CN117174332A - 一种基于多源数据的传染病监测预警***及预警方法 - Google Patents
一种基于多源数据的传染病监测预警***及预警方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117174332A CN117174332A CN202310602377.3A CN202310602377A CN117174332A CN 117174332 A CN117174332 A CN 117174332A CN 202310602377 A CN202310602377 A CN 202310602377A CN 117174332 A CN117174332 A CN 117174332A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- processing center
- data processing
- control data
- disease control
- monitoring module
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 175
- 208000035473 Communicable disease Diseases 0.000 title claims abstract description 146
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 title claims abstract description 127
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 180
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 180
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims abstract description 99
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims abstract description 77
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 44
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000006854 communication Effects 0.000 claims description 18
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 18
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 230000007175 bidirectional communication Effects 0.000 claims description 3
- 229940126585 therapeutic drug Drugs 0.000 claims description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 5
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 206010008479 Chest Pain Diseases 0.000 description 2
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 2
- 206010019233 Headaches Diseases 0.000 description 2
- 206010068319 Oropharyngeal pain Diseases 0.000 description 2
- 201000007100 Pharyngitis Diseases 0.000 description 2
- 206010037660 Pyrexia Diseases 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 231100000869 headache Toxicity 0.000 description 2
- 230000036541 health Effects 0.000 description 2
- 230000005180 public health Effects 0.000 description 2
- 241000282414 Homo sapiens Species 0.000 description 1
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000003748 differential diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 230000002458 infectious effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
