一种含记忆性的流行性疾病防控方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明涉及公共卫生领域，具体涉及一种含记忆性的流行性疾病防控 方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.部分的流行性疾病由于其较高的传染性和不可忽视的致死率给人类社 会带来极大的影响，因此这些流行性疾病的防治工作成为当前世界关注的 问题。由于这些流行性疾病患者潜伏期长，不易被隔离，流行性疾病发生 时因此不同地区处于疾病爆发的不同的阶段，难以量化防治效果，防疫效 果难以达到预期。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明实施例提供了一种含记忆性的流行性疾病防控方法、 装置、设备及介质，以解决目前流行性疾病的防控难以量化防治效果，防 疫效果难以达到预期的问题。
4.根据第一方面，本发明实施例提供了一种含记忆性的流行性疾病防控 方法，所述方法包括：
5.基于待防控的流行性疾病，确定所述待防控的流行性疾病的流行性参 数、待防控区域的第一参数及目前持续时间；所述流行性参数包括用于表 征传播特性和致病特性的参数；所述第一参数包括第一阶段每日的易感者、 感染者、疑似患者、接受治疗的患者、死亡人数和治愈人数，所述第一阶 段用于表征待防控的流行性疾病的自然发展阶段，所述第一阶段的开始日 期为感染者或者疑似患者首次超过0的日期，所述目前持续时间为所述第 一阶段的开始日期至当前日期的天数；
6.确定防控等级；所述防控等级与第二阶段的开始日期呈负相关性，所 述防控等级越高，所述第二阶段的开始日期距离所述第一阶段的开始日期 越近，所述第二阶段用于表征待防控的流行性疾病的人为防控阶段，所述 第一阶段的结束日期的下一天为所述第二阶段的开始日期，所述第二阶段 的结束日期为每日新增的感染者和疑似患者为0的日期；
7.将所述流行性参数、所述第一参数和所述目前持续时间输入至含记忆 性的疾病两阶段动力学模型中，得到所述含记忆性的疾病两阶段动力学模 型输出的所述第二阶段的开始日期及结束日期；所述含记忆性的疾病两阶 段动力学模型是基于流行性参数、样本感染区域的所述第一参数、所述第 一阶段的开始日期及结束日期、所述第二参数、所述第二阶段的开始日期 及结束日期建立的；所述第二参数包括所述第二阶段每日的易感者、感染 者、疑似患者、接受治疗的患者、死亡人数和治愈人数；
8.基于所述第二阶段的开始日期、结束日期和所述防控等级，确定预设 防控日期，并基于所述预设防控日期制定待防控区域的防控方案；所述预 设防控日期对应的感染者、疑似患者和接受治疗的患者均为所述第一阶段 的结束日期对应的感染者、疑似患者和接受治疗的患者乘以衔接系数的倍 数，所述衔接系数大于1。
9.结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述基于待防控的流行 性疾病，确定待防控区域的第一参数和目前持续时间，具体包括：
10.确定所述待防控的流行性疾病及对应的流行性参数，并划定所述待防 控区域；
11.确定所述待防控区域关于所述待防控的流行性疾病的所述第一参数和 所述目前持续时间。
12.结合第一方面，在第一方面第二实施方式中，所述防控等级是基于所 述待防控区域的地理位置、区域范围、医疗资源、人流量、所述第一阶段 的开始日期确定的。
13.结合第一方面，在第一方面第三实施方式中，所述含记忆性的疾病两 阶段动力学模型通过以下步骤建立得到：
14.确定所述待防控的流行性疾病的所述流行性参数；所述流行性参数包 括隔离比例、传染概率、接触概率、有效接触概率、隔离解除速率、病死 率、感染者的隔离速率、疑似患者的确诊概率、感染者的恢复率和疑似患 者的恢复率；
15.将完整经历过待防控的流行性疾病的所述第一阶段和所述第二阶段的 区域确定为所述样本感染区域；
16.确定所述样本感染区域的所述第一阶段的开始日期及结束日期、所述 第二参数、所述第二阶段的开始日期及结束日期；
17.将所述流行性参数、所述样本感染区域的所述第一阶段的开始日期及 结束日期、所述第二参数、所述第二阶段的开始日期及结束日期作为建立 所使用的参数，建立所述含记忆性的疾病两阶段动力学模型；所述含记忆 性的疾病两阶段动力学模型的所述衔接系数是基于所有所述样本感染区域 所述第二阶段的开始日期、所述第一阶段的结束日期对应的感染者的倍数、 疑似患者的倍数以及接受治疗的患者的倍数的均值确定的。
