳染病報卡數(shù)據(jù)進行矩陣轉換，以二維矩陣的形式表征出傳染病報告卡的數(shù)據(jù)特征，并結合深度學習的模型進行預警，使得能夠在大數(shù)據(jù)處理的基礎上，通過深度學習網(wǎng)絡技術確定出復雜的空間異常增長，從而提升了地理空間內傳染病的預警性能。

本發(fā)明授權一種傳染病風險預警方法、系統(tǒng)、計算機設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種傳染病風險預警方法，其特征在于，所述方法包括： 收集并預處理待預警地理空間的傳染病報告卡，生成傳染病報卡數(shù)據(jù)； 其中，所述收集并預處理待預警地理空間的傳染病報告卡，生成傳染病報卡數(shù)據(jù)，包括： 收集待預警地理空間在預設周期內的傳染病報告卡； 當收集的傳染病報告卡數(shù)量等于預設閾值時，生成多個傳染病報告卡； 提取每個傳染病報告卡中傳染病病例的地址信息，并采用建模法對所述傳染病病例的地址信息進行數(shù)據(jù)清洗操作，生成多個地址信息； 將所述多個地址信息確定為傳染病報卡數(shù)據(jù)； 將所述傳染病報卡數(shù)據(jù)進行矩陣轉換，生成待預警地理空間的二維矩陣； 其中，所述將所述傳染病報卡數(shù)據(jù)進行矩陣轉換，生成待預警地理空間的二維矩陣，包括： 按照預設網(wǎng)格參數(shù)和經(jīng)緯度將所述待預警地理空間進行網(wǎng)格劃分，得到網(wǎng)格矩陣； 確定所述多個地址信息中每個地址信息在所述網(wǎng)格矩陣中的目標位置，得到每個地址信息的目標位置； 根據(jù)所述每個地址信息的目標位置將所述每個地址信息關聯(lián)至所述網(wǎng)格矩陣中，得到目標網(wǎng)格矩陣； 統(tǒng)計所述目標網(wǎng)格矩陣中每個網(wǎng)格的關聯(lián)人數(shù)，并將統(tǒng)計的每個網(wǎng)格的關聯(lián)人數(shù)填充至與其對應的網(wǎng)格中，得到待預警地理空間的二維矩陣； 將所述待預警地理空間的二維矩陣輸入預先訓練的傳染病空間預警模型中，輸出所述待預警地理空間內各個區(qū)域的風險概率； 基于所述各個區(qū)域的風險概率進行傳染病風險預警； 按照以下步驟生成預先訓練的傳染病空間預警模型，包括： 采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構建傳染病空間預警模型； 獲取待預測傳染病在目標區(qū)域的預設周期內的歷史傳染病報告卡以及歷史預警數(shù)據(jù)； 構建所述目標區(qū)域的二維矩陣； 提取所述歷史傳染病報告卡中的感染者位置信息，根據(jù)所述感染者位置信息與所述二維矩陣中網(wǎng)格的映射關系，確定出所述二維矩陣中每個網(wǎng)格的報卡病例人數(shù)； 將所述每個網(wǎng)格的報卡病例人數(shù)填充至所述二維矩陣中，得到第一矩陣； 根據(jù)所述歷史預警數(shù)據(jù)構建所述第一矩陣的維度向量； 將所述維度向量作為標簽關聯(lián)至所述第一矩陣中，得到訓練樣本； 將所述訓練樣本輸入所述傳染病空間預警模型中，輸出損失值； 當所述損失值到達預設閾值時，生成預先訓練的傳染病空間預警模型。

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