本发明涉及传染病预测技术领域，具体公开了一种基于多源数据的传染病监测预警***及预警方法；通过气象采集模块对区域内的气象环境参数进行监测，通过医院就诊监测模块监测医院的就诊记录，通过药房药物销售监测模块监测药房内药物的销售记录，通过考勤监测模块监测人员出勤数据，通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心对气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块采集的数据基于GIS分析预警平台进行数据分析，以获得当前传染病的流行趋势，并进行预警提示；本发明除了考量气象数据和药房药物销售记录情况外，还考量了特定药物的销售记录和人员出勤记录，从而能够更加全面有效的进行传染病的发展趋势分析。
Description
技术领域
本发明涉及传染病预测技术领域，具体为一种基于多源数据的传染病监测预警***及预警方法。
背景技术
在所有公共卫生突发事件中，传染病因其具有突发性和重大健康风险，是全球公共卫生重点关注的领域。近年来，随着新发重大传染病疫情的大范围传播，对人类的生命健康造成严重威胁。建立强有力的传染病监测、预警和报告体系，能够提前发现传染病发病苗头和流行趋势，为及时有效地采取防控措施，减少传染病危害提供支撑。
但是，目前尚未有直接应用在医院的传染病***，目前临床每日门诊就诊量较大，一线医院人员很难快速分辨出传染病，需通过实验室检测等方法辅助确认，其确诊流程较长，导致失去了对病毒早期识别和控制的时间。另外经基于医院历史就诊数据的统计学分析，发现医院的确诊传染病发展趋势与整个省市的传染病发展趋势基本一致，但是因为医院内的传染病数较少，现有的传染病模型在医院数据的基础上预测效果较差。为了解决该技术问题，申请公布号为CN113793693A的中国发明专利申请，公开了一种传染病流行趋势预测方法，包括：从医疗数据库、知识库和气象数据库中获取历史第一预设时间段内每日的医疗数据、社会活动数据和气候数据；根据所述每日的医疗数据、社会活动数据和气候数据，确定目标特征数据；根据每日的目标特征数据构建基于时间的序列数据；利用所述序列数据和多维自回归神经网络模型进行训练，以得到传染病流行趋势预测模型；使用所述传染病流行趋势预测模型预测目标传染病在未来第二预设时间段内的流行趋势。虽然，该现有技术能够帮助提高传染病诊断与鉴别诊断能力，并能够及时监控其流行趋势，及时遏制传染病扩散造成的损失；但是，其监测数据源较为单一，不能精准、全面的进行传染病发展趋势进行预测。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于多源数据的传染病监测预警***及预警方法，解决了上述背景技术中提出的问题。
本发明技术方案如下：
一种基于多源数据的传染病监测预警***，包括：
主疾控数据处理中心，所述主疾控数据处理中心用于实现全国范围内的传染病数据的收集、处理与分析；
子疾控数据处理中心，所述子疾控数据处理中心与所述主疾控数据处理中心双向通信连接，所述子疾控数据处理中心用于实现区域内的传染病数据的收集、处理与分析，并将收集到的区域内的传染病数据上传至所述主疾控数据处理中心；
气象采集模块，所述气象采集模块与所述子疾控数据处理中心通信连接，所述子疾控数据处理中心采集所述气象采集模块监测的气象数据；
医院就诊监测模块，所述医院就诊监测模块与所述子疾控数据处理中心通信连接，所述子疾控数据处理中心采集所述医院就诊监测模块监测的就诊记录数据；
药房药物销售监测模块，所述药房药物销售监测模块与所述子疾控数据处理中心通信连接，所述子疾控数据处理中心采集所述药房药物销售监测模块监测药物销售数据；
考勤监测模块，所述考勤监测模块与所述自己空数据处理中心通信连接，所述子疾控数据处理中心采集所述考勤监测模块监测的人员出勤数据；
GIS分析预警平台，所述GIS分析预警平台融合于所述主疾控数据处理中心以及子疾控数据处理中心，以对采集自所述气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块的数据结合地理位置信息进行分析；
数据存储中心，所述数据存储中心与所述主疾控数据处理中心和子疾控数据处理中心通信连接，用于存储采集自气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块的数据，以及GIS分析预警平台分析的结果，以及传染病历史分析数据。
进一步，所述主疾控数据处理中心与所述子疾控数据处理中心分别连接有显示模块，所述显示模块用于显示传染病分析结果。
进一步，所述医院就诊监测模块接入医院就诊信息管理***，以采集医院就诊信息管理***中的电子病历，以采集特定时间、特定区域内、特定病症的病例数据。
所述药房药物销售监测模块接入各药店的药物销售管理***，以采集所述药房药物销售记录数据，以采集特定时间、特定区域内、特定药品的销售数据。
进一步，所述主疾控数据处理中心与子疾控数据处理中心还接入有医保数据平台，所述主疾控数据处理中心与子疾控数据处理中心能够调取所述医保数据平台中个人医保用户中的就诊及购药记录数据信息。
进一步，还包括传染病数据库，所述传染病数据库中存储有各种现有传染病种类数据信息，所述主疾控数据处理中心与子疾控数据处理中心均与所述传染病数据库通信连接，所述主疾控数据处理中心与子疾控数据处理中心能够调取所述传染病数据库中的传染病数据信息。
