新冠肺炎疑似患者流行病学调查辅助决策系统设计与实现

摘要

目的:设计一套新冠肺炎疑似患者流行病学调查辅助决策系统,以帮助专家迅速掌握患者最近14 d的行动轨迹和接触史.方法:运用大数据和人工智能融合技术,采用浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)架构设计了包含数据接入、数据处理、数据组织、数据治理、数据服务、分析模型和业务应用7个模块的新冠肺炎疑似患者流行病学调查辅助决策系统.系统对患者最近14 d的详细出行数据进行引接、清洗与挖掘,然后通过模型分析计算,得出患者准确出行轨迹和接触史.结果:通过随机抽取30份样本进行实验验证,将疑似患者的姓名、身份证号和手机号等基本信息输入系统后,系统反馈结果时间短、查询结果准确率高,可为专家准确判断患者病情提供大数据支撑.结论:该系统能够在较短时间内计算得出患者最近一段时间的行动轨迹和接触史,掌握患者是否曾前往疫情中、高风险地区,是否与疑似或确诊患者进行过密切接触,查询结果可作为患者流行病学调查的重要参考.