18.结合第一方面，在第一方面第四实施方式中，所述基于所述第二阶段 的开始日期、结束日期和所述防控等级，确定预设防控日期，并基于所述 预设防控日期制定待防控区域的防控方案，具体包括：
19.基于所述防控等级，确定预设防控周期；所述防控等级越高，所述预 设防控周期的范围越小；
20.将位于所述预设防控周期内的所述含记忆性的疾病两阶段动力学模型 输出的所述第二阶段的开始日期确定为所述预设防控日期，并确定所述预 设防控日期对应的所述第二阶段的结束日期；
21.基于所述预设防控日期，制定待防控区域的防控方案。
22.结合第一方面第四实施方式，在第一方面第五实施方式中，所述含记 忆性的疾病两阶段动力学模型在所述第一阶段的模型为：
[0023][0024][0025]
[0026][0027][0028][0029]
式中，α为第一阶段的记忆性指标；s为易感者，i为感染者，r为治愈 人数，sq为疑似患者，iq为接受治疗的患者，d为死亡人数；q隔离比例， β为传染概率，c为接触概率，p为有效接触概率，λ为隔离解除速率，a为病 死率，δ为感染者的隔离速率，β1为疑似患者的确诊概率，γi为感染者的恢 复率，γh为疑似患者的恢复率。
[0030]
结合第一方面第四实施方式，在第一方面第六实施方式中，所述含记 忆性的疾病两阶段动力学模型在所述第一阶段的模型为：
[0031][0032][0033][0034][0035][0036][0037]
式中，ε为第二阶段的记忆性指标；s为易感者，i为感染者，r为治愈 人数，sq为疑似患者，iq为接受治疗的患者，d为死亡人数；q隔离比例， β为传染概率，c为接触概率，p为有效接触概率，λ为隔离解除速率，a为病 死率，δ为感染者的隔离速率，β1为疑似患者的确诊概率，γi为感染者的恢 复率，γh为疑似患者的恢复率。
[0038]
第二方面，本发明实施例还提供一种含记忆性的流行性疾病防控装置， 所述装置包括：
[0039]
参数确定模块，用于基于待防控的流行性疾病，确定所述待防控的流 行性疾病的流行性参数、待防控区域的第一参数及目前持续时间；所述流 行性参数包括用于表征传播特性和致病特性的参数；所述第一参数包括第 一阶段每日的易感者、感染者、疑似患者、接受治疗的患者、死亡人数和 治愈人数，所述第一阶段用于表征待防控的流行性疾病的自然发展阶段， 所述第一阶段的开始日期为感染者或者疑似患者首次超过0的日期，所述 目前持续时间为所述第一阶段的开始日期至当前日期的天数；
[0040]
防控确定模块，用于确定防控等级；所述防控等级与第二阶段的开始 日期呈负相关性，所述防控等级越高，所述第二阶段的开始日期距离所述 第一阶段的开始日期越近，所述第二阶段用于表征待防控的流行性疾病的 人为防控阶段，所述第一阶段的结束日期的下一天为所述第二阶段的开始 日期，所述第二阶段的结束日期为每日新增的感染者和疑似患者为0的日 期；
[0041]
参数输入模块，用于将所述流行性参数、所述第一参数和所述目前持 续时间输入至含记忆性的疾病两阶段动力学模型中，得到所述含记忆性的 疾病两阶段动力学模型输出的所述第二阶段的开始日期及结束日期；所述 含记忆性的疾病两阶段动力学模型是基于流行性参数、样本感染区域的所 述第一参数、所述第一阶段的开始日期及结束日期、所述第二参数、所述 第二阶段的开始日期及结束日期建立的；所述第二参数包括所述第二阶段 每日的易感者、感染者、疑似患者、接受治疗的患者、死亡人数和治愈人 数；
[0042]
方案确定模块，用于基于所述第二阶段的开始日期、结束日期和所述 防控等级，确定预设防控日期，并基于所述预设防控日期制定待防控区域 的防控方案；所述预设防控日期对应的感染者、疑似患者和接受治疗的患 者均为所述第一阶段的结束日期对应的感染者、疑似患者和接受治疗的患 者乘以衔接系数的倍数，所述衔接系数大于1。
[0043]
第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器 及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所 述程序时实现如上述任一种所述含记忆性的流行性疾病防控方法的步骤。
[0044]