一种基于多源数据的传染病监测预警方法，包括以下过程：
通过气象采集模块对区域内的气象环境参数进行监测，通过医院就诊监测模块监测医院的就诊记录，通过药房药物销售监测模块监测药房内药物的销售记录，通过考勤监测模块监测人员出勤数据，通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心对气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块采集的数据基于GIS分析预警平台进行数据分析，以获得当前传染病的流行趋势，并进行预警提示。
进一步，通过所述气象采集模块对区域内的温度、湿度、风速、风量、光照度进行采集，并将采集到的数据发送至子疾控数据处理中心及主疾控数据处理中心；
将所述药房药物销售监测模块接入区域内所有药店的药物销售管理***，并通过药房药物销售监测模块采集特定药品的销售数量数据；
将所述考勤监测模块接入学校和企事业单位的考勤***，通过所述考勤监测模块采集学校和企事业单位的人员出勤与缺勤情况；
所述主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心采集气象采集模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块监测的数据，并对接收到的数据进行分析，以获得当前传染病的流行趋势，并进行预警提示。
进一步，所述主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心分析数据的过程为：
步骤S1、传染病发展的预判断
步骤S11、通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心将所述气象采集模块采集的气象信息与传染病数据库中的传染病数据信息进行比对，以确定所检测到的气象信息对应的传染病的种类；
步骤S12、通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心将所述医院就诊监测模块采集的病例数据与步骤S11确定的气象信息对应的传染病种类的传染病数据信息进行比对，以确定检测的气象信息和病例数据对应的具体的传染病种类；
步骤S2、传染病发展的判断
步骤S21、基于步骤S1，通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心收集所述药房药物销售监测模块采集的步骤S12确定的传染病种类对应治疗药物的销售记录；
步骤S22、基于步骤S21，结合GIS分析预警平台中地理位置信息，判断确定的传染病种类对应治疗药物区域内的销售情况；
步骤S23、基于步骤S1，通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心收集所述考勤模块采集的人员出勤与缺勤情况数据，并结合GIS分析预警平台中地理位置信息，判断人员缺勤数量情况；
步骤S24、完成步骤S22和步骤S23后，根据传染病对应治疗药物销售数量和人员缺勤数量情况，判断传染病正在迅速发展的区域，并预测传染病即将爆发的区域。
进一步，所述气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块以及考勤模块采集的数据均具有对应的地理位置信息，所述主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心采集对应的数据信息中均附带有具体的地理位置信息。
有益效果
一、相对于现有技术，本发明提供的基于多源数据的传染病监测预警***，具备以下有益效果：
1、本发明通过设置气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块实现独院数据的采集，并通过主疾控数据处理中心、子疾控数据处理中心以及融合于主疾控数据处理中心和子疾控数据处理中心的GIS分析预警平台实现多源数据的分析，结合多源数据分析传染病的发展趋势，着重的引入药房药物销售记录和人员考勤记录，从而更全面的分析出区域内传染病发展的趋势；
2、本发明通过引入药房药物销售记录和人员考勤记录，将药房药物销售记录和人员考勤记录作为传染病发展趋势的参考项，从而使得传染病发展趋势的分析更全面、更精确；
3、本发明将GIS分析预警平台融合到主疾控数据处理中心和子疾控数据处理中心中进行传染病发展趋势的预警分析，以便于结合地理位置信息对采集的数据进行分析，最终针对不同的地域进行传染病发展的分析与预警。
二、相对于现有技术，本发明提供的基于多源数据的传染病监测预警方法，具备以下有益效果：
本发明在进行传染病监测预警的过程中，通过主疾控数据处理中心、子疾控数据处理中心以及融合于主疾控数据处理中心和子疾控数据处理中心的GIS分析预警平台对采集到的气象数据、药房药物销售记录、人员出勤记录进行分析，除了考量气象数据和药房药物销售记录情况外，还考量了特定药物的销售记录和人员出勤记录，从而能够更加全面有效的进行传染病的发展趋势分析。
附图说明
图1为本发明的架构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
如图1所示，一种基于多源数据的传染病监测预警***，包括：
主疾控数据处理中心，所述主疾控数据处理中心用于实现全国范围内的传染病数据的收集、处理与分析；
