(57)【要約】【課題】本願発明は疾患予測方法を提供することを目的とする。【解決手段】本願発明の疾患予測方法は、疾患監視データと、天気データと、世論データとを取得するステップと、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データに対して前処理を行うステップと、多層ＬＳＴＭモデルを構築するステップと、前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルを得るステップと、前記前処理された多層ＬＳＴＭモデルによって予測時点で予測し、前記予測時点での疾患予測結果を得るステップとを含む。また、本願発明は、疾患予測装置、コンピューター装置、および可読記憶媒体を提供する。本願発明により、精度の高い疾患予測を実現することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
疾患監視データを取得し、前記疾患監視データは、時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと関連する天気データを取得し、前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと関連する世論データを取得し、前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うステップと、
多層長短期記憶リカレントニューラルネットワークモデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築するステップと、
前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと前記検証データを利用して前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルが得られるステップと、
前処理された前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データから予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果が得られるステップと、
を含むことを特徴とする疾患予測方法。
【請求項２】
ウェブページから天気データを捕獲するステップは、
天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェース向けのシードＵＲＬおよび後続のＵＲＬを生成するステップと、
前記天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェースにＨＴＴＰリクエストを送信し、前記ＡＰＩインターフェースにアクセスするように要求するステップと、
前記天気情報ウェブサイトが提供したデータ内容に対して分析と識別を行って、前記データ内容を調べるステップと、
前記データ内容が所定の情報内容であるかどうかを判断するステップと、
前記データ内容が所定の情報内容である場合、前記データ内容を捕獲するステップと、
捕獲したデータ内容を前記天気データとしてローカルに記憶するステップと、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記世論データは、特定の単語の検索回数、または、特定の世論ウェブサイトに含まれている特定の単語に関する世論情報の数を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うステップは、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに欠損値を補完するステップと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データにおける異常値を修正するステップと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対してデータ形式の変換を行うステップと、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記天気データは、湿度と、気温と、気圧と、降水量と、蒸気圧と、風速と、風向と、日照時間を備えることを特徴とする請求項１−４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記多層ＬＳＴＭモデルは、二層のＬＳＴＭセル層と一層の完全接続層を含み、第一層のＬＳＴＭセル層は、入力データに対して特徴を構築して、第一非表示層ユニットを取得するために用いられ、第二層のＬＳＴＭセル層は、前記第一非表示層ユニットを組み合せ、第二非表示層ユニットを得るために用いられ、前記完全接続層は、前記第二非表示層ユニットに基づいて予測結果を得るために用いられ、各ＬＳＴＭセル層は、それぞれ忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートを含み、前記忘却ゲート、前記入力ゲート、前記出力ゲートによって、前記ＬＳＴＭセル層の記憶状態が制御されることを特徴とする請求項１−４のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングを行う過程において、使用される損失関数が平均二乗誤差であり、使用されるアルゴリズムがＲＭＳｐｒｏｐアルゴリズムであることを特徴とする請求項１−４のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
疾患監視データを取得し、前記疾患監視データは、時系列データである第一取得ユニットと、
前記疾患監視データと関連する天気データを取得し、前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時系列データである第二取得ユニットと、
前記疾患監視データと関連する世論データを取得し、前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時系列データである第三取得ユニットと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行う前処理ユニットと、
多層長短期記憶リカレントニューラルネットワークモデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築する構築ユニットと、
