摘要
本发明涉及传染病监测预警技术领域,且公开了一种基于社区多模态数据融合的流感智能预警系统;本发明通过构建社区级多模态数据融合架构,整合医疗健康数据、环境数据、人群活动数据及网络行为数据,结合深度学习模型对时空特征进行动态提取与融合,解决了现有预警系统因数据源单一导致的社区监测盲区问题;利用长短期记忆网络与卷积神经网络级联架构捕捉本地化传播规律,克服了区域级预测模型无法适应社区异质性的缺陷;通过实时生成风险评分并触发分级响应指令,建立“监测‑预警‑干预”闭环,显著提升预警时效性,填补基层响应断链缺口,最终实现流感暴发早期防控,降低公共卫生资源消耗。
技术关键词
多模态数据融合
智能预警系统
医疗健康数据
流感
Attention机制
词嵌入技术
卷积神经网络级联
社区卫生服务中心
深度学习模型
时序演化规律
数据处理模块
信息发布终端
监测预警技术
深度学习架构
时空分布特征
社交媒体平台
风险
关键词
长短期记忆网络