子疾控数据处理中心，所述子疾控数据处理中心与所述主疾控数据处理中心双向通信连接，所述子疾控数据处理中心用于实现区域内的传染病数据的收集、处理与分析，并将收集到的区域内的传染病数据上传至所述主疾控数据处理中心；
气象采集模块，所述气象采集模块与所述子疾控数据处理中心通信连接，所述子疾控数据处理中心采集所述气象采集模块监测的气象数据；
医院就诊监测模块，所述医院就诊监测模块与所述子疾控数据处理中心通信连接，所述子疾控数据处理中心采集所述医院就诊监测模块监测的就诊记录数据；
药房药物销售监测模块，所述药房药物销售监测模块与所述子疾控数据处理中心通信连接，所述子疾控数据处理中心采集所述药房药物销售监测模块监测药物销售数据；
考勤监测模块，所述考勤监测模块与所述自己空数据处理中心通信连接，所述子疾控数据处理中心采集所述考勤监测模块监测的人员出勤数据；
GIS分析预警平台，所述GIS分析预警平台融合于所述主疾控数据处理中心以及子疾控数据处理中心，以对采集自所述气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块的数据结合地理位置信息进行分析；
数据存储中心，所述数据存储中心与所述主疾控数据处理中心和子疾控数据处理中心通信连接，用于存储采集自气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块的数据，以及GIS分析预警平台分析的结果，以及传染病历史分析数据；
本发明中，子疾控数据处理中心为多级疾控数据处理中心，包括区（县）级子疾控数据处理中心、市级子疾控数据处理中心、省（自治区）级自己空数据处理中心，其中区（县）级子疾控数据处理中心负责对本区（县）内的传染病发展趋势进行分析预警；市级子疾控数据处理中心接收区（县）级子疾控数据处理中心上传的本区域内的气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块监测的数据信息，并对接收的数据进行分析；省（自治区）级自己空数据处理中心接收市级子疾控数据处理中心上传的本区域内的气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块监测的数据信息，并对接收的数据进行分析；从而实现区（县）、市、省（自治区）多级本区域内的传染病发展趋势的预警分析，最终，主疾控数据处理中心接收省（自治区）级自己空数据处理中心上传的本区域内的气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块监测的数据信息，从而实现主疾控数据处理中心实现对全国范围内传染病数据的收集、处理与分析，其具体进行数据处理与分析时，以行政单位为单元进行传染病发展趋势的分析。
本发明中，所述主疾控数据处理中心与所述子疾控数据处理中心分别连接有显示模块，所述显示模块用于显示传染病分析结果，从而将传染病分析结果进行展示，便于管理人员能够实时了解传染病的发展趋势情况。
本发明中，所述医院就诊监测模块接入医院就诊信息管理***，以采集医院就诊信息管理***中的电子病历，以采集特定时间、特定区域内、特定病症的病例数据；其中特定时间根据当前疫情发展情况设定，例如可以采集疫情起始初期到当前截止时间内的特定区域内的电子病历，在采集电子病历时，可以选择采集与当前传染病的病症相关病症的电子病历，例如，某一类传染病的病症为发热、头痛、咽喉痛、胸痛、咳嗽，则医院就诊监测模块仅采集电子病历中记录有病症为发热、头痛、咽喉痛、胸痛、咳嗽的电子病历。
本发明中，所述药房药物销售监测模块接入各药店的药物销售管理***，以采集所述药房药物销售记录数据，以采集特定时间、特定区域内、特定药品的销售数据；其中特定时间根据当前疫情发展情况设定，例如可以采集疫情起始初期到当前截止时间内的特定区域内药房药物销售记录，具体的，可以通过定向设定用于治疗某类传染病病症的特定药物名称，然后由药房药物销售监测模块采集个药店内该类药物的销售记录数据。
本发明中，所述主疾控数据处理中心与子疾控数据处理中心还接入有医保数据平台，所述主疾控数据处理中心与子疾控数据处理中心能够调取所述医保数据平台中个人医保用户中的就诊及购药记录数据信息；由于医保数据平台对应个人医保账户记录有个人就诊及购药记录数据信息，因此可以同步作为传染病发展趋势的预警分析，在进行数据分析时，为了避免与医院就诊检测模块和药房药物销售监测模块采集的数据重复，因此需要预先进行数据清洗与去重处理。
本发明中，还包括传染病数据库，所述传染病数据库中存储有各种现有传染病种类数据信息，所述主疾控数据处理中心与子疾控数据处理中心均与所述传染病数据库通信连接，所述主疾控数据处理中心与子疾控数据处理中心能够调取所述传染病数据库中的传染病数据信息。
一种基于多源数据的传染病监测预警方法，包括以下过程：
通过气象采集模块对区域内的气象环境参数进行监测，通过医院就诊监测模块监测医院的就诊记录，通过药房药物销售监测模块监测药房内药物的销售记录，通过考勤监测模块监测人员出勤数据，通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心对气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块采集的数据基于GIS分析预警平台进行数据分析，以获得当前传染病的流行趋势，并进行预警提示；
