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申请/专利权人：清华大学
申请日：2020-09-14
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN112185582B
主分类号：G16H50/80
分类号：G16H50/80;G16H10/60;G06F16/29;G06F16/9535;G06F16/9537
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2021.01.22#实质审查的生效;2021.01.05#公开
摘要：本发明涉及一种基于主动报送数据的传染病防控方法和系统，属于传染病传播技术领域。本发明从公众个体角度出发，基于用户主动报送数据，提出主动防疫的思路，设计一套基于基于用户位置轨迹信息、社交活动事件信息以及政府公开发布的传染病风险信息和服务构建包含“人‑人”和“人‑物”关联的社交人群接触网络的大规模传染性疾病控制的风险计算和技术框架，并研发一个基于主动报送数据的传染病防控方法和系统。本发明通过分析计算得出用户的传染病风险暴露情况，实现中高风险暴露人群的实时定位和精准上报，便于防疫部门第一时间进行响应。
主权项：1.一种基于主动报送数据的传染病防控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤:（1）用户启动安装在移动端中的基于主动报送数据的传染病上报程序，经过用户授权后，服务器获取用户信息；（2）用户在移动端填写活动事件信息，并将活动事件信息通过互联网上传至服务器；所述活动事件信息包括：活动事件名称、活动内容、活动时间、活动中接触的人员信息、活动场所位置信息和其他备注信息；（3）在服务器中载入政府发布的传染病风险信息，并在高精度地图中标注传染病风险信息；（4）服务器根据步骤（3）的高精度地图中的传染病风险信息和步骤（2）的用户报送的活动事件信息，实时生成用户的位置轨迹和社交人群接触网络，确定用户出行和活动中的风险情况；（5）服务器向用户通知传染病风险暴露情况，将有感染风险的用户信息进行提取并单独存储，同时向相关防疫部门上报相关信息；所述的步骤（4）中，确定用户出行和活动中的风险情况的过程，包括以下步骤：（1）服务器将用户位置轨迹与政府发布的传染病信息进行叠加，判断用户位置轨迹中是否包含中风险或者高风险地区，判断位置轨迹是否与确诊病例或疑似病例的位置轨迹相重叠，并将判断结果暂存于服务器；（2）服务器判断用户社交人群接触网络中是否存在确诊病例或疑似病例，并将判断结果暂存于服务器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种基于主动报送数据的传染病防控方法和系统
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