前処理された前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと前記検証データを利用して前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルが得られる最適化ユニットと、
前処理された前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データから予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果が得られる予測ユニットと、
を備えることを特徴とする疾患予測装置。
【請求項９】
コンピューター装置であって、
前記コンピューター装置は、メモリおよびプロセッサを備え、前記メモリは、少なくとも１つのコンピューター可読コマンドを格納しており、前記プロセッサは、少なくとも１つのコンピューター可読コマンドを実行して、
疾患監視データを取得し、前記疾患監視データは、時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと関連する天気データを取得し、前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと関連する世論データを取得し、前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うステップと、
多層長短期記憶リカレントニューラルネットワークモデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築するステップと、
前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと検証データを利用して前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルが得られるステップと、
前処理された前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データから予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果が得られるステップと、
を実現することを特徴とするコンピューター装置。
【請求項１０】
前記ウェブページから天気データを捕獲するステップは、
天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェース向けのシードＵＲＬおよび後続のＵＲＬを生成するステップと、
前記天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェースにＨＴＴＰリクエストを送信し、前記ＡＰＩインターフェースにアクセスするように要求するステップと、
前記天気情報ウェブサイトが提供したデータ内容に対して分析と識別を行って、前記データ内容を調べるステップと、
前記データ内容が所定の情報内容であるかどうかを判断するステップと、
前記データ内容が所定の情報内容である場合、前記データ内容を捕獲するステップと、
捕獲したデータ内容を前記天気データとしてローカルに記憶するステップと、
を備えることを特徴とする請求項９に記載のコンピューター装置。
【請求項１１】
前記世論データは、特定の単語の検索回数、または、特定の世論ウェブサイトに含まれている特定の単語に関する世論情報の数を備えることを特徴とする請求項９に記載のコンピューター装置。
【請求項１２】
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うステップは、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに欠損値を補完するステップと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データにおける異常値を修正するステップと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対してデータの形式変換を行うステップと、
を備えることを特徴とする請求項９に記載のコンピューター装置。
【請求項１３】
前記天気データは、湿度と、気温と、気圧と、降水量と、蒸気圧と、風速と、風向と、日照時間とを備えることを特徴とする請求項９−１２のいずれかに記載のコンピューター装置。
【請求項１４】
前記多層ＬＳＴＭモデルは、二層のＬＳＴＭセル層と一層の完全接続層を含み、第一層のＬＳＴＭセル層は、入力データに対して特徴を構築し、第一非表示層ユニットを取得するために用いられ、前記第二層のＬＳＴＭセル層は、前記第一非表示層ユニットを組み合せ、第二非表示層ユニットを得るために用いられ、前記完全接続層は、前記第二非表示層ユニットに基づいて予測結果を得るために用いられ、ＬＳＴＭセル層は、それぞれ忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートを含み、前記忘却ゲート、前記入力ゲート、前記出力ゲートによって、前記ＬＳＴＭセル層の記憶状態が制御されることを特徴とする請求項９−１２のいずれかに記載のコンピューター装置。
【請求項１５】
不揮発性可読記憶媒体であって、
前記不揮発性可読記憶媒体は、少なくとも１つのコンピューター可読コマンドを格納しており、
前記少なくとも１つのコンピューター可読コマンドは、プロセッサによって、
疾患監視データを取得し、前記疾患監視データは、時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと関連する天気データを取得し、前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと関連する世論データを取得し、前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うステップと、
多層長短期記憶リカレントニューラルネットワークモデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築するステップと、
前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと前記検証データを利用して前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルが得られるステップと、
前処理された前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データから予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果が得られるステップと、
