[发明专利]基于无症状感染者预测传染病趋势的方法及装置

说明书

本公开实施例提供了一种基于无症状感染者预测传染病趋势的方法及装置。该方法包括：获取目标传染病预设时间段内的已知疫情数据；根据所述已知疫情数据，确定无症状感染者潜伏期内当前被移除的概率以及不同时期的感染能力指数；根据所述无症状感染者潜伏期内当前被移除的概率、所述不同时期的感染能力指数、所述已知疫情数据以及预先训练好的针对所述目标传染病的传染病模型，预测未来所述目标传染病的疫情数据。在易感期阶段、潜伏期阶段以及移除期阶段，融入了无症状感染者的影响，在传感病模型中增加了无症状感染者的感染顺序，从而提升了传染病模型预测的准确性。

技术领域

公开涉及医疗数据处理技术领域，具体而言，涉及一种基于无症状感染者预测传染病趋势的方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

传染病模型基于对传染病的传播速度、空间范围、传播途径、动力学机理等问题研究，用以指导对传染病的有效地预防和控制。

在传染病模型SEIR中，人群按照易感期（Susceptible，S）、潜伏期（Exposed，E）、感染期（Infectious，I）以及移除期（Remove，R）的顺序感染。

相关技术中，基于上述模型进行疫情数据预测时，并未考虑无症状感染者对疫情的影响，仅按照固定单一的感染顺序进行预测，在对疫情数据进行预测时，考虑不周全，并未针对潜伏期人员进行区分，的人员进行区分，降低了传染病模型预测的准确性。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开实施例提供一种基于无症状感染者预测传染病趋势的方法、装置、存储介质及电子设备，融合了无症状感染病例的感染顺序的影响，提升了传染病模型预测的准确性。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种基于无症状感染者预测传染病趋势的方法，其中，包括：获取目标传染病预设时间段内的已知疫情数据；根据所述已知疫情数据，确定无症状感染者潜伏期内当前被移除的概率以及不同时期的感染能力指数；根据所述无症状感染者潜伏期内当前被移除的概率、所述不同时期的感染能力指数、所述已知疫情数据以及预先训练好的针对所述目标传染病的传染病模型，预测未来所述目标传染病的疫情数据。

在本公开的一些示例性实施例中，基于前述方案，所述已知疫情数据包括：预设时间段内无症状感染者从潜伏期的各个时间段被移除的人数以及所述预设时间段内潜伏期被移除的人数；根据所述已知疫情数据，确定无症状感染者潜伏期内当前被移除的概率，包括：根据所述预设时间段内无症状感染者从潜伏期的各个时间段被移除的人数以及所述预设时间段内潜伏期被移除的人数，确定所述预设时间段内无症状感染者从潜伏期的各个时间段被移除的人数占据所述预设时间段内潜伏期被移除的人数的比值；根据所述预设时间段内无症状感染者从潜伏期的各个时间段被移除的人数占据所述预设时间段内潜伏期被移除的人数的比值，确定第一分布的参数，基于所述第一分布的参数确定所述潜伏期内当前被移除的概率。

在本公开的一些示例性实施例中，基于前述方案，所述不同时期的感染能力指数包括：潜伏期的感染能力指数和感染期的感染能力指数。

在本公开的一些示例性实施例中，基于前述方案，根据所述已知疫情数据，确定不同时期的感染能力指数，包括：构建实际被移除人数以及预测被移除人数的均方误差的目标函数；预设潜伏期的感染能力指数和感染期的感染能力指数的值；根据所述预设时间段内各个时间段内实际被移除人数，以及根据所述传染病模型预测的预测被移除人数，确定所述目标函数的最小值；将所述目标函数的最小值对应的潜伏期的感染能力指数和感染期的感染能力指数，分别作为所述目标传染病在潜伏期的感染能力指数和感染期的感染能力指数。