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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种基于大数据的公共健康预警系统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：CN119943403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510085989.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于大数据的公共健康预警系统是由程实;秦晓琳;李亚辉设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的公共健康预警系统在说明书摘要公布了：本发明涉及健康管理技术领域，具体为一种基于大数据的公共健康预警系统，系统包括地区健康数据聚合模块、非线性模型优化模块、异常数据分析模块、预警信号发布模块。本发明中，通过分析国家健康数据库，实现健康数据的综合利用，有效监控和预测区域健康趋势，采用径向基函数核处理非线性关系，优化异常健康事件的检测精度，提升模型响应速度和准确性，分析当前健康数据流中的异常点，结合时间序列与季节性、周期性变化对比，增强预警系统的灵敏度，减少误报，通过动态调整阈值，确保系统在多种环境下有效运作，整合历史与当前数据，建立的预警信号能及时通知公众和健康机构，显著提高公共健康事件的应对速度和预防措施的及时性。

本发明授权一种基于大数据的公共健康预警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的公共健康预警系统，其特征在于，所述系统包括： 地区健康数据聚合模块基于国家健康数据库，提取人口疫情发生率、医疗设施就诊频率数据，生成地区健康监控数据，基于所述地区健康监控数据，评估区域性健康状况趋势，获取健康趋势指标； 所述地区健康监控数据的获取步骤具体为： 基于国家健康数据库，并提取目标地区的疫情记录，细化计算小区的人口加权疫情发生率，使用公式： ； 得到调整后的疫情加权发生率数据，其中，代表第地区的人口数，代表第地区的原始疫情发生率，代表根据地区卫生资源分配的权重因子，代表调整后的疫情加权发生率数据； 利用所述调整后的疫情加权发生率数据，查询对应医疗设施的就诊记录，计算医疗设施的加权就诊频率，采用公式： ； 得到调整后的就诊频率数据，其中，是第医疗设施的访问次数，是根据疫情严重度调整的权重系数，是医疗设施服务质量的权重系数，表示调整后的就诊频率数据； 结合调整后的就诊频率数据和调整后的疫情加权发生率数据中得到的数据，计算地区的健康风险指数，采用公式： ； 得到地区健康监控数据，其中，代表调整后的疫情加权发生率数据，表示调整后的就诊频率数据，表示地区健康监控数据； 所述健康趋势指标的获取步骤具体为： 从所述地区健康监控数据提取每月健康指标，计算移动平均值并平滑季节性波动，使用公式： ； 得到加权月平均健康指数，其中，代表第月的健康监控数据，代表第月的活动度权重，代表加权月平均健康指数； 使用所述加权月平均健康指数，通过时间序列分析，计算趋势分量，采用公式： ； 得到强化后的趋势分量数据，其中，是对时间的月平均健康指数，是基于时间的距离权重，表示强化后的趋势分量数据； 基于所述强化后的趋势分量数据，应用指数平滑算法预测未来时间段内的健康指数，通过公式： ； 生成健康趋势指标，其中，表示强化后的趋势分量数据，是平滑系数，控制预测反应速度，是未来时间点，是调整未来预测敏感度的时间延迟参数，表示预测未来时间段内的健康指数； 非线性模型优化模块基于所述健康趋势指标，选择径向基函数核处理非线性关系，调整核函数参数与惩罚参数，获取健康预警模型，基于所述健康预警模型分析当前健康数据流中的异常数据点，生成异常检测结果； 所述健康预警模型的获取步骤具体为： 将所述健康趋势指标作为输入数据，应用径向基函数核，重新构建模型的核心架构，通过公式： ； 生成核转换数据，其中，代表差异化数据点，表示控制核函数的形状，是添加到核函数中的偏置项，表示经过调整的核空间数据； 基于所述核转换数据，细化核函数参数和惩罚参数的调整方法，通过公式： ； 生成优化后的参数设置，其中，是惩罚参数，分别指实时观测值和模型预测值，用于调整惩罚项的重要性代表经过优化的惩罚参数； 应用所述优化后的参数设置，通过公式为： ； 构建健康预警模型，其中，是健康预警模型，是对应数据点的系数，是数据点的目标值，是径向基函数处理后的核数据，是调整输出结果的阈值； 异常数据分析模块基于所述异常检测结果，分析数据中的异常点，包括医院就诊率突增和药品销售异常，进行时间序列异常点分析，并与季节性、周期性变化进行对比，并进行阈值调整，获取调整后阈值，根据所述调整后阈值进行异常数据验证，生成异常验证结果； 预警信号发布模块基于所述异常验证结果，汇总历史数据分析与当前异常状况，建立预警信号，通过操作界面发布预警信息，将预警信息传达给关联卫生部门与公众，生成实时健康预警。

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