其中，主疾控数据处理中心采集数据时，仅能采集子疾控数据处理中心采集的气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块采集的数据；
其中，子疾控数据处理中心为多级疾控数据处理中心，包括区（县）级子疾控数据处理中心、市级子疾控数据处理中心、省（自治区）级自己空数据处理中心，其中区（县）级子疾控数据处理中心负责对本区（县）内的传染病发展趋势进行分析预警；市级子疾控数据处理中心接收区（县）级子疾控数据处理中心上传的本区域内的气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块监测的数据信息，并对接收的数据进行分析；省（自治区）级自己空数据处理中心接收市级子疾控数据处理中心上传的本区域内的气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块监测的数据信息，并对接收的数据进行分析；从而实现区（县）、市、省（自治区）多级本区域内的传染病发展趋势的预警分析，最终，主疾控数据处理中心接收省（自治区）级自己空数据处理中心上传的本区域内的气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块监测的数据信息，从而实现主疾控数据处理中心实现对全国范围内传染病数据的收集、处理与分析，其具体进行数据处理与分析时，以行政单位为单元进行传染病发展趋势的分析。
本发明中，通过所述气象采集模块对区域内的温度、湿度、风速、风量、光照度进行采集，并将采集到的数据发送至子疾控数据处理中心及主疾控数据处理中心；在进行数据发送时，气象采集模块将采集到的温度、湿度、风速、风量、光照度数据发送至子疾控数据处理中心，再由子疾控数据处理中心发送至主疾控数据处理中心；
将所述药房药物销售监测模块接入区域内所有药店的药物销售管理***，并通过药房药物销售监测模块采集特定药品的销售数量数据；
将所述考勤监测模块接入学校和企事业单位的考勤***，通过所述考勤监测模块采集学校和企事业单位的人员出勤与缺勤情况；
所述主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心采集气象采集模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块监测的数据，并对接收到的数据进行分析，以获得当前传染病的流行趋势，并进行预警提示。
本发明中，所述主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心分析数据的过程为：
步骤S1、传染病发展的预判断
步骤S11、通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心将所述气象采集模块采集的气象信息与传染病数据库中的传染病数据信息进行比对，以确定所检测到的气象信息对应的传染病的种类；
步骤S12、通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心将所述医院就诊监测模块采集的病例数据与步骤S11确定的气象信息对应的传染病种类的传染病数据信息进行比对，以确定检测的气象信息和病例数据对应的具体的传染病种类；
步骤S2、传染病发展的判断
步骤S21、基于步骤S1，通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心收集所述药房药物销售监测模块采集的步骤S12确定的传染病种类对应治疗药物的销售记录；
步骤S22、基于步骤S21，结合GIS分析预警平台中地理位置信息，判断确定的传染病种类对应治疗药物区域内的销售情况；
步骤S23、基于步骤S1，通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心收集所述考勤模块采集的人员出勤与缺勤情况数据，并结合GIS分析预警平台中地理位置信息，判断人员缺勤数量情况；
步骤S24、完成步骤S22和步骤S23后，根据传染病对应治疗药物销售数量和人员缺勤数量情况，判断传染病正在迅速发展的区域，并预测传染病即将爆发的区域。
本发明中，所述气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块以及考勤模块采集的数据均具有对应的地理位置信息，所述主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心采集对应的数据信息中均附带有具体的地理位置信息。
本发明中提供的基于多源数据的传染病监测预警方法中，主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心分别连接有显示模块，对应的显示模块显示出通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心分析出的传染病发展情况，其中传染病发展情况通过GIS分析预警平台基于地理位置信息进行展示，对于传染病发展程度不同的区域，以不同颜色的标记进行展示；对于主疾控数据处理中心而言，其能够调取数据存储中心中存储的所有监测数据，以及主疾控数据处理中心与各子疾控数据处理中心中的GIS分析预警平台分析的结果，同样能够调取数据存储中心中存储的传染病历史分析数据；子疾控数据处理中心能够调取数据存储中心中存储的与其对应的区域内的检测数据，以及该子疾控数据处理中心的GIS分析预警平台分析的结果，并能够调取数据存储中心中存储的所有传染病历史分析数据。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于多源数据的传染病监测预警***，其特征在于，包括：