第四方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其 上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所 述含记忆性的流行性疾病防控方法的步骤。
[0045]
第五方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程 序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述含记忆性的流 行性疾病防控方法的步骤。
[0046]
本发明提供的含记忆性的流行性疾病防控方法、装置、设备及介质， 通过获取流行性参数、第一参数和目前持续时间，并输入至含记忆性的疾 病两阶段动力学模型，由含记忆性的疾病两阶段动力学模型预测并输出第 二阶段的开始日期及结束日期，在基于已确定的防控等级确定预设防控日 期，并基于预设防控日期制定待防控区域的防控方案，根据防控方案评估 流行性疾病可能的传播规模，为企业评估疫情区域的生产风险，促进防疫 社会资源的最大化利用提供动态模拟的支持，提出针对性的建议。
附图说明
[0047]
通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性 的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中：
[0048]
图1示出了本发明提供的含记忆性的流行性疾病防控方法的流程示意 图；
[0049]
图2示出了本发明提供的含记忆性的流行性疾病防控方法中步骤s101 具体的流程示意图；
[0050]
图3示出了本发明提供的含记忆性的流行性疾病防控方法中建立含记 忆性的疾病两阶段动力学模型的流程示意图；
[0051]
图4示出了本发明提供的含记忆性的流行性疾病防控方法中步骤s104 具体的流程示意图；
[0052]
图5示出了本发明提供的含记忆性的流行性疾病防控装置的结构示意 图；
[0053]
图6示出了本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0054]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。 基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所 获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0055]
下面结合图1描述本技术的含记忆性的流行性疾病防控方法，本技术 针对的流行性疾病防控指的是具有传染性的疾病，该方法包括：
[0056]
s101、基于待防控的流行性疾病，确定待防控的流行性疾病的流行性 参数、待防控区域的第一参数及目前持续时间.
[0057]
在本技术中，流行性参数包括用于表征传播特性和致病特性的参数。 优选的，流行性参数包括隔离比例、传染概率、接触概率、有效接触概率、 隔离解除速率、病死率、感染者的隔离速率、疑似患者的确诊概率、感染 者的恢复率和疑似患者的恢复率。其中，有效接触概率的值为1；隔离解除 速率由待防控的流行性疾病经过研究获取得到的潜伏期所确定，隔离解除 速率的值为潜伏期的倒数，例如潜伏期为14天，那么隔离解除速率为1/14。
[0058]
第一参数包括第一阶段每日的易感者、感染者、疑似患者、接受治疗 的患者、死亡人数和治愈人数，第一阶段用于表征待防控的流行性疾病的 自然发展阶段，第一阶段的开始日期为感染者或者疑似患者首次超过0的 日期，目前持续时间为第一阶段的开始日期至当前日期的天数。
[0059]
s102、确定防控等级。在本技术中，防控等级是基于待防控区域的地 理位置、区域范围、医疗资源、人流量、第一阶段的开始日期等其中一个 参数或者多个参数协同确定的。
[0060]
在本实施例中，防控等级与第二阶段的开始日期呈负相关性，防控等 级越高，第二阶段的开始日期距离第一阶段的开始日期越近，第二阶段用 于表征待防控的流行性疾病的人为防控阶段，第一阶段的结束日期的下一 天为第二阶段的开始日期，第二阶段的结束日期为每日新增的感染者和疑 似患者为0的日，且，第二参数也同样包括第二阶段每日的易感者、感染 者、疑似患者、接受治疗的患者、死亡人数和治愈人数期。
[0061]