を実現することを特徴とする不揮発性可読記憶媒体。
【請求項１６】
ウェブページから天気データを捕獲するステップは、
天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェース向けのシードＵＲＬおよび後続のＵＲＬを生成するステップと、
前記天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェースにＨＴＴＰリクエストを送信し、前記ＡＰＩインターフェースにアクセスするように要求するステップと、
前記天気情報ウェブサイトが提供したデータ内容に対して分析と識別を行って、前記データ内容を調べるステップと、
前記データ内容が所定の情報内容であるかどうかを判断するステップと、
前記データ内容が所定の情報内容である場合、前記データ内容を捕獲するステップと、
捕獲したデータ内容を前記天気データとしてローカルに記憶するステップと、
を備えることを特徴とする請求項１５に記載の記憶媒体。
【請求項１７】
前記世論データは、特定の単語の検索回数、または、特定の世論ウェブサイトに含まれている特定の単語に関する世論情報の数を備えることを特徴とする請求項１５に記載の記憶媒体。
【請求項１８】
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対して行う前処理は、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに欠損値を補完するステップと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データにおける異常値を修正するステップと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対してデータ形式の変換を行うステップと、
を備えることを特徴とする請求項１５に記載の記憶媒体。
【請求項１９】
前記天気データは、湿度と、気温と、気圧と、降水量と、蒸気圧と、風速と、風向と、日照時間を備えることを特徴とする請求項１５−１８のいずれかに記載の記憶媒体。
【請求項２０】
前記多層ＬＳＴＭモデルは、二層のＬＳＴＭセル層と一層の完全接続層を含み、第一層のＬＳＴＭセル層は、入力データに対して特徴を構築し、第一非表示層ユニットを取得するために用いられ、前記第二層のＬＳＴＭセル層は、前記第一非表示層ユニットを組み合せ、第二非表示層ユニットを得るために用いられ、前記完全接続層は、前記第二非表示層ユニットに基づいて予測結果を得るために用いられ、ＬＳＴＭセル層は、それぞれ忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートを含み、前記忘却ゲート、前記入力ゲート、前記出力ゲートによって、前記ＬＳＴＭセル層の記憶状態が制御されることを特徴とする請求項１５−１８のいずれかに記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本願発明は、予測技術の分野に関し、具体的には、疾患予測方法および装置、コンピューター装置及び不揮発性可読記憶媒体に関するものである。本願は、２０１８年０４月１１日中国特許局へ出願された中国出願番号２０１８１０３２１８６８．Ｘ、発明の名称：「疾患予測方法および装置、コンピューター装置及び可読記憶媒体」に基づく優先権を主張しており、その出願の全内容は本明細書中に参照として組み入れられている。
【背景技術】
【０００２】  世界的な経済統合プロセスが加速するにつれて、経済活動とコミュニケーション活動が増加し、人の流れも日増しに頻繁になるため、疾患の流行と発生に有利な環境を提供し、公衆衛生上の問題がますます深刻になってきた。同時に、社会と自然環境にも変化が発生し、環境汚染や自然災害などの人々の健康に影響を及ぼす事態の増加も公衆衛生非常事態を発生させる可能性を向上させる。【０００３】  どうやって疾患の公衆衛生非常事態を早期発見し、直ちに警告を出し、できるだけ早く適切な制御対策を講じて、公衆衛生非常事態による損失を最小限に抑えることは、長い間注目されてきた焦点であり、非常事態に対する対策の重要な内容でもある。公衆衛生非常事態の早期警告とは、関連するデータを収集、整理、分析および統合することにより、コンピューター、ネットワーク、通信などの現代の先進技術を運用し、事態の兆候に対して監視、識別、診断および評価を行い、そして、直ちに警告を出し、関連部門および公衆に、関連する対応および準備作業を行うように通知し、適時に効果的な予防、管理対策を講じさせて、できるだけ非常事態の発生を止め、または軽減し、または、事態による危害を軽減するものである。【０００４】  公衆衛生非常事態の早期警告における重要なタスクは、疾患の予測であり、即ち、過去の疾患監視データ（即ち、患者データ）に基づいて将来の疾患監視データを予測するものである。機械学習技術の発達に伴い、疾患予測に適用された機械学習方法がますます多くなっている。しかしながら、疾患予測に適用されている従来の機械学習では、多くの場合、特徴セットを手動で定義し、定義された特徴セットにおいて最適な特徴組み合せを検索する必要があり、効果が低いから、疾患予測の精度が影響される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  以上の問題点に鑑みて、精度の高い疾患予測を実現できる疾患予測方法および装置、コンピューター装置並びに不揮発性可読記憶媒体を提案する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  上記の課題を解決するために、本願発明の第１の態様は疾患予測方法を提供し、前記疾患予測方法は、
疾患監視データを取得し、前記疾患監視データは、時系列データであるステップと、前記疾患監視データと関連する天気データを取得し、前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、前記疾患監視データと関連する世論データを取得し、前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、前記疾患監視データと、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うステップと、多層長短期記憶リカレントニューラルネットワークモデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築するステップと、前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと検証データを利用して前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルが得られるステップと、前処理された前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データから予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果が得られるステップと、を含む。【０００７】  本願発明の第２の態様は、疾患予測装置を提供し、前記疾患予測装置は、