主疾控数据处理中心，所述主疾控数据处理中心用于实现全国范围内的传染病数据的收集、处理与分析；
子疾控数据处理中心，所述子疾控数据处理中心与所述主疾控数据处理中心双向通信连接，所述子疾控数据处理中心用于实现区域内的传染病数据的收集、处理与分析，并将收集到的区域内的传染病数据上传至所述主疾控数据处理中心；
气象采集模块，所述气象采集模块与所述子疾控数据处理中心通信连接，所述子疾控数据处理中心采集所述气象采集模块监测的气象数据；
医院就诊监测模块，所述医院就诊监测模块与所述子疾控数据处理中心通信连接，所述子疾控数据处理中心采集所述医院就诊监测模块监测的就诊记录数据；
药房药物销售监测模块，所述药房药物销售监测模块与所述子疾控数据处理中心通信连接，所述子疾控数据处理中心采集所述药房药物销售监测模块监测药物销售数据；
考勤监测模块，所述考勤监测模块与所述自己空数据处理中心通信连接，所述子疾控数据处理中心采集所述考勤监测模块监测的人员出勤数据；
GIS分析预警平台，所述GIS分析预警平台融合于所述主疾控数据处理中心以及子疾控数据处理中心，以对采集自所述气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块的数据结合地理位置信息进行分析；
数据存储中心，所述数据存储中心与所述主疾控数据处理中心和子疾控数据处理中心通信连接，用于存储采集自气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块的数据，以及GIS分析预警平台分析的结果，以及传染病历史分析数据。
2.根据权利要求1所述的基于多源数据的传染病监测预警***，其特征在于：所述主疾控数据处理中心与所述子疾控数据处理中心分别连接有显示模块，所述显示模块用于显示传染病分析结果。
3.根据权利要求1所述的基于多源数据的传染病监测预警***，其特征在于，所述医院就诊监测模块接入医院就诊信息管理***，以采集医院就诊信息管理***中的电子病历，以采集特定时间、特定区域内、特定病症的病例数据。
4.根据权利要求1所述的基于多源数据的传染病监测预警***，其特征在于：所述药房药物销售监测模块接入各药店的药物销售管理***，以采集所述药房药物销售记录数据，以采集特定时间、特定区域内、特定药品的销售数据。
5.根据权利要求1-4任一项所述的基于多源数据的传染病监测预警***，其特征在于：所述主疾控数据处理中心与子疾控数据处理中心还接入有医保数据平台，所述主疾控数据处理中心与子疾控数据处理中心能够调取所述医保数据平台中个人医保用户中的就诊及购药记录数据信息。
6.根据权利要求1所述的基于多源数据的传染病监测预警***，其特征在于：还包括传染病数据库，所述传染病数据库中存储有各种现有传染病种类数据信息，所述主疾控数据处理中心与子疾控数据处理中心均与所述传染病数据库通信连接，所述主疾控数据处理中心与子疾控数据处理中心能够调取所述传染病数据库中的传染病数据信息。
7.一种基于多源数据的传染病监测预警方法，其特征在于，包括以下过程：
通过气象采集模块对区域内的气象环境参数进行监测，通过医院就诊监测模块监测医院的就诊记录，通过药房药物销售监测模块监测药房内药物的销售记录，通过考勤监测模块监测人员出勤数据，通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心对气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块采集的数据基于GIS分析预警平台进行数据分析，以获得当前传染病的流行趋势，并进行预警提示。
8.根据权利要求7所述的基于多源数据的传染病监测预警方法，其特征在于：
通过所述气象采集模块对区域内的温度、湿度、风速、风量、光照度进行采集，并将采集到的数据发送至子疾控数据处理中心及主疾控数据处理中心；
将所述药房药物销售监测模块接入区域内所有药店的药物销售管理***，并通过药房药物销售监测模块采集特定药品的销售数量数据；
将所述考勤监测模块接入学校和企事业单位的考勤***，通过所述考勤监测模块采集学校和企事业单位的人员出勤与缺勤情况；
所述主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心采集气象采集模块、药房药物销售监测模块、考勤监测模块监测的数据，并对接收到的数据进行分析，以获得当前传染病的流行趋势，并进行预警提示。
9.根据权利要求7或8所述的基于多源数据的传染病监测预警方法，其特征在于，所述主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心分析数据的过程为：
步骤S1、传染病发展的预判断
步骤S11、通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心将所述气象采集模块采集的气象信息与传染病数据库中的传染病数据信息进行比对，以确定所检测到的气象信息对应的传染病的种类；
