基于流行病学的疾病传播风险快速分析系统及方法

摘要

本发明公开了基于流行病学的疾病传播风险快速分析系统及方法，属于数据处理技术领域，本发明要解决的技术问题为如何实现快速流调溯源、风险及时排查、数据智能分析和信息动态展示，为防止疾病的蔓延和传播提供有力的信息化支撑，采用的技术方案为：该系统包括基础层、支撑层、应用层、展现层和接入层；基础层用于使用关系型数据库进行数据存储；支撑层用于通过提供GIS接口服务、数据采集、知识图谱、数据整合分析及模式分析的技术支撑，为应用层自定义模板实现各类情境下的流行病学调查、智能数据汇总分析以及智能数据整合提供有效保障；展现层用于通过WEB应用编程技术与移动应用技术提供业务功能的展示及操作；接入层用于角色权限管理。

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体地说是一种基于流行病学的疾病传播风险快速分析系统及方法。

背景技术

突发公共卫生事件，是指突然发生，造成或者可能造成社会公众健康严重损害的重大传染病疫情、群体性不明原因疾病、重大食物和职业中毒以及其他严重影响公众健康的事件。其特点有成因的多样性、分布的差异性、传播的广泛性、危害的复杂性、治理的综合性、新发的事件不断产生、种类的多样性。由于多种复杂因素导致为其监测预警存在很大困难。加强或改进监测网络敏感性的需求迫在眉睫。

流行病学调查工作紧急程度高，涉及范围广，需要跨地域协调工作。面对短时间，大范围的流行病学调查，传统流行病学调查方式存在如下缺点：

①、纸质信息采集效率低；

②、人工统计分析成本高且容易出错；

③、跨地域协同工作困难。

故如何实现快速流调溯源、风险及时排查、数据智能分析和信息动态展示，为防止疾病的蔓延和传播提供有力的信息化支撑是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的技术任务是提供一种基于流行病学的疾病传播风险快速分析系统及方法，来解决如何实现快速流调溯源、风险及时排查、数据智能分析和信息动态展示，为防止疾病的蔓延和传播提供有力的信息化支撑的问题。

本发明的技术任务是按以下方式实现的，一种基于流行病学的疾病传播风险快速分析系统，该系统包括基础层、支撑层、应用层、展现层和接入层；

基础层用于使用关系型数据库进行数据存储；

支撑层用于通过提供GIS接口服务、数据采集、知识图谱、数据整合分析及模式分析的技术支撑，为应用层自定义模板实现各类情境下的流行病学调查、智能数据汇总分析以及智能数据整合提供有效保障；

展现层用于通过WEB应用编程技术与移动应用技术提供业务功能的展示及操作；

接入层用于角色权限管理，即提供针对管理员、流调员的角色权限管理，实现分工协同，高效办公。

作为优选，所述基础层包括WEB服务器，WEB服务器用于处理展现层用户提交的请求并返回响应信息给用户。

作为优选，所述支撑层包括GIS接口服务整合分析模块、数据采集模式分析模块以及知识图谱AI解析模块；

数据采集模式分析模块用于在流调时，通过智能语音助手协调流调员进行快速录入；

GIS接口服务整合分析模块用于使用百度或高德开放地图接口进行风险点标记及风险区域热力图生成；

知识图谱AI解析模块用于采用命名实体识别及属性关系抽取的方式进行识别。

作为优选，所述应用层包括自定义采集模板模块、数据清洗和治理模块、数据抽取模块和数据建模及模型训练模块；

自定义采集模板模块用于自定义采集模板；

数据清洗和治理模块用于对采集到的数据进行清洗和标准化形成结构化的数据；

数据抽取模块用于从结构化的数据中抽取数据的过程；

数据建模及模型训练模块用于对已有的数据进行整合分析，将人群和风险点按照不同的风险等级进行划分并形成风险点的热力图，并对已有的关联关系进行推算，生成供用户参考的传播方式图谱，通过图谱直观展示传染病的传播方式。

