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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传染病数据处理方法、装置、计算机及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：CN113948219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202111247680.3，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权传染病数据处理方法、装置、计算机及存储介质是由陈天歌设计研发完成，并于2021-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本传染病数据处理方法、装置、计算机及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能及数字医疗领域，公开一种传染病数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取待处理的传染病数据；根据预设的数据维度对所述传染病数据进行预处理生成特征矩阵；将所述特征矩阵输入至预设的传染病预测模型中，所述传染病预测模型对所述特征矩阵进行下采样处理，生成表征所述特征矩阵的隐层特征；其中，所述传染病预测模型预先根据无标记样本模型训练至收敛状态，用于提取输入数据的隐层信息；根据所述隐层特征生成所述传染病数据的疾病指数。将所述疾病指数写入预设的笛卡尔坐标系中生成所述传染病数据的表征结果示意图，并将所述表征结果示意图输入至预设的传染性识别模型中，生成所述传染病数据的传染性分类结果。

本发明授权传染病数据处理方法、装置、计算机及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种传染病数据处理方法，其特征在于，包括： 获取待处理的传染病数据；所述传染病数据包括传染病样例百分比、传染病暴发起数、传染病发病数、传染病病毒阳性率； 根据预设的数据维度对所述传染病数据进行预处理生成特征矩阵； 调用传染病预测模型的权重矩阵，其中，所述权重矩阵的维度低于所述特征矩阵的维度； 将所述特征矩阵输入至所述传染病预测模型中，使所述权重矩阵和所述特征矩阵进行内积运算，生成隐层特征；其中，所述传染病预测模型预先根据无标记样本模型训练至收敛状态，用于提取输入数据的隐层信息； 将所述隐层特征表征的数据按所述权重矩阵的维度进行统计，生成多维数组；将所述隐层特征中的所述多维数组中的每一维数据进行加权求和，生成多类的疾病指数； 将所述多维数组生成的所述多类的疾病指数，写入预设的笛卡尔坐标系中，生成疾病指数图，其中，不同维度的数组通过显示颜色和或形状进行区别显示； 将所述疾病指数图输入至预设的传染性分类模型中，其中，所述传染性分类模型为通过监督训练方法训练至收敛状态，用于对传染性疾病进行风险分类的神经网络模型； 读取所述传染性分类模型根据所述疾病指数图输出的风险分类结果； 其中，所述传染病预测模型包括编码器和解码器，所述传染病预测模型的训练方法包括：采集训练样本集，使所述编码器对所述训练样本进行下采样处理生成样本隐层特征；将所述样本隐层特征输入至所述解码器中，使所述解码器对所述样本隐层特征进行上采处理生成样本还原数据。

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