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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

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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。

著录项

  • 公开/公告号CN112185566B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海玺翎智能科技有限公司;

    申请/专利号CN202011099761.9

  • 发明设计人 刘源;朱怡婧;

    申请日2020-10-14

  • 分类号G16H50/50(20180101);G16H50/80(20180101);G06N20/00(20190101);G06N5/00(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 201203 上海市浦东新区盛夏路560号302C室

  • 入库时间 2022-08-23 12:17:50

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