[发明专利]一种基于咳嗽症状的呼吸道传染病监测系统及方法在审
申请号: | 202010350804.X | 申请日: | 2020-04-28 |
公开(公告)号: | CN111653367A | 公开(公告)日: | 2020-09-11 |
发明(设计)人: | 姜成华;杨震;冯铁男;蒲淼;李瑶;汪雅平 | 申请(专利权)人: | 同济大学 |
主分类号: | G16H50/80 | 分类号: | G16H50/80;G16H10/60 |
代理公司: | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人: | 丁云 |
地址: | 200092 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 咳嗽 症状 呼吸道 传染病 监测 系统 方法 | ||
1.一种基于咳嗽症状的呼吸道传染病监测系统,其特征在于,该系统包括:
咳嗽探测与异常分析模块(1):基于用户终端设备定向识别用户咳嗽症状,并判断是否异常,异常时将用户探测异常信息上传;
区域内用户追踪与实时统计模块(2):建立区域内实时用户数据库,包括区域内用户终端数量信息、地理位置信息和用户背景信息;
咳嗽用户信息筛检与整理模块(3):接收用户探测异常信息和实时用户数据库,形成异常用户数据库;
汇总预警模块(4):接收异常用户数据库和实时用户数据库,计算并存储咳嗽发病率曲线,根据咳嗽发病率曲线对传染病进行预警。
2.根据权利要求1所述的一种基于咳嗽症状的呼吸道传染病监测系统,其特征在于,所述的咳嗽探测与异常分析模块(1)包括:
声音采集传感器(11):采集声音信号;
咳嗽识别模型(12):预先存储于用户终端设备,该模型根据采集的声音信号判断是否为用户本人发出的咳嗽声,若是则输出咳嗽发生;
异常统计单元(13):该单元统计实时咳嗽频次,当实时咳嗽频次超出设定阈值则标记为异常,产生用户探测异常信息,所述的用户探测异常信息包括用户标记信息和实时咳嗽频次。
3.根据权利要求2所述的一种基于咳嗽症状的呼吸道传染病监测系统,其特征在于,所述的区域内用户追踪与实时统计模块(2)包括:
定位单元(21):集成于用户终端设备,用于采集用户地理位置信息;
追踪统计单元(22):追踪用户终端设备,以分钟为单位获取区域内实时用户终端数量信息和地理位置信息,根据追踪到的用户终端设备对应的用户标记信息匹配获取用户背景信息,所述的用户背景信息包括用户个人信息。
4.根据权利要求3任意一项所述的一种基于咳嗽症状的呼吸道传染病监测系统,其特征在于,所述的用户终端设备包括智能手机,进而,所述的用户标记信息为智能手机的手机号。
5.根据权利要求3所述的一种基于咳嗽症状的呼吸道传染病监测系统,其特征在于,所述的定位单元(21)包括北斗定位单元。
6.根据权利要求3所述的一种基于咳嗽症状的呼吸道传染病监测系统,其特征在于,所述的咳嗽用户信息筛检与整理模块(3)包括:
异常用户匹配提取单元(31):该单元提取用户探测异常信息中的用户标记信息,根据用户标记信息从实时用户数据库匹配提取用户的地理位置信息和用户背景信息,将用户探测异常信息、地理位置信息和用户背景信息汇总为异常用户数据信息,所有异常用户的异常用户数据信息构成所述的异常用户数据库;
查询单元(32):连接异常用户数据库,该单元提供查询读取接口,用于读取异常用户数据库中的异常用户数据信息。
7.根据权利要求1所述的一种基于咳嗽症状的呼吸道传染病监测系统,其特征在于,所述的汇总预警模块(4)包括:
咳嗽发病率曲线构建单元(41):构建多维度咳嗽发病率曲线;
预警单元(42):比对多维度咳嗽发病率曲线产生传染病预警信息并实时预警。
8.根据权利要求7所述的一种基于咳嗽症状的呼吸道传染病监测系统,其特征在于,所述的多维度咳嗽发病率曲线包括每日发病率曲线、近7日平均发病率曲线和年度平均发病率曲线,
所述的每日发病率曲线通过如下方式获得:根据异常用户数据库确定每分钟咳嗽异常用户数,同时根据实时用户数据库对应获取区域同时段用户总数,利用每分钟咳嗽异常用户数除以区域同时段用户总数求取每分钟咳嗽发病率,根据每分钟咳嗽发病率绘制每日发病率曲线;
进而,根据历史每日发病率曲线构建近7日平均发病率曲线和年度平均发病率曲线。
9.根据权利要求7所述的一种基于咳嗽症状的呼吸道传染病监测系统,其特征在于,所述的预警单元(42)将当日发病率曲线与前1日发病率曲线、近7日平均发病率曲线和年度平均发病率曲线进行比较,若当日发病率发生突增时产生传染病预警信息并实时预警。
10.一种基于咳嗽症状的呼吸道传染病监测方法,其特征在于,该方法基于权利要求1~9任意一项所述的系统,所述的方法包括如下步骤:
步骤S1:识别用户咳嗽症状,判断是否异常,异常时将用户探测异常信息上传;
步骤S2:获取区域内实时用户数据,构建实时用户数据库,包括区域内用户终端数量信息、地理位置信息和用户背景信息,所述的用户背景信息包括用户个人信息;
步骤S3:根据用户探测异常信息和实时用户数据库进行整理筛选,形成异常用户数据库,所述的异常用户数据库包括所有异常用户的异常用户数据信息,所述的异常用户数据信息包括用户探测异常信息、地理位置信息和用户背景信息;
步骤S4:根据异常用户数据库确定每分钟咳嗽异常用户数,同时根据实时用户数据库对应获取区域同时段用户总数,利用每分钟咳嗽异常用户数除以区域同时段用户总数求取每分钟咳嗽发病率,根据每分钟咳嗽发病率绘制每日发病率曲线;
步骤S5:根据历史每日发病率曲线构建近7日平均发病率曲线和年度平均发病率曲线;
步骤S6:将当日发病率曲线与前1日发病率曲线、近7日平均发病率曲线和年度平均发病率曲线进行比较,若当日发病率发生突增时产生传染病预警信息并实时预警。
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