本申请提供一种疫情信息识别方法、装置和设备，方法包括：获取疫情对象的疫情基础数据和所属区域信息；根据所述疫情基础数据，生成所述疫情对象的疫情特征集；根据所述疫情特征集和所述区域信息，识别出所述疫情对象的疫情状态信息。本申请实现了根据疫情对象的疫情基础数据和所属的区域信息，识别出该疫情对象的疫情状态信息。提高了疫情信息识别的准确率，有助于提早发现疫情的发生状态，提高疫情监测效率。效率。效率。
【技术实现步骤摘要】
疫情信息识别方法、装置和设备
[0001]本申请涉及信息处理
，具体而言，涉及一种疫情信息识别方法、装置和设备。
技术介绍
[0002]疾病监测信息系统是用于实时捕获和分析疾病数据，实现多监测信息系统地无缝连接，监测并评估疾病发展趋势、确定公共卫生突发事件、指导疾病的预防、监控和救治的互操作信息系统。主要包括传染病网络报告信息系统和突发公共卫生事件报告与管理信息系统。监测作为一种连续系统地收集、分析、反馈资料的科研方法，在社会科学与自然科学的多个领域中都有着广泛的应用。
[0003]疾病的发生、发展和分布与地理环境、气候、人文环境有密切关系。一般的疾病监测信息系统采用单一因素、静态、以定性为主的监测分析方法对疾病信息病进行监控分析，这往往不够及时和全面。
技术实现思路
[0004]本申请实施例的目的在于提供一种疫情信息识别方法、装置和设备，用以实现根据疫情对象的疫情基础数据和所属的区域信息，识别出该疫情对象的疫情状态信息。
[0005]本申请实施例第一方面提供了一种疫情信息识别方法，包括：获取疫情对象的疫情基础数据和所属区域信息；根据所述疫情基础数据，生成所述疫情对象的疫情特征集；根据所述疫情特征集和所述区域信息，识别出所述疫情对象的疫情状态信息。
[0006]于一实施例中，所述根据所述疫情基础数据，生成所述疫情对象的疫情特征集，包括：根据预设参数类型，解析所述疫情基础数据；根据解析结果生成所述疫情对象的疫情特征集，所述疫情特征包括：流行病学特征数据、症状特征数据和实验室检查结果数据中的一个或多个。
[0007]于一实施例中，所述根据所述疫情特征集和所述区域信息，识别出所述疫情对象的疫情状态信息，包括：于第一数据库中，查询出具有所述疫情特征集的至少一个疫情类型；统计所述疫情特征集中每个疫情特征在各个所述疫情类型中的条件概率；根据所述条件概率和所述区域信息，识别出所述疫情对象的疫情状态信息。
[0008]于一实施例中，所述根据所述条件概率和所述区域信息，识别出所述疫情对象的疫情状态信息，包括：根据所述区域信息，于第二数据库中，分别查询每个所述疫情类型发生的先验概率；根据所述条件概率和所述先验概率，计算所述疫情对象出现各个所述疫情类型的后验概率；根据所述后验概率，生成所述疫情状态信息。
[0009]于一实施例中，所述根据所述后验概率，生成所述疫情状态信息，包括：将各个所述疫情类型按照所述后验概率从大到小的顺序依次排序；输出每个所述疫情类型的排序结果，作为所述疫情对象的疫情状态信息。
[0010]于一实施例中，还包括：根据所述疫情状态信息，计算所述疫情对象的疫情等级；
当所述疫情等级超过安全阈值时，发出警报信息。
[0011]本申请实施例第二方面提供了一种疫情信息识别装置，包括：获取模块，用于获取疫情对象的疫情基础数据和所属区域信息；生成模块，用于根据所述疫情基础数据，生成所述疫情对象的疫情特征集；识别模块，用于根据所述疫情特征集和所述区域信息，识别出所述疫情对象的疫情状态信息。
[0012]于一实施例中，所述生成模块用于：根据预设参数类型，解析所述疫情基础数据；根据解析结果生成所述疫情对象的疫情特征集，所述疫情特征包括：流行病学特征数据、症状特征数据和实验室检查结果数据中的一个或多个。
[0013]于一实施例中，所述识别模块用于：于第一数据库中，查询出具有所述疫情特征集的至少一个疫情类型；统计所述疫情特征集中每个疫情特征在各个所述疫情类型中的条件概率；根据所述条件概率和所述区域信息，识别出所述疫情对象的疫情状态信息。
[0014]于一实施例中，所述根据所述条件概率和所述区域信息，识别出所述疫情对象的疫情状态信息，包括：根据所述区域信息，于第二数据库中，分别查询每个所述疫情类型发生的先验概率；根据所述条件概率和所述先验概率，计算所述疫情对象出现各个所述疫情类型的后验概率；根据所述后验概率，生成所述疫情状态信息。
[0015]于一实施例中，所述根据所述后验概率，生成所述疫情状态信息，包括：将各个所述疫情类型按照所述后验概率从大到小的顺序依次排序；输出每个所述疫情类型的排序结果，作为所述疫情对象的疫情状态信息。
[0016]于一实施例中，所述装置还包括：计算模块，用于根据所述疫情状态信息，计算所述疫情对象的疫情等级；报警模块，用于当所述疫情等级超过安全阈值时，发出警报信息。