疾患監視データを取得し、前記疾患監視データは、時系列データである第一取得ユニットと、
前記疾患監視データと関連する天気データを取得し、前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時系列データである第二取得ユニットと、
前記疾患監視データと関連する世論データを取得し、前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時系列データである第三取得ユニットと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うための前処理ユニットと、
多層長短期記憶リカレントニューラルネットワークモデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築するための構築ユニットと、
前処理された前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと前記検証データを利用して前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルが得られる最適化ユニットと、
前処理された前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データから予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果が得られる予測ユニットとを含む。【０００８】  本願発明の第３の態様は、コンピューター装置を提供し、前記コンピューター装置は、メモリおよびプロセッサを備え、前記メモリは、少なくとも１つのコンピューター可読コマンドを格納しており、前記プロセッサは、少なくとも１つのコンピューター可読コマンドを実行して、
疾患監視データを取得し、前記疾患監視データは、時系列データであるステップと、前記疾患監視データと関連する天気データを取得し、前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、前記疾患監視データと関連する世論データを取得し、前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、前記疾患監視データと、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うステップと、多層長短期記憶リカレントニューラルネットワークモデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築するステップと、前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと前記検証データを利用して前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルが得られるステップと、前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データから予測時点前の疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果が得られるステップと、を実現する。【０００９】  本願発明の第４の態様は、不揮発性可読記憶媒体を提供し、前記不揮発性可読記憶媒体は、少なくとも１つのコンピューター可読コマンドを格納しており、前記少なくとも１つのコンピューター可読コマンドはプロセッサによって、
疾患監視データを取得し、前記疾患監視データは、時系列データであるステップと、前記疾患監視データと関連する天気データを取得し、前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、前記疾患監視データと関連する世論データを取得し、前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、前記疾患監視データと、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うステップと、多層長短期記憶リカレントニューラルネットワークモデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築するステップと、前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと前記検証データを利用して前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルが得られるステップと、前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データから予測時点前の疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果が得られるステップと、を実現する。
【発明の効果】