在本技术中，第一阶段和第二阶段中分别对应的第一参数和第二参数 均为获取每一日的相关参数。
[0062]
s103、将流行性参数、第一参数和目前持续时间输入至含记忆性的疾 病两阶段动力学模型中，得到含记忆性的疾病两阶段动力学模型输出的第 二阶段的开始日期及结束日期。含记忆性的疾病两阶段动力学模型是基于 流行性参数、样本感染区域的第一参数、第一阶段的开始日期及结束日期、 第二参数、第二阶段的开始日期及结束日期建立的。可以理解的是，建立 含记忆性的疾病两阶段动力学模型所需的流行性参数为待防控的流行性疾 病的流行性参数。
[0063]
含记忆性的疾病两阶段动力学模型针对流行性疾病的自然发展阶段和 人为管控
的人为防控阶段进行研究和模拟，估计人类和社会本身的学习能 力与自我保护意识在各个阶段发挥的作用，将其作为本技术含记忆性的疾 病两阶段动力学模型中记忆性强弱的重要指标。
[0064]
含记忆性的疾病两阶段动力学模型会基于输入的流行性参数、第一参 数和目前持续时间，预测得到第二阶段的开始日期及结束日期作为输出， 这样也就能到的第一阶段的结束日期以及第一阶段的持续日期(开始日期 至结束日期)。其中第一阶段的持续时间也将作为变量，其时长表征采取 防疫措施的反应速度，同时，反应了防疫的反应速度。
[0065]
s104、基于第二阶段的开始日期、结束日期和防控等级，确定预设防 控日期，并基于预设防控日期制定待防控区域的防控方案。
[0066]
需要说明的是，本技术中得到预设防控日期是一个日期的范围，范围 内的每一个日期即为可能的每一个第二阶段的开始日期，并且范围内的每 一个日期均会对应一个第二阶段的结束日期，本技术制定的防控方案能够 基于预设防控日期，得到预估的第二阶段的结束日期，进而根据防控方案 评估流行性疾病可能的传播规模，为企业评估疫情区域的生产风险，促进 防疫社会资源的最大化利用提供动态模拟的支持，提出针对性的建议。
[0067]
在本技术中，预设防控日期对应的感染者、疑似患者和接受治疗的患 者均为第一阶段的结束日期对应的感染者、疑似患者和接受治疗的患者乘 以衔接系数的倍数，衔接系数大于1。
[0068]
在流行性病毒的人为防控阶段即第二阶段，由于第二阶段该阶段防疫 强度的增加，检测资源的增加，会带来感染者、需要被隔离的疑似患者和 需要进行住院治疗、接手专业医疗人员、团队治疗等的接受治疗的患者的 人数相对应增长。需要说明的是，接受治疗的患者可以是感染者和疑似患 者。在本技术中衔接系数pu反映了第一阶段和第二阶段这前后两个阶段的 感染者、疑似患者和接受治疗的患者的比例关系，并通过衔接系数模拟得 到第二阶段的开始日期也就是第一天的感染者、疑似患者和接受治疗的患 者的人数。
[0069]
本发明的含记忆性的流行性疾病防控方法，通过获取流行性参数、第 一参数和目前持续时间，并输入至含记忆性的疾病两阶段动力学模型，由 含记忆性的疾病两阶段动力学模型预测并输出第二阶段的开始日期及结束 日期，在基于已确定的防控等级确定预设防控日期，并基于预设防控日期 制定待防控区域的防控方案，根据防控方案评估流行性疾病可能的传播规 模，为企业评估疫情区域的生产风险，促进防疫社会资源的最大化利用提 供动态模拟的支持，提出针对性的建议。
[0070]
下面结合图2描述本技术的含记忆性的流行性疾病防控方法，步骤 s101具体包括：
[0071]
s1011、确定待防控的流行性疾病以及对应的流行性参数，并划定待防 控区域。
[0072]
在本实施例中，可以收集各个完整经历过待防控的流行性疾病的第一 阶段和第二阶段的区域的疾病传播数据，明确早期感染人数和爆发区域、 后期采取的措施监测能力增强后的感染人数激增和最终感染者和疑似患者 清零的过程，进而得到对应的流行性参数。
[0073]
划定待防控区域时可以是划定的范围可以是小区、街道、乡、镇、县、 区、市、省等等。
[0074]
s1012、确定待防控区域关于待防控的流行性疾病的第一参数和目前持 续时间。
[0075]
下面结合图3描述本技术的含记忆性的流行性疾病防控方法，含记忆 性的疾病两阶段动力学模型通过以下步骤建立得到：
[0076]
a101、确定待防控的流行性疾病的流行性参数。
[0077]
a102、将完整经历过待防控的流行性疾病的第一阶段和第二阶段的区 域确定为样本感染区域。
[0078]
