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龍圖騰網獲悉醫渡云(北京)技術有限公司申請的專利基于防控措施預測疫情發展趨勢的方法及相關設備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：CN111798989B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202010647728.9，技術領域涉及：G16H50/80；該發明授權基于防控措施預測疫情發展趨勢的方法及相關設備是由杜鑫惠;焦增濤;焦曉康設計研發完成，并于2020-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于防控措施預測疫情發展趨勢的方法及相關設備在說明書摘要公布了：本公開提供一種基于防控措施預測疫情發展趨勢的方法、裝置以及電子設備和計算機可讀存儲介質，該方法包括：獲取第一地區在第一時間的第一屬性特征；獲取第一防控措施組合；根據所述第一屬性特征和所述第一防控措施組合生成目標預測向量；通過預先訓練好的神經網絡模型對所述目標預測向量進行處理，預測在所述第一屬性特征下所述第一防控措施組合對應的第一疫情人數有效再生數，以便通過所述第一疫情人數有效再生數確定所述第一地區在所述第一時間對應的第一有效防控措施組合。本公開實施例提供的技術方案，可以結合第一地區的第一屬性特征和第一防控措施組合確定第一地區的第一疫情人數有效再生數，以便確定第一地區的第一有效防控措施組合。

本發明授權基于防控措施預測疫情發展趨勢的方法及相關設備在權利要求書中公布了：1.一種醫療資源預警方法，其特征在于，包括： 獲取第一地區第一時間的目標在院患者數以及所述第一地區在所述第一時間的確診人數； 確定第一應對策略組合對應的第一疫情人數有效再生數； 根據所述第一應對策略組合對應的第一疫情人數有效再生數和所述確診人數，確定所述第一地區在所述第一時間后的每日疫情新增人數； 根據所述每日疫情新增人數、所述目標在院患者數以及在院患者的出院周期，預測在所述第一時間后的每日在院患者數； 根據所述每日在院患者數確定在院患者數超出目標在院人數范圍的目標時間點，以便根據所述目標時間點對醫療資源進行預警提示； 其中，所述第一應對策略組合對應的第一疫情人數有效再生數通過如下方式確定： 獲取第一地區在第一時間的第一屬性特征以及第一應對策略組合； 根據各個應對策略的執行力度對所述第一應對策略組合中的各個應對策略分別進行歸一化處理，以生成目標應對策略向量，并對所述第一屬性特征中的各個屬性特征分別進行歸一化處理，以生成目標屬性向量； 根據所述目標應對策略向量和所述目標屬性向量生成目標預測向量； 通過預先訓練好的神經網絡模型對所述目標預測向量進行處理，獲得所述第一地區在實施所述第一應對策略組合第t天后對應的疫情有效人數再生數與所述第一時間對應的疫情有效再生數的比值，并根據所述比值預測所述第一地區在所述第一屬性特征下實施所述第一應對策略組合第t天后對應的第一疫情人數有效再生數，其中，所述神經網絡模型包括漸進梯度回歸樹； 將第一疫情有效再生數小于目標閾值的第一應對策略組合作為所述第一地區在所述第一時間對應的第一有效應對策略組合，t為大于或者等于1的整數； 當所述第一疫情有效再生數大于目標閾值，則獲取所述第一應對策略組合中各個應對策略對所述第一疫情人數有效再生數的影響值，根據所述影響值優化所述第一應對策略組合中的應對策略以獲取所述第一有效應對策略組合； 其中，所述預先訓練好的神經網絡模型是通過如下方式得到： 預先采集第二地區在第二時間對目標疫情的應對策略進行調整后所采用的第二應對策略組合，以及第二地區在第二時間點的第二屬性特征； 根據所述第二應對策略組合以及第二屬性特征生成訓練神經網絡模型的目標訓練向量； 通過目標訓練向量和所述第二地區在實施所述第二應對策略后的第二疫情控制指標作為訓練標簽，訓練所述神經網絡模型，所述第二疫情控制指標用于表示所述第二地區在實施所述第二應對策略組合第t天后對應的疫情有效人數再生數與所述第二時間對應的疫情有效再生數的比值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人醫渡云(北京)技術有限公司，其通訊地址為：100191 北京市海淀區花園北路35號9號樓8層801；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。