【００１０】  本願発明は、疾患監視データを取得し、前記疾患監視データは、時系列データであるステップと、前記疾患監視データと関連する天気データを取得し、前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、前記疾患監視データと関連する世論データを取得し、前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、前記疾患監視データと、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うステップと、多層長短期記憶リカレントニューラルネットワークモデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築するステップと、前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと前記検証データを利用して前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルが得られるステップと、前処理された前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データから予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果が得られるステップと、を含む。【００１１】  本願発明は、多層ＬＳＴＭモデルに基づいて罹患状況を予測する。ＬＳＴＭモデルは、データから直接知識を抽出し、予測に役立つ特徴ベクトルを構築し、予測精度を向上させる。さらに、従来のＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ、リカレントニューラルネットワーク）モデルに比べると、ＬＳＴＭモデルは、時系列データ量の多すぎ場合に引き起こされた長期依存時に勾配が解消するという問題を解決する。そして、本願発明は、影響を及ぼす要因として、天気データ、世論データを疾患予測に用い、疾患予測の精度を向上させる。したがって、本願発明は精度の高い疾患予測を実現する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本願の実施例１に係る疾患予測方法のフローチャートである。
【００１３】
【図２】図２は、本願の実施例２に係る疾患予測方法から疾患監視データと関連する天気データを取得する詳細なフローチャートである。
【００１４】
【図３】図３は、本願の実施例３に係る疾患予測装置の構成図である。
【００１５】
【図４】図４は、本願の実施例４に係る疾患予測装置の第二取得ユニットの詳細な構成図である。
【００１６】
【図５】図５は、本願の実施例５に係るコンピューター装置の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】好ましくは、本願発明の疾患予測方法は、１つあるいは複数のコンピューター装置に適用される。前記コンピューター装置は、予め設定または記憶されたコマンドに従い、自動的に数値計算および／または情報処理を行うことができる装置であり、そのハードウェアはマイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、プログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）、デジタルプロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＤＳＰ）、組み込み機器などを含むが、これらに限定されない。
【００１８】  実施例１
図１は、本願発明の実施例１に係る疾患予測方法のフローチャートである。前記疾患予測方法はコンピューター装置に適用される。前記疾患予測方法は多層長短期記憶リカレントニューラルネットワークモデルを利用して疾患監視データを予測し、精度の高い疾患予測結果を得る。
【００１９】  図１が示したように、疾患予測方法は、具体的には以下のステップを含む。
【００２０】  ステップ１０１において、時系列データである疾患監視データを取得する。
【００２１】  前記疾患監視データは、インフルエンザ、手足口病、麻疹、流行性耳下腺炎などの疾患データを含んでもよい。
【００２２】  事前設定された区域（例えば、省、市、地域）において、複数の監視拠点で構成される疾患監視ネットワークを確立し、前記監視拠点から疾患監視データを取得し、前記疾患監視データで疾患監視の時系列データを構成することができる。医療機構、学校、保育施設、薬局などを監視拠点として選択して、対応するターゲットの疾患監視とデータ収集を行うことができる。事前設定された条件を満たす場所を監視拠点として選択できる。前記事前設定された条件は、人数、規模などを含んでもよい。例えば、学生数が事前設定された数に達する学校、保育施設を監視拠点として選択する。また、規模（例えば、一日当りの売上高で統計）が事前設定規模に達する薬局を監視拠点として選択する。また、規模（例えば、一日当りの受診人数で統計）が事前設定規模に達する病院を監視拠点として選択する。
【００２３】  異なる時点での疾患監視データは、疾患監視の時系列データを構成する。例えば、日単位で収集された疾患監視データを疾患監視の時系列データとする。あるいは、週単位で収集された疾患監視データを疾患監視の時系列データとする。
【００２４】  医療機構（主に病院を含む）は、疾患の早期発生兆候を把握できるのに最適な場所であり、疾患監視の最優先である。患者の受診状況に基づいて疾患監視データを取得する。
【００２５】  一部の疾患患者中には、早期症状を緩和するために薬局へ薬を買いに行く人もいるので、薬局での薬の販売状況に基づいて疾患監視データを取得する。
【００２６】  児童、青少年は、疾患発生のリスクが高い対象、および疾患の伝播における重要な部分であるため、このターゲットへの監視も強化されるべきである。学校や保育施設は、児童や青少年の疾患発生を監視するのに適した場所である。学校や保育施設での児童、青少年の休暇状況に基づいて、疾患監視データを取得する。
【００２７】  したがって、本願発明では、疾患監視データを収集するために医療機構、学校、保育施設および薬局が主に選択される。もちろん、上記のデータ源の選択については、他の実施形態において他の注目されるターゲットまたは場所を監視のためのデータ源として追加または置換することができる。例えば、ホテルを疾患監視区域に含めて、ホテルの入居者の疾患監視データが取得できる。
【００２８】  必要に応じて、任意のタイプの監視拠点（例えば医療機構）によって収集された疾患監視データのみを取得して疾患監視の時系列データを構成することができる。例えば、病院で収集された疾患監視データを取得して疾患監視の時系列データを構成することができる。あるいは、複数のタイプの監視拠点から収集された疾患監視データを組み合わせて疾患監視の時系列データを構成することもできる。例えば、病院で収集された疾患監視データを主とし、薬局から収集された疾患監視データを補足として、疾患監視の時系列データを構成することができる。
【００２９】  疾患監視データは、疾患の受診数、受診率、罹患数、罹患率などの疾患データを含んでもよい。例えば、医療機構（例えば病院）から疾患（例えばインフルエンザ）の毎日の受診数を取得し、疾患（例えばインフルエンザ）の毎日の受診数を疾患監視データとしてもよい。または、学校から学生の疾患（例えばインフルエンザ）の毎日の罹患数を取得し、疾患（例えばインフルエンザ）の毎日の罹患数を疾患監視データとする。
