[发明专利]一种基于疾病传播特征的智能预警系统及预警方法

权利要求书

1.一种基于疾病传播特征的智能预警系统，其特征在于，包括体温采集系统、智能预警系统、数据决策系统和平行医疗大数据云端；

所述体温采集系统包括智能双摄采集设备、智能穿戴设备和智能人工采集APP，所述体温采集系统将采集到的体温数据上传到平行医疗大数据云端；

所述智能预警系统采用修正的SEIR传染病动力学模型，将研究人群分为健康人群、潜伏人群、已感染人群、移除人群、被隔离的潜伏期人群和被隔离的住院感染人群，统计现阶段各个人群的数量，并根据平行医疗大数据云端传来的体温数据和医疗机构的检测信息预测各人群相互之间的转化率，从而预测未来的各人群数量，并将预测结果上传到平行医疗大数据云端；

所述平行医疗大数据云端接收体温采集系统、智能预警系统、地理区域信息和医疗机构的检测信息，并将信息进行汇总同步到智能预警系统，并发送给数据决策系统；

所述数据决策系统接收平行医疗大数据云端发送的预测结果，结合地理区域信息，划分地区危险等级，并把最终结果以图表形式进行展示，对高危区域进行标红显示，并将结果通过智能人工采集APP推送给指定人群。

2.根据权利要求1所述的一种基于疾病传播特征的智能预警系统，其特征在于，所述智能双摄采集设备包括集成有热成像测温监控摄像头和人脸采集摄像头的扫描设备。

3.根据权利要求1所述的一种基于疾病传播特征的智能预警系统，其特征在于，所述智能穿戴设备包括智能手环、智能脚环、智能戒指、智能鞋子、智能体温传感扣中的一种或几种。

4.根据权利要求1所述的一种基于疾病传播特征的智能预警系统，其特征在于，所述智能人工采集APP包括Android端，iOS端，和微信小程序端的应用。

5.一种基于疾病传播特征的智能预警方法，采用如权利要求1所述的一种基于疾病传播特征的智能预警系统，其特征在于，包括如下步骤：

(1)智能双摄采集设备采集研究人群的体温与人脸信息，并进行体温和人脸匹配，匹配成功的上传到平行医疗大数据云端；

(2)智能穿戴设备采集研究人群的体温信息，并将信息上传到平行医疗大数据云端；

(3)平行医疗大数据云端采集地理区域信息和医疗机构的检测信息，并把接收到的体温信息汇总同步到智能预警系统；

(4)智能预警系统采用修正的SEIR传染病动力学模型预测未来的各人群数量，并将预测结果上传到平行医疗大数据云端；

(5)平行医疗大数据云端将预测结果发送给数据决策系统，数据决策系统结合地理区域信息，划分地区危险等级，并把最终结果以图表形式进行展示，对高危区域进行标红显示，并将结果通过智能人工采集APP推送给指定人群。

6.根据权利要求5所述的一种基于疾病传播特征的智能预警方法，其特征在于，修正的SEIR传染病动力学模型具体如下：

该模型将研究人群分为健康人群S、潜伏人群E、已感染人群I、移除人群R、被隔离的潜伏期人群Eq和被隔离的住院感染人群Iq，其中总人口数为M，根据R+E+I+S＝M模拟经过时间t后的各类型人群数量；

其中，S(t)为初始健康人群数量，E(t)为初始潜伏人群数量，I(t)为初始已感染人群数量，Eq(t)为初始被隔离的潜伏期人群数量，Iq(t)为初始被隔离的住院感染人群；

S’(t)为经过时间t后的健康人群数量，E’(t)为经过时间t后的潜伏人群数量，I′(t)为经过时间t后的已感染人群数量，Eq′(t)为经过时间t后的被隔离的潜伏期人群数量，Iq’(t)为经过时间t后的住院感染人群；

α为交叉感染率；θ为潜伏期患者病情升级成感染者的比率；β为移除率，即死亡者所占比率；λ为潜伏期发病率，即被隔离的潜伏者再次与病毒接触再次变成潜伏患者的比率；为被隔离治疗的感染者比率；σ为隔离治疗顺利成为潜伏者的比率，即治疗成功但暂且被居家隔离的患者；ρ为被隔离的潜伏者比率；m为出院的比率，即隔离的潜伏者出院且无发病症状的比率；μ为感染者的康复率；δ为潜伏期随机数。