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龍圖騰網獲悉內蒙古璟晟科技有限公司申請的專利一種基于大數據分析的公共衛生疫情防控系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120280178B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510759147.7，技術領域涉及：G16H50/80；該發明授權一種基于大數據分析的公共衛生疫情防控系統是由王鳳偉;郭海良;李燕;全承虎設計研發完成，并于2025-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大數據分析的公共衛生疫情防控系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于大數據分析的公共衛生疫情防控系統，涉及公共衛生疫情防控技術領域，通過集成醫院、社交媒體和氣象部門的數據源，系統能夠實時收集和融合疫情相關信息，減少了傳統監測系統中數據滯后的問題。社交媒體數據和天氣、環境數據的融合，使得疫情早期預警更加準確，從而能夠提前預測潛在疫情暴發的風險，大大縮短了響應時間。本系統通過數據采集與預處理模塊和數據融合與特征提取模塊，能夠從不同來源的原始數據中提取有用的特征，并進行智能分析。風險評估與熱點地區識別模塊基于疫情傳播的預測結果，結合環境污染指數EPI、人口流動數據Rk多種因素，生成綜合風險指數RI，為政府部門提供決策支持。

本發明授權一種基于大數據分析的公共衛生疫情防控系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據分析的公共衛生疫情防控系統，其特征在于：包括數據采集與預處理模塊、數據融合與特征提取模塊、疫情傳播預測模塊、風險評估與熱點地區識別模塊、決策支持與應急響應模塊和動態反饋與優化模塊； 所述數據采集與預處理模塊負責從醫院、社交媒體和氣象部門收集原始數據，并進行預處理，獲取防疫數據組FYW； 所述特征提取模塊對防疫數據組FYW進行特征提取，包括社交媒體中有關疫情的情緒波動特征和空氣污染與呼吸道疾病的關聯特征，組成健康特征集F； 所述疫情傳播預測模塊通過防疫數據組FYW和健康特征集F，使用易感－感染－恢復模型預測疫情傳播的趨勢，分析人口流動數據Rk、空氣質量數據AQ和情感分析數據SQ對疫情擴散的影響，獲取預測結果； 所述疫情傳播預測模塊包括SIR模型構建與參數估計單元和影響因素分析與傳播趨勢調整單元； 所述SIR模型構建與參數估計單元根據防疫數據組FYW和健康特征集F，基于易感－感染－恢復模型構建疫情傳播數學模型，分析易感人群的數量S、感染人群的數量I和恢復人群的數量R的變化趨勢，對未來疫情傳播的趨勢進行預測，獲取未來時間點t的易感人群數量S（t）、感染人群數量I（t）和恢復人群數量R（t）； 通過分析人口流動數據Rk、空氣質量數據AQ和情感分析數據SQ，估算疫情傳播數學模型的參數，包括傳染率β和恢復率γ； 所述時間點t的易感人群數量S（t）通過以下公式獲取： ； 式中，表示溫度數據TE和濕度數據HU對疫情傳播的影響系數，表示健康特征集F中第j個特征對疫情傳播的影響系數，Fj表示健康特征集F中第j個特征，m表示健康特征集F的特征總數； 所述時間點t的感染人群數量I（t）通過以下公式獲取： ； 所述時間點t的恢復人群數量R（t）通過以下公式獲取： ； 所述影響因素分析與傳播趨勢調整單元分析人口流動數據Rk、空氣質量數據AQ和情感分析數據SQ對疫情擴散的影響，并帶入疫情傳播數學模型中，對疫情傳播趨勢進行調整，獲取調整后的傳染率βadj和調整后的恢復率γadj，帶入疫情傳播數學模型中，重新對獲取未來時間點t的易感人群數量S（t）、感染人群數量I（t）和恢復人群數量R（t）進行預測； 所述調整后的傳染率βadj通過以下公式獲取； ； 式中，分別表示人口流動數據Rk、空氣質量數據AQ和情感分析數據SQ對傳染率β的影響系數； 所述調整后的恢復率γadj通過以下公式獲取； ； 式中，分別表示人口流動數據Rk、空氣質量數據AQ和情感分析數據SQ對恢復率γ的影響系數； 所述風險評估與熱點地區識別模塊基于預測結果，結合疫情密度Iden、人口流動數據Rk和環境污染指數EPI，識別當前疫情的風險區域，進行評估，獲取綜合風險指數RI； 所述決策支持與應急響應模塊根據綜合風險指數RI，為公共衛生機構提供決策支持，并擬定防控措施； 所述動態反饋與優化模塊在疫情防控過程中，實時監控防控措施效果，并通過數據反饋調整策略。

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