【００３０】  ステップ１０２において、前記疾患監視データと関連する天気データを取得し、前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時系列データである。
【００３１】  疾患監視データと関連する天気データとは、疾患監視データ（即ち、疾患の罹患データ）に影響を及ぼす天気データである。異なる天気データが前記疾患監視データに与える影響を事前に分析し、分析結果に基づいて前記疾患監視データに影響を及ぼし、または、より深刻な影響を与える天気を決定することができる。
【００３２】  前記天気データは、湿度と、気温と、気圧と、降水量と、蒸気圧と、風速と、風向と、日照時間を含んでもよい。具体的な実施例では、前記天気データは毎日の平均気温、平均気圧、最高気温、最低気温、平均相対湿度、最小相対湿度、降水量、平均風速、日照時間、平均蒸気圧を含んでもよい。
【００３３】  前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時間帯と同じであり、前記天気データは前記疾患監視データの統計周期（例えば、毎日、毎週）と同じである。例えば、前記疾患監視データが２０１８年１−２月の毎日の受診数である場合、前記天気データは２０１８年１−２月の毎日の天気データである。また、前記疾患監視データが２０１７年１−１２月の毎週の受診数である場合、前記天気データは２０１７年１−１２月の毎週の天気データ（例えば、週平均気温）である。
【００３４】  天気情報ウェブサイト（例えば、中国天気網、新浪天気、捜狐天気など）から前記天気を捕獲することにより、天気データの信頼性を向上させることができる。任意のウェブページから前記天気データを捕獲することができる。
【００３５】  所定のエリアの天気データを捕獲することができる。前記所定のエリアは、省、市、地域などを含んでもよい。例えば、深セン市の天気データを捕獲する。
【００３６】  所定の時間の天気データを捕獲することができる。前記所定の時間は年、月、日などを含んでもよい。例えば、２０１８年１−２月の毎日の天気データを捕獲する。
【００３７】  インターネットワームによって前記天気データを捕獲することができる。インターネットワームは、ウェブページにおけるデータ情報のコンテンツを自動的に抽出できるアプリケーションである。インターネットワームは、一般的に一つまたは複数の初期ウェブページのＵＲＬ（シードＵＲＬとも呼ばれる）から、初期ウェブページのＵＲＬを取得し、特定のアルゴリズムや戦略（例えば、深さ優先探索戦略）に従い、ウェブページに対して捕獲を行う過程において、停止条件を満たすまで、現在のウェブページから新しいＵＲＬを絶えず抽出して対応するキューに入れる。ＵＲＬは、Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒの略であり、即ち、ユニフォームリソースロケータである。
【００３８】  天気情報ウェブサイトにオープン化されたＡＰＩインターフェース（例えば、中国天気網にオープン化されたＡＰＩインターフェース）によって、前記天気データを捕獲することができる。ＡＰＩは、アプリケーションインターフェース（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）の略であり、ＡＰＩインターフェースを介して、コンピューターソフトウェア間の相互通信を実現することができる。天気情報ウェブサイトにオープン化されたＡＰＩインターフェースを介して、ＪＳＯＮ形式またはＸＭＬ形式のデータを返信することができる。
【００３９】  具体的な実施例では、天気情報ウェブサイトにオープン化されたＡＰＩインターフェースを介して、インターネットワームによって前記天気データを捕獲することができる。天気情報ウェブサイトにオープン化されたＡＰＩインターフェースを介して、インターネットワームによって前記天気データを捕獲する具体的なプロセスについては、図２を参照してください。
【００４０】  ステップ１０３において、前記疾患監視データと関連し、かつ前記疾患監視データに対応する時系列データである世論データを取得する。
【００４１】  疾患監視データと関連する世論データとは、前記疾患監視データを示す世論データということである。一例として、疾患（例えば、インフルエンザ）の流行期に入ると、罹患した人数の増加に伴い、疾患に関連する単語（例えば、インフルエンザ、タミフル、高熱などの特定の単語）をインターネットで検索する人が多くなるため、これらの単語の検索量が大幅に増加する。また、疾患（例えば、インフルエンザ）の流行期に入ると、罹患した人数の増加に伴い、ニュース、フォーラム、ブログ、掲示板などの世論ウェブサイトに発表された疾患関連コンテンツ（例えば、疾患情報、治療情報など）が多くなっている。したがって、疾患監視データと関連する世論データに基づいて疾患を予測することができる。
【００４２】  前記世論データは、特定の単語の検索回数を含んでもよい。例えば、所定の検索エンジンによる特定の単語の検索回数（例えば、特定の地域において、所定の検索エンジンによる特定の単語に対する１日あたりの検索回数）を統計することができる。
【００４３】  前記世論データは、また、特定の世論ウェブサイト（例えば、ニュース、フォーラム、ブログ、掲示板など）に含まれている特定の単語に関する世論情報の数を含んでもよい。
【００４４】  前記特定の単語とは、予測される疾患に関連する単語であり、例えば、前記特定の単語が疾患の症状に関連する単語であれば、予測される疾患がインフルエンザである場合、前記特定の単語は、突然発症、高熱、悪寒、頭痛、力がなく、喉の炎症、筋肉痛、空咳などを含んでもよい。また、予測される疾患が手足口病である場合、前記特定の単語は、口の痛み、拒食、低熱、手部の小さいヘルペス、口部の小さい潰瘍などを含んでもよい。
【００４５】  前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時間帯と同じであり、かつ前記世論データは、前記疾患監視の統計周期（例えば、毎日、毎週）と同じである。例えば、前記疾患監視データが２０１８年１−２月の毎日の受診数であると、前記世論データは２０１８年１−２月の毎日の世論データ（例えば、特定の単語が一日あたり検索された回数）である。また、前記疾患監視データが２０１７年１−１２月の毎週の受診数であると、前記世論データは２０１７年１−１２月の毎週の世論データ（例えば、特定の単語が一週あたり検索された回数）である。
【００４６】  ステップ１０１−１０３を任意の順序に従って実行することができ、また、並列実行することもできる。