a103、确定样本感染区域的第一阶段的开始日期及结束日期、第二参 数、第二阶段的开始日期及结束日期。估计人类和社会本身的学习能力与 自我保护意识在各个阶段发挥的作用，将其作为记忆性强弱的重要指标， 同时分析病毒的传播特性，分析其传染性和致死性等特征。
[0079]
a104、将流行性参数、样本感染区域的第一阶段的开始日期及结束日 期、第二参数、第二阶段的开始日期及结束日期作为建立所使用的参数， 建立含记忆性的疾病两阶段动力学模型。含记忆性的疾病两阶段动力学模 型的衔接系数pu是基于所有样本感染区域第二阶段的开始日期、第一阶段 的结束日期对应的感染者的倍数、疑似患者的倍数以及接受治疗的患者的 倍数的均值确定的。
[0080]
其中，含记忆性的疾病两阶段动力学模型在第一阶段的模型为：
[0081][0082][0083][0084][0085][0086][0087]
式中，α为第一阶段的记忆性指标，该指标反应该阶段居民的自我保护 程度，数值越小，自我保护程度越高，也将为下一防控阶段即第二阶段的 标准；s为易感者，i为感染者，r为治愈人数，sq为疑似患者，iq为接受 治疗的患者，d为死亡人数；q隔离比例，β为传染概率，c为接触概率，p为有 效接触概率，λ为隔离解除速率，a为病死率，δ为感染者的隔离速率，β1为 疑似患者的确诊概率，υi为感染者的恢复率，γh为疑似患者的恢复率。需要 说明的是，含记忆性的疾病两阶段动力学模型在第一阶段的模型中s、i、r、 sq、iq、d、c、δ、γi、γh等参数均为第一阶段分别对应的参数。
[0088]
在流行性病毒发生和扩散后，人为防控阶段会增加人类防疫措施的对 人类行为的影响，因此需要重新构造新的含记忆性的动力学模型，此时， 含记忆性的疾病两阶段动力学模型在第一阶段的模型为：
[0089][0090][0091][0092][0093][0094][0095]
式中，ε为第二阶段的记忆性指标；s为易感者，i为感染者，r为治愈 人数，sq为疑似患者，iq为接受治疗的患者，d为死亡人数；q隔离比例， β为传染概率，c为接触概率，p为有效接触概率，λ为隔离解除速率，a为病 死率，δ为感染者的隔离速率，β1为疑似患者的确诊概率，γi为感染者的恢 复率，υh为疑似患者的恢复率。需要说明的是，含记忆性的疾病两阶段动 力学模型在第二阶段的模型中s、i、r、sq、iq、d、c、δ、γi、υh等参数 均为第一阶段分别对应的参数。
[0096]
第二阶段的社会防疫的自我防护意识增加了人为干预部分，因此ε数c 会比前一阶段即第一阶段的对应参数数值小，δ、γi、γh则会比前一阶段即 第一阶段的对应参数数值变大，其他的q、β、p、λ、a、β1参数数值不变。
[0097]
其中，模型中分数阶导数算子定义为：
[0098][0099]
该式(1)中，t∈[t1,t2]，t1为第一阶段的持续日期，t2为第二阶段 的持续日期；c为自变量对应着模型的易感者s与感染者i；α为分数阶导 数模型的阶数，对应着模型中的ε与α，用来表征自变量c的之前的值对当 前值的影响，是衡量记忆性的重要指标。
[0100]
下面结合图4描述本技术的含记忆性的流行性疾病防控方法，步骤 s104具体包括：
[0101]
s1041、基于防控等级，确定预设防控周期，且，防控等级越高，预设 防控周期的范围越小。
[0102]
在一些可能的实施例中，首先由防控等级，确定预设日期，防控等级 越高，预设日期距离第一阶段的开始日期越近，并且预设日期超过当前持 续时间的日期，之后以预设日期为中心，前后延伸预设范围例如
±
5天，得 到预设防控周期。
[0103]
s1042、将位于预设防控周期内的含记忆性的疾病两阶段动力学模型输 出的第二阶段的开始日期确定为预设防控日期，并确定预设防控日期对应 的第二阶段的结束日期。超出预设周期范围的日期则可以剔除。
[0104]
s1043、基于预设防控日期，制定待防控区域的防控方案。
[0105]
下面对本发明提供的含记忆性的流行性疾病防控装置进行描述，下文 描述的含记忆性的流行性疾病防控装置与上文描述的含记忆性的流行性疾 病防控方法可相互对应参照。
[0106]
下面结合图4描述本技术的含记忆性的流行性疾病防控装置，本技术 针对的流行性疾病防控指的是具有传染性的疾病，该装置包括：
[0107]
参数确定模块101，用于基于待防控的流行性疾病，确定待防控的流行 性疾病的流行性参数、待防控区域的第一参数及目前持续时间.
[0108]
在本技术中，流行性参数包括用于表征传播特性和致病特性的参数。 优选的，流行性参数包括隔离比例、传染概率、接触概率、有效接触概率、 隔离解除速率、病死率、感染者的隔离速率、疑似患者的确诊概率、感染 者的恢复率和疑似患者的恢复率。其中，有效接触概率的值为1；隔离解除 速率由待防控的流行性疾病经过研究获取得到的潜伏期所确定，隔离解除 速率的值为潜伏期的倒数，例如潜伏期为14天，那么隔离解除速率为1/14。
[0109]
第一参数包括第一阶段每日的易感者、感染者、疑似患者、接受治疗 的患者、死亡人数和治愈人数，第一阶段用于表征待防控的流行性疾病的 自然发展阶段，第一阶段的开始日期为感染者或者疑似患者首次超过0的 日期，目前持续时间为第一阶段的开始日期至当前日期的天数。
[0110]
防控确定模块102，用于确定防控等级。在本技术中，防控等级是基于 待防控区域的地理位置、区域范围、医疗资源、人流量、第一阶段的开始 日期等其中一个参数或者多个参数协同确定的。
[0111]
在本实施例中，防控等级与第二阶段的开始日期呈负相关性，防控等 级越高，第二阶段的开始日期距离第一阶段的开始日期越近，第二阶段用 于表征待防控的流行性疾病的人为防控阶段，第一阶段的结束日期的下一 天为第二阶段的开始日期，第二阶段的结束日期为每日新增的感染者和疑 似患者为0的日，且，第二参数也同样包括第二阶段每日的易感者、感染 者、疑似患者、接受治疗的患者、死亡人数和治愈人数期。
[0112]
在本技术中，第一阶段和第二阶段中分别对应的第一参数和第二参数 均为获取每一日的相关参数。
[0113]
参数输入模块103，用于将流行性参数、第一参数和目前持续时间输入 至含记忆性的疾病两阶段动力学模型中，得到含记忆性的疾病两阶段动力 学模型输出的第二阶段的开始日期及结束日期。含记忆性的疾病两阶段动 力学模型是基于流行性参数、样本感染区域的第一参数、第一阶段的开始 日期及结束日期、第二参数、第二阶段的开始日期及结束日期建立的。可 以理解的是，建立含记忆性的疾病两阶段动力学模型所需的流行性参数为 待防控的流行性疾病的流行性参数。
[0114]
含记忆性的疾病两阶段动力学模型针对流行性疾病的自然发展阶段和 人为管控的人为防控阶段进行研究和模拟，估计人类和社会本身的学习能 力与自我保护意识在各个阶段发挥的作用，将其作为本技术含记忆性的疾 病两阶段动力学模型中记忆性强弱的重要指标。
[0115]
含记忆性的疾病两阶段动力学模型会基于输入的流行性参数、第一参 数和目前持续时间，预测得到第二阶段的开始日期及结束日期作为输出， 这样也就能到的第一阶段
的结束日期以及第一阶段的持续日期(开始日期 至结束日期)。其中第一阶段的持续时间也将作为变量，其时长表征采取 防疫措施的反应速度，同时，反应了防疫的反应速度。
[0116]
方案确定模块104，用于基于第二阶段的开始日期、结束日期和防控等 级，确定预设防控日期，并基于预设防控日期制定待防控区域的防控方案。
[0117]
需要说明的是，本技术中得到预设防控日期是一个日期的范围，范围 内的每一个日期即为可能的每一个第二阶段的开始日期，并且范围内的每 一个日期均会对应一个第二阶段的结束日期，本技术制定的防控方案能够 基于预设防控日期，得到预估的第二阶段的结束日期，进而根据防控方案 评估流行性疾病可能的传播规模，为企业评估疫情区域的生产风险，促进 防疫社会资源的最大化利用提供动态模拟的支持，提出针对性的建议。
[0118]
在本技术中，预设防控日期对应的感染者、疑似患者和接受治疗的患 者均为第一阶段的结束日期对应的感染者、疑似患者和接受治疗的患者乘 以衔接系数的倍数，衔接系数大于1。
[0119]
在流行性病毒的人为防控阶段即第二阶段，由于第二阶段该阶段防疫 强度的增加，检测资源的增加，会带来感染者、需要被隔离的疑似患者和 需要进行住院治疗、接手专业医疗人员、团队治疗等的接受治疗的患者的 人数相对应增长。需要说明的是，接受治疗的患者可以是感染者和疑似患 者。在本技术中衔接系数pu反映了第一阶段和第二阶段这前后两个阶段的 感染者、疑似患者和接受治疗的患者的比例关系，并通过衔接系数模拟得 到第二阶段的开始日期也就是第一天的感染者、疑似患者和接受治疗的患 者的人数。
[0120]
图6示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该电子设 备可以包括：处理器(processor)210、通信接口(communications interface)220、 存储器(memory)230和通信总线240，其中，处理器210，通信接口220， 存储器230通过通信总线240完成相互间的通信。处理器210可以调用存 储器230中的逻辑命令，以执行含记忆性的流行性疾病防控方法，该方法 包括：
