[发明专利]一种基于机器学习预测预警感染性疾病就医人数突增的方法有效
| 申请号： | 202011099761.9 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112185566B | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 刘源;朱怡婧 | 申请（专利权）人： | 上海玺翎智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G16H50/80;G06N20/00;G06N5/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201203 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于机器学习预测预警感染性疾病就医人数突增的方法，实现多点监测，多特征的患感染性疾病疫情突增的动态分析预测和灵敏预警。该方法涉及数据统计学、人工智能等领域。本发明方法包括：选取多个医疗机构的每日就医感染性疾病人数和每日的最低气温作为输入特征；选用机器学习模型LightGBM作为训练模型动态预测来日的感染性疾病就医人数；对就医人数的预测值与前M天的真实值进行数据统计分析，提出感染性疾病就医人数突增的预警算法。本发明方法避免了基于单监测点、单一特征时间序列或时态事件对疾病演化过程建模信息损失问题，有效提升了对感染性疾病就医人数预测的精准性和就医人数突增预警的灵敏性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 预测 预警 感染 性疾病 就医 人数 突增 方法 | ||
【主权项】：
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