步骤S12、通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心将所述医院就诊监测模块采集的病例数据与步骤S11确定的气象信息对应的传染病种类的传染病数据信息进行比对，以确定检测的气象信息和病例数据对应的具体的传染病种类；
步骤S2、传染病发展的判断
步骤S21、基于步骤S1，通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心收集所述药房药物销售监测模块采集的步骤S12确定的传染病种类对应治疗药物的销售记录；
步骤S22、基于步骤S21，结合GIS分析预警平台中地理位置信息，判断确定的传染病种类对应治疗药物区域内的销售情况；
步骤S23、基于步骤S1，通过主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心收集所述考勤模块采集的人员出勤与缺勤情况数据，并结合GIS分析预警平台中地理位置信息，判断人员缺勤数量情况；
步骤S24、完成步骤S22和步骤S23后，根据传染病对应治疗药物销售数量和人员缺勤数量情况，判断传染病正在迅速发展的区域，并预测传染病即将爆发的区域。
10.根据权利要求9所述的所述的基于多源数据的传染病监测预警方法，其特征在于：所述气象采集模块、医院就诊监测模块、药房药物销售监测模块以及考勤模块采集的数据均具有对应的地理位置信息，所述主疾控数据处理中心或子疾控数据处理中心采集对应的数据信息中均附带有具体的地理位置信息。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310602377.3A CN117174332A (zh) | 2023-05-25 | 2023-05-25 | 一种基于多源数据的传染病监测预警***及预警方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310602377.3A CN117174332A (zh) | 2023-05-25 | 2023-05-25 | 一种基于多源数据的传染病监测预警***及预警方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117174332A true CN117174332A (zh) | 2023-12-05 |
Family
ID=88928714
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310602377.3A Pending CN117174332A (zh) | 2023-05-25 | 2023-05-25 | 一种基于多源数据的传染病监测预警***及预警方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117174332A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118136277A (zh) * | 2024-05-06 | 2024-06-04 | 万链指数(青岛)信息科技有限公司 | 一种基于大数据的智慧医疗病情监控管理***及方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030009239A1 (en) * | 2000-03-23 | 2003-01-09 | Lombardo Joseph S | Method and system for bio-surveillance detection and alerting |
| CN103093106A (zh) * | 2013-01-25 | 2013-05-08 | 上海市浦东新区疾病预防控制中心 | 大型活动中多源数据的传染病症状监测与预警方法 |
| CN110600139A (zh) * | 2019-10-25 | 2019-12-20 | 甘肃大禹九洲空间信息科技有限公司 | 一种基于gis的区域性人口传染病预警方法 |
| CN113537709A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-10-22 | 济南市疾病预防控制中心 | 一种基于健康医疗大数据的疫情防控*** |
| CN115101216A (zh) * | 2022-08-25 | 2022-09-23 | 南京汉卫公共卫生研究院有限公司 | 一种基于大数据的新发传染病监测及应对*** |
| CN115240869A (zh) * | 2022-07-18 | 2022-10-25 | 石会文 | 一种传染病智能化监测预警*** |
-
2023
- 2023-05-25 CN CN202310602377.3A patent/CN117174332A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030009239A1 (en) * | 2000-03-23 | 2003-01-09 | Lombardo Joseph S | Method and system for bio-surveillance detection and alerting |
| CN103093106A (zh) * | 2013-01-25 | 2013-05-08 | 上海市浦东新区疾病预防控制中心 | 大型活动中多源数据的传染病症状监测与预警方法 |
