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龍圖騰網獲悉北京懿醫云科技有限公司申請的專利傳染病疫情預測方法及裝置、存儲介質、電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114864104B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210567572.2，技術領域涉及：G16H50/80；該發明授權傳染病疫情預測方法及裝置、存儲介質、電子設備是由焦增濤設計研發完成，并于2020-03-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本傳染病疫情預測方法及裝置、存儲介質、電子設備在說明書摘要公布了：本發明實施例是關于一種傳染病疫情預測方法及裝置、存儲介質、電子設備，涉及醫療大數據處理技術領域，該方法包括獲取已知醫療數據；其中，所述已知醫療數據中包括某一個特定地區在多個時刻的疑似病例人數、確診人數以及移除人數；基于動力學方程構建所述疑似病例人數、確診人數以及移除人數之間的多個函數關系，并根據所述已知醫療數據以及各所述函數關系計算各所述函數關系中所包括的多個參數的參數值；根據各所述參數值以及各所述函數關系，對所述傳染病在未來時間段內的確診人數進行預測。本發明實施例提高了預測的確診人數的準確率。

本發明授權傳染病疫情預測方法及裝置、存儲介質、電子設備在權利要求書中公布了：1.一種傳染病疫情預測方法，其特征在于，包括： 獲取已知醫療數據；其中，所述已知醫療數據中包括某一個特定地區在多個時刻的疑似病例人數、確診人數以及移除人數； 基于動力學方程構建所述疑似病例人數與確診人數、以及確診人數與移除人數之間的多個函數關系； 對各所述函數關系進行離散化處理，得到兩個相鄰時刻的所述疑似病例人數之間的關系、確診人數之間的關系以及移除人數之間的關系；根據兩個相鄰時刻的所述疑似病例人數之間的關系、確診人數之間的關系以及移除人數之間的關系，得到多個等式；以各所述等式兩邊的差的絕對值最小為目標構建目標函數，并根據所述已知醫療數據以及所述目標函數計算各所述函數關系中所包括的多個參數的參數值；其中，所述參數包括疑似病例人數中真正病毒攜帶者的比例、潛伏期病例人均每天接觸正常人的次數、潛伏期病例與正常人每次接觸平均傳播的概率、確診病人平均每天接觸人的次數、確診病人與正常人接觸平均傳播的概率、潛伏期平均天數以及確診病人移出的平均天數； 根據各所述參數值以及各所述函數關系，對所述傳染病在未來時間段內的確診人數進行預測； 其中，根據兩個相鄰時刻的所述疑似病例人數之間的關系、確診人數之間的關系以及移除人數之間的關系，得到多個等式；以各所述等式兩邊的差的絕對值最小為目標構建目標函數，并根據所述已知醫療數據以及所述目標函數計算各所述函數關系中所包括的多個參數的參數值，包括： 令A1t＝k1*b1*p；A2t＝k2*b2； 利用A1t、A2t、A3t以及A4t對各相鄰時刻的所述疑似病例人數之間的關系、確診人數之間的關系以及移除人數之間的關系進行簡化，得到如下多個等式： Et+1＝A1t-A3t+1*Et+A2tIt； It+1＝A3tEt+1-A4tIt； Rt+1＝A4tIt+Rt； 其中，任意t+1時刻的疑似病例人數、確診人數以及移除人數，均是t時刻的疑似病例人數、確診人數以及移除人數以A1t、A2t、A3t以及A4t為系數的函數；在計算上述各函數關系中包括的各參數的過程中，是通過對A1t、A2t、A3t以及A4t中所包括的參數進行計算得到的； 基于預設的簡化規則對所述等式進行簡化，得到如下等式： 基于官方公開數據對所述λi,j進行估計，得到所述A1t、A2t、A3t以及A4t中包括的參數； 根據所述A1t、A2t、A3t以及A4t中包括的參數，得到各所述函數關系中所包括的多個參數的參數值，所述預設簡化規則為多項式函數可以逼近任意的函數表達規則； 其中，Et表示t時刻的疑似病例人數；It表示t時刻的確診人數；Rt表示t時刻的移除人數；p表示t時刻的疑似病例人數中真正病毒攜帶者的比例；k1表示t時刻潛伏期病例人均每天接觸正常人的次數；b1表示t時刻潛伏期病例與正常人每次接觸平均傳播的概率；k2表示t時刻確診病人平均每天接觸人的次數；b2表示t時刻確診病人與正常人接觸平均傳播的概率；T1表示潛伏期平均天數；T2表示t時刻確診病人移出的平均天數。

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