基于大数据的路径预测管控方法、装置及存储介质与流程

技术特征：
1.一种基于大数据的路径预测管控方法，其特征在于，包括：获取预测区域在预设时间段内所有患者的病例信息，确定病例信息中与第一病情集合对应的多个目标病例信息；获取每个目标病例信息的初始时间点，根据所述初始时间点、目标病例信息确定每个目标病例信息所对应的感染定位时间点；确定预设时间段内每个时间点所对应的感染定位时间点的数量，根据预设时间段内每个时间点的感染定位时间点的数量计算目标传染病在预设时间段内的第一数据处理值；若判断所述第一数据处理值大于第一阈值则输出第一提醒信息，获取与每个目标病例信息所对应的行走路径信息；将多个目标病例信息所对应的行走路径信息比对得到目标路径集合，对所述目标路径集合输出以使管理员进行管控。2.根据权利要求1所述的基于大数据的路径预测管控方法，其特征在于，在获取预测区域在预设时间段内所有患者的病例信息，确定病例信息中与第一病情集合对应的多个目标病例信息，所述第一病情集合包括至少一个病情的步骤中，包括：遍历第一病情集合内的关键词分别与预设时间段内所有患者的病例信息进行比对；将与第一病情集合内的关键词所对应的病例信息作为目标病例信息。3.根据权利要求1所述的基于大数据的路径预测管控方法，其特征在于，在获取每个目标病例信息的初始时间点，根据所述初始时间点、目标病例信息确定每个目标病例信息所对应的感染定位时间点的步骤中，包括：获取每个目标病例信息内的病例内容，所述病例内容包括第一阶病情、第二阶病情以及第三阶病情，所述第一阶病情、第二阶病情以及第三阶病情的病情是依次递增的；若初始时间点所对应的病例内容为第一阶病情，则将初始时间点作为感染定位时间点；若初始时间点所对应的病例内容为第二阶病情，则根据所述第二阶病情的初始时间点、患者的病例信息得到与所述第二阶病情对应的感染定位时间点；若初始时间点所对应的病例内容为第三阶病情，则根据所述第二阶病情的初始时间点、患者的病例信息得到与所述第三阶病情对应的感染定位时间点。4.根据权利要求3所述的基于大数据的路径预测管控方法，其特征在于，在若初始时间点所对应的病例内容为第二阶病情，则根据所述第二阶病情的初始时间点、患者的病例信息得到与所述第二阶病情对应的感染定位时间点的步骤中，包括：获取病例信息中患者的年龄信息以及病情等级信息；确定与所述第二阶病情对应的一阶标准时间段；根据所述年龄信息、病情等级信息、一阶标准时间段计算与所述第二阶病情对应的延迟时间段；根据所述延迟时间段、第二阶病情的初始时间点得到第二阶病情对应的感染定位时间点，通过以下公式计算延迟时间段和感染定位时间点，
其中，t1为与所述第二阶病情对应的延迟时间段，k1为第一年龄权重值，y1为病例信息中的年龄信息，y2标准年龄信息，k2第一病状权重值，g1为病例信息中的病情等级信息，g2为标准等级信息，t2为第二阶病情对应的延迟时间段，t1为第二阶病情对应的感染定位时间点，t2第二阶病情的初始时间点。5.根据权利要求3所述的基于大数据的路径预测管控方法，其特征在于，在若初始时间点所对应的病例内容为第三阶病情，则根据所述第二阶病情的初始时间点、患者的病例信息得到与所述第三阶病情对应的感染定位时间点的步骤中，包括：获取病例信息中患者的年龄信息以及病情等级信息；确定与所述第三阶病情对应的二阶标准时间段；根据所述年龄信息、病情等级信息、二阶标准时间段计算与所述第三阶病情对应的延迟时间段；根据所述延迟时间段、第三阶病情的初始时间点得到第三阶病情对应的感染定位时间点，通过以下公式计算延迟时间段和感染定位时间点，其中，t3为与所述第三阶病情对应的延迟时间段，k3为第二年龄权重值，y3为病例信息中的年龄信息，y4标准年龄信息，k4为第二病状权重值，g3为病例信息中的病情等级信息，g4为标准等级信息，t4为第三阶病情对应的延迟时间段，t3为第三阶病情对应的感染定位时间点，t4为第三阶病情的初始时间点。6.根据权利要求1所述的基于大数据的路径预测管控方法，其特征在于，在确定预设时间段内每个时间点所对应的感染定位时间点的数量，根据预设时间段内每个时间点的感染定位时间点的数量计算目标传染病在预设时间段内的第一数据处理值的步骤中，包括：将任意两个相邻时间点的感染定位时间点数量进行比对得到相对应的第一差值；对所有的第一差值进行统计得到第一数据处理值，通过以下公式计算第一数据处理值，其中，f1为第一数据处理值，f