| CN110600139A (zh) * | 2019-10-25 | 2019-12-20 | 甘肃大禹九洲空间信息科技有限公司 | 一种基于gis的区域性人口传染病预警方法 |
| CN113537709A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-10-22 | 济南市疾病预防控制中心 | 一种基于健康医疗大数据的疫情防控*** |
| CN115240869A (zh) * | 2022-07-18 | 2022-10-25 | 石会文 | 一种传染病智能化监测预警*** |
| CN115101216A (zh) * | 2022-08-25 | 2022-09-23 | 南京汉卫公共卫生研究院有限公司 | 一种基于大数据的新发传染病监测及应对*** |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118136277A (zh) * | 2024-05-06 | 2024-06-04 | 万链指数(青岛)信息科技有限公司 | 一种基于大数据的智慧医疗病情监控管理***及方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107145704B (zh) | 一种面向社区的健康医疗监护、评测***及其方法 | |
| Chaix | Mobile sensing in environmental health and neighborhood research | |
| CN105260588B (zh) | 一种健康守护机器人***及其数据处理方法 | |
| CN111145844B (zh) | 综合医疗监管平台 | |
| US20190295725A1 (en) | Patient Tracking and Diagnosis System of Transmissible Disease | |
| US20090030290A1 (en) | Method and apparatus for automated differentiated diagnosis of illness | |
| KR20150079770A (ko) | 보조 의료 및 관련된 라이프 스타일 의사 결정 | |
| US20040073459A1 (en) | Bio-surveillance system and method | |
| CN103905549A (zh) | 基于物联网和云计算的健康管理***及方法 | |
| WO2000065996A1 (en) | Method and apparatus for providing air quality analysis based on human reactions and clustering methods | |
| CN110875087B (zh) | 一种慢性肺疫病管理*** | |
| CN103258139A (zh) | 一种远程用户多诊断方式选择的医疗方法 | |
| CN103294916A (zh) | 一种远程用户多诊断方式选择的医疗*** | |
| US20140337047A1 (en) | Scoring, evaluation, and feedback related to ems clinical and operational performance | |
| US20130339053A1 (en) | Regional analysis of electronic health record data using geographic information systems and statistical data mining | |
| CN112017781A (zh) | 青少年情绪与行为问题病例数据应用分析*** | |
| CN111161820B (zh) | 一种口腔健康管理*** | |
| CN117174332A (zh) | 一种基于多源数据的传染病监测预警***及预警方法 | |
| CN113793693A (zh) | 传染病流行趋势预测方法及装置 | |
| CN111374651A (zh) | 一种新型智慧养老*** | |
| CN116779125A (zh) | 基于大数据的智慧医疗管理***及方法 | |
| JP2002183316A (ja) | インターネット上の個人保健医療情報蓄積サービスと携帯型保健医療情報端末を核としたシステムおよびビジネスモデル | |
| Bae et al. | A Real-time Health Monitoring System for Evaluating Environmental Exposures. | |
| CN113724891A (zh) | 医院疫情监测方法、装置及相关设备 | |
| Alkobaisi et al. | A novel health monitoring system using patient trajectory analysis: Challenges and opportunities |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |