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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于人工智能的传染病预测方法及相关设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116313109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310152847.0，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权基于人工智能的传染病预测方法及相关设备是由徐衔设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的传染病预测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于人工智能的传染病预测方法、装置、电子设备及存储介质，基于人工智能的传染病预测方法包括：基于预设区域的地理位置构建图结构；储存历史时间内预设区域的传染病病例数以及相邻预设区域之间的人口流动数据得到训练集；基于图结构搭建传染病预测初始模型，传染病预测初始模型包括空间关联模块、时序处理模块和预测模块；基于训练集训练传染病预测初始模型得到传染病预测优化模型；采集预设时间段内的所有预设区域的传染病病例数和相邻预设区域之间的人口流动数据，并输入传染病预测优化模型得到各预设区域的传染病预测结果。本申请能够综合传染病数据在空间和时间上的关联性，提高数字医疗领域中传染病预测的准确性。

本发明授权基于人工智能的传染病预测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的传染病预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于至少一个预设区域的地理位置构建图结构； 储存历史时间内所述预设区域的传染病病例数以及相邻预设区域之间的人口流动数据，得到训练集； 基于所述图结构搭建传染病预测初始模型，所述传染病预测初始模型包括空间关联模块、时序处理模块和预测模块；所述传染病预测初始模型的输入为连续T个时间段中每一个预设区域的传染病病例数和相邻预设区域之间的人口流动数据，输出为每一个预设区域的传染病预测结果，所述预设区域的传染病预测结果为所述连续T个时间段的下一个相邻时间段中所述预设区域的传染病病例数；所述基于所述图结构搭建传染病预测初始模型包括： 将同一个预设区域在连续T个时间段中的传染病病例数作为所述预设区域的传染病序列数据，所述传染病序列数据与所述预设区域一一对应； 所述时序处理模块包括多个时序处理层，所述时序处理层与所述预设区域一一对应，所述时序处理层用于对相应的传染病序列数据进行特征提取以获取每一个预设区域的时序特征； 所述空间关联模块接收所述图结构，并基于所述传染病序列数据和相邻预设区域之间的人口流动数据计算所述图结构中每一个无向边的边权值得到空间关联图结构，包括：将同一组相邻预设区域在连续T个时间段中的人口流动数据作为所述相邻预设区域的人口流动序列数据，所述人口流动序列数据与所述图结构中的无向边一一对应；对于所述图结构中任意一个无向边，所述无向边的边权值满足关系式：，其中，为所述空间关联模块的可训练参数，和分别为预设区域i和预设区域j的传染病序列数据，表示将向量和向量进行拼接，为相邻预设区域i和j之间无向边的人口流动序列数据，表示相邻预设区域i和j之间无向边的边权值；遍历所述图结构中所有无向边以获取每一条无向边的边权值，并将每一个无向边的边权值写入所述图结构中，得到空间关联图结构；所述空间关联图结构中任意一个无向边的边权值表示所述无向边连接的两个预设区域的相关系数； 所述预测模块用于基于所述空间关联图结构和所述预设区域的时序特征获取每一个预设区域的传染病预测结果； 基于所述训练集训练所述传染病预测初始模型得到传染病预测优化模型； 采集预设时间段内的所有预设区域的传染病病例数和相邻预设区域之间的人口流动数据，并输入所述传染病预测优化模型，得到每一个预设区域的传染病预测结果。

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