[发明专利]融合发热人数和人口背景数据的流行病疫情时空预警方法

说明书

本发明提供了一种融合发热人数和人口背景数据的流行病疫情时空预警方法，包括以下步骤：步骤S1，收集并预处理发热症状数据；步骤S2，提取发热症状时间与空间信息；步骤S3，发热病例密度指标和时空扫描窗口的构建；步骤S4，前瞻性时空重排扫描与显著性计算；步骤S5，预警结果的识别。本方法利用流行病的早期典型症状数据，同时考虑到时间和空间关系，并纳入人口因素，从而有效的提高流行病预警的及时性与精准性。

技术领域

本发明涉及时空信息技术领域，特别是一种融合发热人数和人口背景数据的流行病疫情时空预警方法。

背景技术

流行病是威胁人类身体健康的重要因素，严重阻碍了全球经济社会发展。对流行病事件发展进行早期预警，能够科学及时指导，从而减少生命财产损失。因此，研究如何对流行病的爆发进行早期的预警具有重要意义。

流行病预警，是指在缺乏确定的反应关系的前提下，通过收集、整理分析流行病资料，综合研判病情信息，充分论证后调整行动预案，在下一次流行病爆发前或早期发出警报，促使相关部门及时做出反应，从而最大程度降低对高危地区人群的危害^[1]。主要基于确诊病例数据，利用其时间及空间特征构建规则实现，有关方法总体上分为两种：基于时间聚集性方法和基于时空聚集性方法。其中，基于时间聚集性方法的原理是根据圆形或椭圆形扫描窗口的历史确诊患者人数、患病时间和总人口数量按照某种分布模型在时间维度上进行预警分析，代表性方法是基于泊松分布的前瞻性时间扫描方法。基于时空聚集性方法的原理是根据圆柱体时空扫描窗口内的历史确诊患者人数、患病时间和地理位置，不考虑研究区域人口数量因素的影响，按照某种分布模型进行预警分析，代表性方法是前瞻性时空重排扫描方法^[2]。对于两种代表性方法，后者方法具有更高的控制敏感性，被广泛用于各类流行病预警研究中。

参考文献:

[1]闫旭,张晓瑞,朱明豪.前瞻性时空重排扫描统计量在新冠肺炎疫情预警中的应用[J].北京建筑大学学报,2021,37(04):69-74.

[2]KulldorffM,Heffernan R,Hartman J,et al.A space-time permutationscan statistic for disease outbreak detection[J].PLoS,2005,2(3):e59.

现有技术存在的缺点主要体现在方法和数据两个方面。(1)基于确诊病例的预警方法存在明显滞后，已有的流行病预警研究往往是基于流行病确诊病例数据，而较少考虑基于流行病早期典型症状的数据进行流行病预警研究。考虑到病例从出现早期症状到确诊需要一定时间，因此有关预警会产生明显的滞后效应。(2)缺少直接适用于流行病早期典型症状的预警方法，传统的基于时空重排的算法主要是基于确诊病例构建的，由于理论假设可以不考虑人口背景数据，当直接用于分析发热等流行病早期症状时，往往产生虚假预警和漏预警。例如人口较多地区，发热人数相应也会较多，那么基于现有方法检测出的预警信号则有可能为虚假预警信号；同样，对于部分地区虽然发热人数较少，但发热比例较高，也应当产生预警信号。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种融合发热人数和人口背景数据的流行病疫情时空预警方法，利用流行病的早期典型症状数据，同时考虑到时间和空间关系，并纳入人口因素，从而有效的提高流行病预警的及时性与精准性。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：融合发热人数和人口背景数据的流行病疫情时空预警方法，包括以下步骤：

步骤S1，收集并预处理发热症状数据；

步骤S2，提取发热症状时间与空间信息；

步骤S3，发热病例密度指标和时空扫描窗口的构建；

步骤S4，前瞻性时空重排扫描与显著性计算；

步骤S5，预警结果的识别。