i 1
为第i 1个时间点中所对应的感染定位时间点数量，f
i
为第i个时间点中所对应的感染定位时间点数量，n为预设时间段内时间点的上限值，n为预设时间段内时间点的数量值，α1为第一预测权重值。7.根据权利要求6所述的基于大数据的路径预测管控方法，其特征在于，还包括：接收用户输入的趋势值调整数据，所述趋势值调整数据为对所计算的第一数据处理值进行调整，得到调整后的第一数据处理值；
将调整后的第一数据处理值与所计算的趋势值调整数据进行比对得到第一比对值，根据所述第一比对值对第一预测权重值调整得到第二预测权重值；通过以下公式计算第二预测权重值，其中，f2为调整后的第一数据处理值，α2为第二预测权重值，β1第一上调整系数，β2第一下调整系数。8.根据权利要求1所述的基于大数据的路径预测管控方法，其特征在于，在将多个目标病例信息所对应的行走路径信息比对得到目标路径集合，对所述目标路径集合输出以使管理员进行管控的步骤中，包括：确定目标病例信息所对应的行走路径信息中停留时间超过预设时间值的目标区域，统计所有超过预设时间值的目标区域得到第一区域总集合；统计每个目标病例信息在第一区域总集合中每个目标区域的出现次数；根据每个目标区域的出现次数、每个目标区域所对应的目标病例信息的数量得到该目标区域所对应的区域系数，将区域系数大于第二阈值的目标区域统计为目标路径集合；通过以下公式计算区域系数，其中，x
j
为第j个目标区域的区域系数，z1为第一区域权重值，c
j
为第j个目标区域的出现次数，e
j
为第j个目标区域的目标病例信息的数量，v1为目标区域的属性权重。9.一种基于大数据的路径预测管控装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取预测区域在预设时间段内所有患者的病例信息，确定病例信息中与第一病情集合对应的多个目标病例信息，所述第一病情集合包括至少一个病情；确定模块，用于获取每个目标病例信息的初始时间点，根据所述初始时间点、目标病例信息确定每个目标病例信息所对应的感染定位时间点；计算模块，用于确定预设时间段内每个时间点所对应的感染定位时间点的数量，根据预设时间段内每个时间点的感染定位时间点的数量计算目标传染病在预设时间段内的第一数据处理值；判断模块，用于若判断所述第一数据处理值大于第一阈值则输出第一提醒信息，获取与每个目标病例信息所对应的行走路径信息；比对模块，用于将多个目标病例信息所对应的行走路径信息比对得到目标路径集合，对所述目标路径集合输出以使管理员进行管控。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现权利要求1至8任一所述的方法。

技术总结
本发明提供一种基于大数据的路径预测管控方法、装置及存储介质，包括：获取预测区域在预设时间段内所有患者的病例信息，确定病例信息中与第一病情集合对应的多个目标病例信息；获取每个目标病例信息的初始时间点，根据初始时间点、目标病例信息确定每个目标病例信息所对应的感染定位时间点；确定预设时间段内每个时间点所对应的感染定位时间点的数量，计算目标传染病在预设时间段内的第一数据处理值；若第一数据处理值大于第一阈值则输出第一提醒信息，获取与每个目标病例信息所对应的行走路径信息；将多个目标病例信息所对应的行走路径信息比对得到目标路径集合，对目标路径集合输出进行管控。出进行管控。出进行管控。


技术研发人员：陈春平 林建 霍瑞
受保护的技术使用者：杭州杏林信息科技有限公司
技术研发日：2022.03.15
技术公布日：2022/6/10