[0121]
基于待防控的流行性疾病，确定所述待防控的流行性疾病的流行性参 数、待防控区域的第一参数及目前持续时间；所述流行性参数包括用于表 征传播特性和致病特性的参数；所述第一参数包括第一阶段每日的易感者、 感染者、疑似患者、接受治疗的患者、死亡人数和治愈人数，所述第一阶 段用于表征待防控的流行性疾病的自然发展阶段，所述第一阶段的开始日 期为感染者或者疑似患者首次超过0的日期，所述目前持续时间为所述第 一阶段的开始日期至当前日期的天数；
[0122]
确定防控等级；所述防控等级与第二阶段的开始日期呈负相关性，所 述防控等级越高，所述第二阶段的开始日期距离所述第一阶段的开始日期 越近，所述第二阶段用于表征待防控的流行性疾病的人为防控阶段，所述 第一阶段的结束日期的下一天为所述第二阶段的开始日期，所述第二阶段 的结束日期为每日新增的感染者和疑似患者为0的日期；
[0123]
将所述流行性参数、所述第一参数和所述目前持续时间输入至含记忆 性的疾病两阶段动力学模型中，得到所述含记忆性的疾病两阶段动力学模 型输出的所述第二阶段的开始日期及结束日期；所述含记忆性的疾病两阶 段动力学模型是基于样本感染区域的所述第一参数、所述第一阶段的开始 日期及结束日期、所述第二参数、所述第二阶段的开始日期及结束日期建 立的；所述第二参数包括所述第二阶段每日的易感者、感染者、疑似患者、 接受治疗的患者、死亡人数和治愈人数；
[0124]
基于所述第二阶段的开始日期、结束日期和所述防控等级，确定预设 防控日期，并基于所述预设防控日期制定待防控区域的防控方案；所述预 设防控日期对应的感染者、疑似患者和接受治疗的患者均为所述第一阶段 的结束日期对应的感染者、疑似患者和接受治疗的患者乘以衔接系数的倍 数，所述衔接系数大于1。
[0125]
此外，上述的存储器230中的逻辑命令可以通过软件功能单元的形式 实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储 介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做 出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该 计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干命令用以使得一台计算 机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个 实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动 硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram， random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0126]
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品 包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所 述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的含记 忆性的流行性疾病防控方法，该方法包括：
[0127]
基于待防控的流行性疾病，确定所述待防控的流行性疾病的流行性参 数、待防控区域的第一参数及目前持续时间；所述流行性参数包括用于表 征传播特性和致病特性的参数；所述第一参数包括第一阶段每日的易感者、 感染者、疑似患者、接受治疗的患者、死亡人数和治愈人数，所述第一阶 段用于表征待防控的流行性疾病的自然发展阶段，所述第一阶段的开始日 期为感染者或者疑似患者首次超过0的日期，所述目前持续时间为所述第 一阶段的开始日期至当前日期的天数；
[0128]
确定防控等级；所述防控等级与第二阶段的开始日期呈负相关性，所 述防控等级越高，所述第二阶段的开始日期距离所述第一阶段的开始日期 越近，所述第二阶段用于表征待防控的流行性疾病的人为防控阶段，所述 第一阶段的结束日期的下一天为所述第二阶段的开始日期，所述第二阶段 的结束日期为每日新增的感染者和疑似患者为0的日期；
[0129]
将所述流行性参数、所述第一参数和所述目前持续时间输入至含记忆 性的疾病两阶段动力学模型中，得到所述含记忆性的疾病两阶段动力学模 型输出的所述第二阶段的开始日期及结束日期；所述含记忆性的疾病两阶 段动力学模型是基于样本感染区域的所述第一参数、所述第一阶段的开始 日期及结束日期、所述第二参数、所述第二阶段的开始日期及结束日期建 立的；所述第二参数包括所述第二阶段每日的易感者、感染者、疑似患者、 接受治疗的患者、死亡人数和治愈人数；