【００４７】  ステップ１０４において、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データに対して前処理を行う。
【００４８】  疾患監視データ、天気データおよび世論データに対する前処理は、異常データ処理を含んでもよい。疾患監視データ、天気データおよび世論データに対して異常データ処理を行う原因は、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データにおける異常データを修正し、疾患予測の信頼性と精度を向上させるためである。
【００４９】  前記異常データ処理は、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データに欠損値を補完することを含んでもよい。欠損値前後のデータの平均値または中央値で欠損値を補完することができ、または、回帰フィッティングという方法で欠損値を補完することもできる。
【００５０】  さらに、前記異常データ処理は、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データにおける異常値を修正することを含むこともできる。前記異常値は、他のデータから大きく逸脱する数値である。前記異常値を、補間法で修正することができる。
【００５１】  疾患監視データ、天気データおよび世論データに対する前処理は、また、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データに対するデータ形式の変換を含んでもよい。例えば、疾患監視データ、天気データおよび世論データに対して標準化処理を行うことにより、疾患監視データ、天気データおよび世論データに一致性の標準形式を備えさせて、ＬＳＴＭモデルの入力データとすることに適する。
【００５２】  ステップ１０５において、多層長短期記憶リカレントニューラルネットワーク（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ−ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）モデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築する。前記多層ＬＳＴＭモデルは、二層のＬＳＴＭセル層と一層の完全接続層を含み、第一層のＬＳＴＭセル層は、入力データ（例えば、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データで構成される入力データ）に対して特徴を構築し、第一非表示層ユニットを取得するために用いられ、前記第二層のＬＳＴＭセル層は、前記第一非表示層ユニットを組み合せ、第二非表示層ユニットを得るために用いられ、前記完全接続層は、前記第二非表示層ユニットに基づいて、予測結果（例えば、疾患予測結果）を得るために用いられ、ＬＳＴＭセル層は、それぞれ忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートを含み、前記忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートによって、前記ＬＳＴＭセル層の記憶状態が制御される。
【００５３】  ＬＳＴＭモデルは、時間リカレントニューラルネットワークモデルである。従来のリカレントニューラルネットワーク（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＲＮＮ）モデルに対して、ＬＳＴＭモデルは、ＬＳＴＭセル層で複数のゲートを構築することによって情報を記憶するため、それはモデルトレーニング過程の中で、勾配はすぐに解消しない。
【００５４】  本方法に使用される多層ＬＳＴＭモデルは、二層のＬＳＴＭセル層と一層の完全接続層を含み、第一層のＬＳＴＭセル層は、入力データ（例えば、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データで構成される入力データ）に対して特徴を構築し、第一非表示層ユニットを取得するために用いられ、前記第二層のＬＳＴＭセル層は、前記第一非表示層ユニットを組み合せ、第二非表示層ユニットを得るために用いられる。前記完全接続層は、前記第二非表示層ユニットに基づいて予測値を得る。前記第一非表示層ユニットは局所的特徴であるが、前記第二非表示層ユニットは全体の特徴である。つまり、第一層のＬＳＴＭセル層は、局所的データを抽出するために用いられるものであるが、第二層のＬＳＴＭセル層は、局所的データに合わせて、全体の特徴を得るために用いられるものであり、前記完全接続層は、全体の特徴に基づいて予測結果（例えば、疾患予測結果）を得るために用いられるものである。
【００５５】  ＬＳＴＭセル層は、忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートを含み、前記忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートによって、ＬＳＴＭセル層の記憶状態が制御される。入力ゲートは、現在の時点での入力を受信するかどうかを決定し、出力ゲートは記憶状態を出力するかどうかを決定する。
【００５６】  一実施例では、ＬＳＴＭセル層の忘却ゲートｆｔ、入力ゲートｉｔ、出力ゲートｏｔ、記憶状態ｃｔおよび非表示層ユニットｈｔを以下のように計算することができる。
【００５７】
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【００５８】  そのうち、Ｗｆ、Ｕｆ、ｂｆは忘却ゲートのパラメータであり、Ｗｉ、Ｕｉ、ｂｉは入力ゲートのパラメータであり、Ｗｏ、Ｕｏ、ｂｏは、出力ゲートのパラメータであり、Ｗｃ、Ｕｃ、ｂｃは記憶ユニットのパラメータである。
【００５９】  他の実施例では、ＬＳＴＭセル層の忘却ゲートｆｔ、入力ゲートｉｔ、出力ゲートｏｔ、記憶状
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【００６０】  ステップ１０６において、前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと検証データによって前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルを得る。