更优地，所述数据抽取模块的抽取方式包括全量抽取和增量抽取。

更优地，所述数据建模及模型训练模块的人群管理划分是根据人员之间的接触暴露情况、活动轨迹以及自身是否有相关症状按照相应的规则进行风险指数评估，根据风险指数评估的结果，将人群划分为高风险人群、中风险人群、低风险人群和无风险人群，对不同的人群采取相对应的措施，并实时统计人员的情况，实时进行更新，为疾病控制决策提供参考的依据。

更优地，所述数据建模及模型训练模块的风险点管理和风险点热力图生成是根据感染人员在该地点停留和活动的时间以及频率，对地点进行等级划分，并根据地点人员活动的频率生成热力图。

更优地，所述传播方式图谱是用天然适用于分析传染病点多面广、规模化与散发聚集性并存及多点多源多链的数据特点的图数据库(图计算)技术，快速地利用“点”和“边”为基础单元构建数据管理模式。

作为优选，所述展示层用于在浏览器端向用户展示并供用户使用。

一种基于流行病学的疾病传播风险快速分析系方法，该方法是通过对采集到的流调数据信息，进行数据清洗和治理形成结构化的数据，并抽取规范的人员信息和活动信息，运用数据建模和模型训练，进行人群和风险区划分，并协助分析传播模式和搭建传播图谱，便于使用者清晰理解并快速应用。

本发明的基于流行病学的疾病传播风险快速分析系统及方法具有以下优点：

(一)本发明的流行病学调查就是利用大数据技术及人工智能手段，以突发公共卫生事件应急条例为依据，做到实时采集分析、快速生成报告；支持基于大数据的人群管理划分、风险点管理划分、传播模式分析，解决传统纸质信息采集、人工统计分析的痛点，实现快速流调溯源、风险及时排查、数据智能分析和信息动态展示，为防止疾病的蔓延和传播，提供有力的信息化支撑；

(二)本发明信息化的流行病学调查，能规范采集信息，实现结构化的数据存储，并智能的汇总和分析数据，做到精准控制，并支持跨地域人员的协同合作，极大提高了工作效率，节省宝贵的人力，并形成了有效的流调数据资源库，为数据的应用研究奠定基础；

(三)本发明可用于流行病学的快速采集、实时分析、精准控制，使用一线流调人员信息化采集的数据进行数据分析；

(四)本发明主要用于突发公共卫生事件的流行病学调查；当接到突发事件需要进行流行病学调查时，管理人员创建维护流调任务，进行统筹规划，通过系统做好人员、地点、采集信息的安排；流调人员在系统中接收任务，展开实地流行病学调查，并上传流调数据；同时通过获得的流调数据，对数据展开轨迹分析、人员关系梳理、传播模式分析、人群管理划分、风险点管理划分等；

(五)本发明通过流行病学调查实现了结构化流调信息的采集存储，为流调数据的进一步分析应用奠定基础；信息化的任务安排与采集，实现了各区域、部门的人员协同；自定义的流调模板与采集分析的分工并行，提高了流调工作的针对性与工作效率，为疾病防控赢得宝贵时间；

(六)本发明对流行病学数据进行采集、分类、加工、存储、监控、分析并通过不同的统计分析从而达到对人群、地点、传播关系等多个角度的评估、监测、分析、预警，达到对已发生的早发现早控制，避免更大规模的传播爆发，提高对疾病的干预能力；

(七)本发明提出了一个可用、易用且可复用的流行病学系统架构，基于流调的基础数据，通过技术实现对疾病流行病学调查相关知识的工作人员进行指导，使其可以顺利完成完整的业务流程的同时，辅助操作人员进行现场情况判断，实现更加高效的数据采集及数据管理的同时，提升数据可用性；

(八)本发明供使用人员进行使用，可以根据相应的设置进行对应的数据、实体或关系抽取，以更好地满足流调人员的需求；

(九)本发明提供了基于流调数据的人员风险指数以及地点风险指数的算法，通过该算法可以计算出相应人员或地点的风险指数，为人员管理划分和风险点管理划分的确定提供了重要的参考意义；

(十)本发明传播分析图谱的生成，涉及到人员之间关系的分析以及人员暴露地点情况等信息，通过分析生成的图谱，可以清晰地看到目前存在的传播链条，为疾病的及时控制提供了有力的支撑。

