针对流感样病例监测，基于桐乡各医疗机构门诊就诊记录，获取全年门急诊就诊人数、流感样病例确诊人数、年龄组及性别分布，对门诊流感样病例男性人数进行预测，为男性流感防控工作及哨点医院监测工作提供新的思路和方法。流感样病例的性别数据有助于医疗资源的合理调配，可以调整医护人员、床位、药物等资源的配置，确保医疗服务的及时性和有效性。
1.数据采集：从桐乡市各医疗机构获取匿名化样本统计数据，包括每日门急诊就诊人数、流感样病例症状人数、年龄组及性别分布。 2．数据预处理：对流感样病例数据进行预处理，消除异常值和噪声，平滑数据，减少随机波动。 3. 特征工程：生成年龄组特征 AGW(t)，计算公式为 AGW(t)= α1×age_0_5(t)+α2×age_5_15(t)+α3×age_15_25(t) + α4×age_25_60(t) + α5×age_60_plus(t)，其中α1-α5 为模型权重。生成性别特征 GW(t)，但仅考虑男性病例数，计算公式为 GW(t) = γ1×male_cases(t)，γ1 为模型权重。 4. 模型构建：构建预测模型，用以预测某天的男性流感样病例人数 F(t)。预测公式为 F(t) = w1×C(t−1) + w2×C(t−2)+...+ wn×C(t−n) + β1AGW(t) + β2GW(t)，其中： C(t)代表当天的流感样病例症状人数； C(t−n) 为 t−n 日的流感样病例症状人数； wn 为 C(t−n)的权重； β1和 β2是衍生特征的权重。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
序号 |
-- | -- |
日期 |
-- | -- |
门急诊就诊人数 |
-- | -- |
流感样病例症状人数 |
-- | -- |
年龄组大于0小于5人数 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 序号 | 1 |
| 日期 | 2022/5/1 |
| 门急诊就诊人数 | 3441 |
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