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龙图腾网获悉医渡云(北京)技术有限公司申请的专利疾病监测预警方法及装置、终端设备、存储介质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：CN114974606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210567393.9，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权疾病监测预警方法及装置、终端设备、存储介质是由焦晓康设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本疾病监测预警方法及装置、终端设备、存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及数据分析技术领域，具体涉及一种疾病监测预警方法及、一种存储介质，以及一种终端设备。所述方法包括：获取预设监控周期的特征数据；根据所述特征数据结合待评估疾病对应的特征权重数据，确定单特征序列集合；其中，所述单特征序列包括所述监控周期内每一天中各特征及对应的特征权重的加权求和结果；将所述单特征序列集合输入已训练的风险评估模型，以获取所述待评估疾病在所述预设监控周期内的爆发风险评估结果。本方案能够提升对传染病的爆发风险预警的精准度。

本发明授权疾病监测预警方法及装置、终端设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种疾病监测预警方法，其特征在于，包括： 获取预设监控周期的特征数据； 根据所述特征数据结合待评估疾病对应的特征权重数据，确定单特征序列集合；其中，所述单特征序列包括所述监控周期内每一天中各特征及对应的特征权重的加权求和结果； 将所述单特征序列集合输入已训练的风险评估模型，以获取所述待评估疾病在所述预设监控周期内的爆发风险评估结果；所述风险评估模型为基于逻辑回归算法的风险评估模型，或者基于长短期记忆网络算法的风险评估模型； 其中，所述风险评估模型的训练方法包括： 采集所述待评估疾病对应的历史数据；其中，所述历史数据包括所述待评估疾病爆发日之前的若干个连续传播周期内各特征对应的特征统计数据和各传播周期对应的预警强度参数； 确定各传播周期内各特征对应的均值和标准差； 将所述特征对应的均值和标准差输入已训练的特征贡献度模型，以分别获取所述特征的均值、标准差对应的权重；将各所述特征的均值、标准差对应的权重的和，配置为特征权重； 基于所述历史数据对应特征的特征数据结合所述特征权重确定单特征序列集合；其中，所述单特征序列包括所述传播周期内每一天中各特征及对应的特征权重的加权求和结果； 根据所述单特征序列集合以及对应的预警强度参数构建训练样本，并利用该训练样本对所述风险评估模型进行训练； 其中，所述特征贡献度模型采用梯度提升决策树模型。

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