附图说明

下面结合附图对本发明进一步说明。

附图1为基于流行病学的疾病传播风险快速分析系统的结构示意图；

附图2为基于流行病学的疾病传播风险快速分析系统的工作示意图；

附图3为基于流行病学的疾病传播风险快速分析方法的流程示意图。

具体实施方式

参照说明书附图和具体实施例对本发明的基于流行病学的疾病传播风险快速分析系统及方法作以下详细地说明。

实施例1：

如附图1所示，本实施例提供了一种基于流行病学的疾病传播风险快速分析系统，该系统包括基础层、支撑层、应用层、展现层和接入层；

基础层用于使用关系型数据库进行数据存储；

支撑层用于通过提供GIS接口服务、数据采集、知识图谱、数据整合分析及模式分析的技术支撑，为应用层自定义模板实现各类情境下的流行病学调查、智能数据汇总分析以及智能数据整合提供有效保障；

展现层用于通过WEB应用编程技术与移动应用技术提供业务功能的展示及操作；

接入层用于角色权限管理，即提供针对管理员、流调员的角色权限管理，实现分工协同，高效办公。

本实施例中的基础层包括WEB服务器，WEB服务器用于处理展现层用户提交的请求并返回响应信息给用户。

如附图2所示，本实施例中的支撑层包括GIS接口服务整合分析模块、数据采集模式分析模块以及知识图谱AI解析模块；

数据采集模式分析模块用于在流调时，通过智能语音助手协调流调员进行快速录入；

GIS接口服务整合分析模块用于使用百度或高德开放地图接口进行风险点标记及风险区域热力图生成；

知识图谱AI解析模块用于采用命名实体识别及属性关系抽取的方式进行识别。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。可以检测出文本中是否存在比如日期、姓名、专有名词等实体信息，并将此类实体抽取出来，即自动处理非结构化自然语言文本数据的能力，例如，流调系统应用中常常会出现大量文字的个人基础信息、行程轨迹等内容，使用在线文本实体抽取能力即可快速提取结构信息。

本实施例中的应用层包括自定义采集模板模块、数据清洗和治理模块、数据抽取模块和数据建模及模型训练模块；

自定义采集模板模块用于自定义采集模板；

数据清洗和治理模块用于对采集到的数据进行清洗和标准化形成结构化的数据；

数据抽取模块用于从结构化的数据中抽取数据的过程；

数据建模及模型训练模块用于对已有的数据进行整合分析，将人群和风险点按照不同的风险等级进行划分并形成风险点的热力图，并对已有的关联关系进行推算，生成供用户参考的传播方式图谱，通过图谱直观展示传染病的传播方式。

本实施例中的数据抽取模块的抽取方式包括全量抽取和增量抽取。

本实施例中的数据建模及模型训练模块的人群管理划分是根据人员之间的接触暴露情况、活动轨迹以及自身是否有相关症状按照相应的规则进行风险指数评估，根据风险指数评估的结果，将人群划分为高风险人群、中风险人群、低风险人群和无风险人群，对不同的人群采取相对应的措施，并实时统计人员的情况，实时进行更新，为疾病控制决策提供参考的依据。

本实施例中的数据建模及模型训练模块的风险点管理和风险点热力图生成是根据感染人员在该地点停留和活动的时间以及频率，对地点进行等级划分，并根据地点人员活动的频率生成热力图。

本实施例中的传播方式图谱是用天然适用于分析传染病点多面广、规模化与散发聚集性并存及多点多源多链的数据特点的图数据库(图计算)技术，快速地利用“点”和“边”为基础单元构建数据管理模式。

本实施例中的展示层用于在浏览器端向用户展示并供用户使用。

实施例2：

如附图3所示，本实施例提供了一种基于流行病学的疾病传播风险快速分析系方法，该方法是通过对采集到的流调数据信息，进行数据清洗和治理形成结构化的数据，并抽取规范的人员信息和活动信息，运用数据建模和模型训练，进行人群和风险区划分，并协助分析传播模式和搭建传播图谱，便于使用者清晰理解并快速应用。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。