[0130]
基于所述第二阶段的开始日期、结束日期和所述防控等级，确定预设 防控日期，并基于所述预设防控日期制定待防控区域的防控方案；所述预 设防控日期对应的感染者、疑似患者和接受治疗的患者均为所述第一阶段 的结束日期对应的感染者、疑似患者和接受治疗的患者乘以衔接系数的倍 数，所述衔接系数大于1。
[0131]
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储 有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供 的含记忆性的流行性疾病防控方法，该方法包括：
[0132]
基于待防控的流行性疾病，确定所述待防控的流行性疾病的流行性参 数、待防控
区域的第一参数及目前持续时间；所述流行性参数包括用于表 征传播特性和致病特性的参数；所述第一参数包括第一阶段每日的易感者、 感染者、疑似患者、接受治疗的患者、死亡人数和治愈人数，所述第一阶 段用于表征待防控的流行性疾病的自然发展阶段，所述第一阶段的开始日 期为感染者或者疑似患者首次超过0的日期，所述目前持续时间为所述第 一阶段的开始日期至当前日期的天数；
[0133]
确定防控等级；所述防控等级与第二阶段的开始日期呈负相关性，所 述防控等级越高，所述第二阶段的开始日期距离所述第一阶段的开始日期 越近，所述第二阶段用于表征待防控的流行性疾病的人为防控阶段，所述 第一阶段的结束日期的下一天为所述第二阶段的开始日期，所述第二阶段 的结束日期为每日新增的感染者和疑似患者为0的日期；
[0134]
将所述流行性参数、所述第一参数和所述目前持续时间输入至含记忆 性的疾病两阶段动力学模型中，得到所述含记忆性的疾病两阶段动力学模 型输出的所述第二阶段的开始日期及结束日期；所述含记忆性的疾病两阶 段动力学模型是基于样本感染区域的所述第一参数、所述第一阶段的开始 日期及结束日期、所述第二参数、所述第二阶段的开始日期及结束日期建 立的；所述第二参数包括所述第二阶段每日的易感者、感染者、疑似患者、 接受治疗的患者、死亡人数和治愈人数；
[0135]
基于所述第二阶段的开始日期、结束日期和所述防控等级，确定预设 防控日期，并基于所述预设防控日期制定待防控区域的防控方案；所述预 设防控日期对应的感染者、疑似患者和接受治疗的患者均为所述第一阶段 的结束日期对应的感染者、疑似患者和接受治疗的患者乘以衔接系数的倍 数，所述衔接系数大于1。
[0136]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说 明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以 是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多 个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现 本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况 下，即可以理解并实施。
[0137]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各 实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通 过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡 献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在 计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干命令用 以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等) 执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0138]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对 其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通 技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修 改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不 使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。