[发明专利]生理数据的处理方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请提出一种生理数据的处理方法和装置，其中，方法包括：根据设定区域中各用户设备在历史时段采集的生理数据，确定生理数据的实际异常率；获取设定区域中目标疾病在历史时段的实际发病数据；在受到目标疾病影响条件下，根据生理数据的实际异常率，预测生理数据在预测时段的第一预测异常率；在排除目标疾病影响条件下，根据实际异常率，预测生理数据在预测时段的第二预测异常率；根据第一预测异常率和第二预测异常率的差值，确定目标疾病所导致的生理数据的异常率。由此，在目标疾病的实际发病数据进行弱监督的基础上，根据各用户设备采集的生理数据确定的实际异常率，预测未来时段目标疾病所导致的生理数据的异常率，提高了预测的准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种生理数据的处理方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着智能可穿戴设备(如智能手表、智能手环等)的普及，通过智能可穿戴设备实时监测的用户的健康大数据，例如心率、活动量、睡眠质量和睡眠时间等连续数据，不仅可以直接反应区域性的公共卫生健康水平，还可以对该区域的公共卫生和健康预测起到重要的参考作用。例如，在世界范围内相继爆发的新型冠状病毒肺炎，属于人传人性质的突发公共卫生传染性疾病。如果在疾病爆发之前通过用户的健康大数据能进行准确预警，不仅为控制疾病的大面积传染起到至关重要的作用，同时也为当地政府做好疫情防控赢得宝贵时间。

突发性公共卫生传染病一般是由病毒(如新型冠状病毒肺炎、病毒流感等)引起的，而且病毒具有潜伏期。但是，传统的基于病毒学和症状学方法预测病毒发病的趋势时时仅基于某一疾病的发病统计数据，导致现有的预测方法的准确度受到发病统计数据准确度的影响，从而无法起到实时或提前预警的作用。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

本申请第一方面实施例提出了一种生理数据的处理方法，包括：

根据设定区域中各用户设备在历史时段采集的生理数据，确定所述生理数据的实际异常率；

获取所述设定区域中目标疾病在所述历史时段的实际发病数据；

在受到所述目标疾病影响条件下，根据所述生理数据的实际异常率，预测所述生理数据在预测时段的第一预测异常率；其中，目标疾病的影响程度是根据所述目标疾病在所述历史时段的实际发病数据确定的；

在排除所述目标疾病影响条件下，根据所述生理数据的实际异常率，预测所述生理数据在所述预测时段的第二预测异常率；

根据所述第一预测异常率和所述第二预测异常率的差值，确定所述设定区域中所述目标疾病所导致的生理数据的异常率。

作为本申请实施例的第一种可能的实现方式，所述在受到所述目标疾病影响条件下，根据所述生理数据的实际异常率，预测所述生理数据在预测时段的第一预测异常率，包括：

根据所述实际发病数据，确定实际人群发病密度值；

将所述生理数据的实际异常率，以及所述实际人群发病密度值作为输入参数，输入所述设定区域对应的预测模型，得到所述第一预测异常率；

作为本申请实施例的第二种可能的实现方式，所述在排除所述目标疾病影响条件下，根据所述生理数据的实际异常率，预测所述生理数据在所述预测时段的第二预测异常率，包括：

将所述生理数据的实际异常率，以及取值为零的实际人群发病密度值作为输入参数，输入所述设定区域对应的预测模型，得到所述第二预测异常率。

作为本申请实施例的第三种可能的实现方式，还包括：

根据所述设定区域中所述目标疾病在所述预测时段的实际发病数据，确定所述预测时段所述目标疾病所导致的生理数据的异常率期望值；