CN114743690B 传染病的预警方法、装置、介质及电子设备 （医渡云（北京）技术有限公司）

息进行风险评估得到待测人群密接转确诊的概率，以根据密接转确诊的概率对传染病进行预2获取历史数据集以确定样本数据集，所述样本数据集包区域在传染病中积累的密切接触者数据中的一种或根据交叉验证方法划分所述样本数据集，并根据划分后的样本数据获取待测人群的密接信息，并根据所述风险评估模型对所述所述根据所述密接转确诊的概率对传染病进行预警包括：获取与所述待在所述第二比较结果为待测人群密接转确诊的概率小于概率阈在所述信息数据库中采集密接信息，所述密接信息包括目标人利用所述训练集和所述校验集对应的所述特征数据和所述确诊信息对所述初始化模根据所述目标参数得到风险评估模型，所述目标参数对应于所3获取与所述目标参数对应的参数阈值，并将所述目标参数与根据所述第一比较结果确定与所述目标参数对应的所述数据特征对待测人群密接转对所述待测人群的密接信息进行量化处理得到待评估将所述待评估特征数据输入至所述风险评估模型中，以使所述样本获取模块，被配置为获取历史数据集以确定样本数据集，标人群的密接信息以及目标人群的确诊信息，所述目标人群包括传染病的密切接触人群，本次传染病已经采集的密切接触者数据、目标区域上一次传染病中积累的密切接触者数模型训练模块，被配置为根据交叉验证方法划分所述样本数据集，模型验证模块，被配置为对所述初始化模型中的所述特征数据进行验概率预警模块，被配置为获取待测人群的密接信息，并根据所述风所述根据所述密接转确诊的概率对传染病进行预警包括：获取与所述待发送器执行时实现权利要求1-6中任意一其中，所述发送器被配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-6中任意一项45[0016]在本公开的一种示例性实施例中，所述根据交叉验证方[0020]利用所述训练集和所述校验集对应的所述特征数据和所述确诊信息对所述初始[0024]根据所述第一比较结果确定与所述目标参数对应的所述数据特征对待测人群密转确诊的概率与所述概率阈值进行比较得到第二6所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意示例性实施例中的传染病[0044]图2示意性示出本公开示例性实施例中在样本数据集中采集密接信息的方法的流[0045]图3示意性示出本公开示例性实施例中训练得到初始化模型的方法的流程示意[0048]图6示意性示出本公开示例性实施例中对待测人群的密接信息进行风险评估的方[0049]图7示意性示出本公开示例性实施例中根据密接转确诊的概率对传染病进行预警[0051]图9示意性示出本公开示例性实施例中一种用于实现传染病的预警方法的电子设[0052]图10示意性示出本公开示例性实施例中一种用于实现传染病的预警方法的计算7以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方[0060]步骤S110.获取样本数据集，样本数据[0062]步骤S130.根据交叉验证方法划分[0064]步骤S150.获取待测人群的密接8集的密切接触者数据统计出本次传染病密切接触者的人数和本次传染病密切接触者中转据集中确定本次传染病中已经采集的密切接触者数据以确定多个历史数据集中的本市上一次传染病中积累的密切接触者数据9其他城市类似传染病中积累的密切接触者数据[0086]在可选的实施例中，图2示出了在样本数据集中采集密接信息的方法的流程示意[0113]为了使得构造的风险评估模型准确，可以对特征数据和确诊信息进行验证评[0114]一般情况下，将K折交叉验证用于模型调优，找到使得模型泛化性能最优的超参[0115]K折交叉验证使用了无重复抽样技术的好处，那就是每次迭代过程中每个样本点对应的特征数据和确诊信息作为校验集，剩余4份样本数据集对应的特征数据和确诊信息[0128]一般回归分析中w表示特征的系数，从上式可以看到正则化项是对系数做了处理[0140]当在原始损失函数J0后添加L1正则化项时，相当于对再次将训练集中的数据特征代入L1正则化函数中得到与调整后的正则化系数α对应的损失[0153]进一步的，令5个初始化模型输出对应的训练集和校验集的目标人群密接转确诊[0155]并且，将样本数据集中密接信息对应的特征数据分别输入至5组初始参数不同的[0156]由于样本数据集中的密切接触者的确诊信息已知，因此可以将5个目标人群密接[0161]确定出的与目标参数对应的初始化模型可以是建立好的未确定目标参数的逻辑[0167]当目标参数包括一组回归系数时，可以将每一个回归系数与该参数阈值进行比[0170]当目标参数中的一个回归系数与参数阈值的第一比较结果为该回归系数大于参[0173]当目标参数中的一个回归系数与参数阈值的第一比较结果为该回归系数等于参数阈值时，表明该回归系数对应的数据特征对待测人群密接转确诊的概率不存在任何作[0176]当目标参数中的一个回归系数与参数阈值的第一比较结果为该回归系数小于参数阈值时，表明该回归系数对应的数据特征对待测人群密接转确诊的概率会产生反向作对应的数据特征对待测人群密接转确诊的概率无作[0179]当目标参数中的一个回归系数与参数阈值的第一比较结果为该回归系数小于参[0186]在可选的实施例中，图6示出了对待测人群的密接信息进行风险评估的方法的流[0187]在采集到待测人群的密接信息时，可以按照表1所示的方式对该待测人群的密接[0192]在可选的实施例中，图7示出了根据密接转确诊的概率对传染病进行预警的方法[0198]具体的，第一措施可以包括对该高风险人群尽快完成尽[0201]若第二比较结果为待测人群密接转确诊的概率小于风险阈值，确定采用第二措[0217]在本公开的一种示例性实施例中，所述根据交叉验证方[0221]利用所述训练集和所述校验集对应的所述特征数据和所述确诊信息对所述初始[0225]根据所述第一比较结果确定与所述目标参数对应的所述数据特征对待测人群密转确诊的概率与所述概率阈值进行比较得到第二[0232]上述传染病的预警装置800的具体细节已经在对应的传染病的预警方法中进行了[0233]应当注意，尽管在上文详细描述中提及了传染病的预警装置800的若干模块或者模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单[0235]下面参照图9来描述根据本发明的这种实施例的电子设备900。图9显示的电子设[0237]其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元910执[0238]存储单元920可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元[0239]存储单元920还可以包括具有一组(至少一个)程序模块925的[0240]总线930可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储[0244]参考图10所示，描述了根据本发明的实施例的用于实现上述方法的程序产品[0248]可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常