[0017]本申请实施例第三方面提供了一种电子设备，包括：存储器，用以存储计算机程序；处理器，用以执行本申请实施例第一方面及其任一实施例的方法，以识别出疫情对象的疫情状态信息。
[0018]本申请提供的疫情信息识别方法、装置和设备，首先搜集疫情对象的疫情基础信息，以及疫情对象所属的区域信息，然后通过对疫情基础信息进行数据解析，从中获得疫情对象的疫情特征集，综合考虑疫情特征集与区域信息之间的联系，进而识别出该疫情对象的疫情状态信息，提高了疫情信息识别的准确率，有助于提早发现疫情的发生状态，提高疫情监测效率。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0020]图1为本申请一实施例的电子设备的结构示意图；
[0021]图2为本申请一实施例的疫情信息监测场景示意图；
[0022]图3为本申请一实施例的疫情信息识别方法的流程示意图；
[0023]图4A为本申请一实施例的疫情信息识别方法的流程示意图；
[0024]图4B为本申请一实施例的贝叶斯分类模型流程示意图；
[0025]图5为本申请一实施例的疫情信息识别装置的结构示意图。
具体实施方式
[0026]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0027]如图1所示，本实施例提供一种电子设备1，包括：至少一个处理器11和存储器12，图1中以一个处理器为例。处理器11和存储器12通过总线10连接，存储器12存储有可被处理器11执行的指令，指令被处理器11执行，以使电子设备1可执行下述的实施例中方法的全部或部分流程，以根据疫情对象的疫情基础数据和所属区域信息，识别出疫情对象的疫情状态信息。
[0028]于一实施例中，电子设备1可以是手机、笔记本电脑、台式计算机等设备。
[0029]请参看图2，其为本申请一实施例的疫情信息监测场景示意图，包括：数据收集平台210、监测服务器220和用户终端230，其中：
[0030]数据收集平台210，用于收集疫情对象的疫情基础数据，疫情对象可以是人，可以是人类中的特殊群体，比如学生。以学生为例，数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种疫情信息识别方法，其特征在于，包括：获取疫情对象的疫情基础数据和所属区域信息；根据所述疫情基础数据，生成所述疫情对象的疫情特征集；根据所述疫情特征集和所述区域信息，识别出所述疫情对象的疫情状态信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述疫情基础数据，生成所述疫情对象的疫情特征集，包括：根据预设参数类型，解析所述疫情基础数据；根据解析结果生成所述疫情对象的疫情特征集，所述疫情特征包括：流行病学特征数据、症状特征数据和实验室检查结果数据中的一个或多个。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述疫情特征集和所述区域信息，识别出所述疫情对象的疫情状态信息，包括：于第一数据库中，查询出具有所述疫情特征集的至少一个疫情类型；统计所述疫情特征集中每个疫情特征在各个所述疫情类型中的条件概率；根据所述条件概率和所述区域信息，识别出所述疫情对象的疫情状态信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述条件概率和所述区域信息，识别出所述疫情对象的疫情状态信息，包括：根据所述区域信息，于第二数据库中，分别查询每个所述疫情类型发生的先验概率；根据所述条件概率和所述先验概率，计算所述疫情对象出现各个所述疫情类型的后验概率；根据所述后验概率，生成所述疫情状态信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述后验概率，生成所述疫情状态信息，包括：将各个所述疫情类型按照所述后验概率从大到小的顺序依次排序；输出每个所述疫情类型的排序结果，作为所述疫情对象的疫情状态信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述疫情状态信息，计算所述疫情对象的疫情等级；当所述疫情等级超过安全阈值时，发出警报信息。7.一种疫情信...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨涛，孔晓明，徐萌胜，孟祥杰，干伟群，杨刚，
申请(专利权)人：杭州市余杭区疾病预防控制中心杭州市余杭区卫生检测检验中心，杭州市余杭区健康教育所，杭州市余杭区职业病防治中心，
类型：发明
国别省市：
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