【００６１】  前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データから時系列データを切り取り、前記トレーニングデータと前記検証データを構成してもよい。
【００６２】  前記多層ＬＳＴＭモデルの入力データは、所定の次元（例えば、１０００次元）のベクトルである。切り取った時系列データにおいて、各時点に対応する前処理された疾患監視データ、天気データおよび世論データで所定の次元のベクトルを構築し、各時点に対応するベクトルを時間順に前記多層ＬＳＴＭモデルに順次入力し、前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングや検証を行うために用いることができる。
【００６３】  例えば、前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データから、前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングを行うための第一時系列データを切り取る。切り取った第一時系列データにおいて、各時点に対応する前処理された疾患監視データ、天気データおよび世論データで所定の次元の第一ベクトルを構築し、各時点に対応する第一ベクトルを時間順に前記多層ＬＳＴＭモデルに順次入力し、前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングを行うために用いられる。前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データから、前記多層ＬＳＴＭモデルに対して検証を行うための第二時系列データを切り取る。切り取った第二時系列データにおいて、各時点に対応する前処理された疾患監視データ、天気データおよび世論データで所定の次元の第二ベクトルを構築し、各時点に対応する第二ベクトルを時間順に前記多層ＬＳＴＭモデルに順次入力し、前記多層ＬＳＴＭモデルに対して検証を行うために用いられる。
【００６４】  前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングを行う際には、前記多層ＬＳＴＭモデルの損失関数を平均二乗誤差として定義してもよく、前記多層ＬＳＴＭモデルのパラメータを調整することにより、前記平均二乗誤差の最小値が得られる。トレーニング過程において、ＲＭＳｐｒｏｐアルゴリズムを使用することができる。ＲＭＳｐｒｏｐは、改善された確率的勾配降下アルゴリズムである。平均二乗誤差とＲＭＳｐｒｏｐアルゴリズムは、従来技術であるため、ここで、説明を省略する。
【００６５】  ステップ１０７において、前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データから予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果を得る。
【００６６】  取得した予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データは時系列データである。取得した予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データにおいて、各時点に対応する前処理された疾患監視データ、天気データおよび世論データで所定の次元の第三ベクトルを構築し、各時点に対応する第三ベクトルを時間順に前記多層ＬＳＴＭモデルに順次入力して、予測時点で疾患予測を行うことができる。
【００６７】  疾患予測時、初期時点から前記所定の時点での予測値を得るまで、最適化された多層ＬＳＴＭモデルは、現在の時点での入力データ、および前の時点での非表示層ユニットを一層ずつ組み合わせることによって現在の時点での各非表示層ユニットを得て、現在の時点での非表示層ユニットに基づいて現在の時点での予測値を得て、時間順に再帰処理を絶えず行うことで、次の時点での非表示層ユニットおよび予測値を取得する。
【００６８】  実施例１は、多層ＬＳＴＭモデルによって罹患データを予測するものである。ＬＳＴＭモデルは、データから知識を直接抽出し、予測に役たつ特徴ベクトルを構築し、予測精度を向上させることができる。さらに、従来のＲＮＮモデルに比べると、ＬＳＴＭモデルは、時系列データ量の多すぎ場合に引き起こされた長期依存時に勾配が解消するという問題を解決する。そして、実施例１は、影響を及ぼす要因として、天気データ、世論データを疾患予測に用い、疾患予測の精度を向上させる。
【００６９】  実施例２
図２は、本願の実施例２に係る疾患予測方法から疾患監視データと関連する天気データ（即ち、図１におけるステップ１０２）を取得する詳細なフローチャートである。
【００７０】  天気情報ウェブサイトにオープン化されたＡＰＩインターフェースを介して、インターネットワームによって前記天気データを捕獲することができる。図２に示すように、具体的には、以下のステップを含んでもよい。
【００７１】  ステップ２０１において、前記天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェース向けのシードＵＲＬおよび後続のＵＲＬを生成する。
【００７２】  シードＵＲＬは、インターネットワームが全ての作業を行うための基礎と前提である。シードＵＲＬは、一つであってもよいし、複数であってもよい。天気情報ウェブサイトのＵＲＬの構造上の特徴を分析し、ＵＲＬの構造上の特徴に基づいて後続のＵＲＬを得ることができる。
【００７３】  ステップ２０２において、前記天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェースにＨＴＴＰリクエストを送信し、前記ＡＰＩインターフェースにアクセスするように要求する。
【００７４】  ＧＥＴ方式で、前記天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェースにＨＴＴＰリクエストを送信することができる。天気情報ウェブサイトがその提供した天気データの取得に同意すると、ＨＴＴＰ応答を返信することにより、天気データを取得する操作を行うことを通知する。
【００７５】  ステップ２０３において、前記天気情報ウェブサイトが提供したデータ内容に対して分析と識別を行うことにより、前記データ内容を調べる。
【００７６】  天気情報ウェブサイトは、特定の形式のデータ内容を提供するため、前記データ内容を調べるには、天気情報ウェブサイトが提供した特定の形式のデータ内容に対して分析と識別を行う必要がある。例えば、前記天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェースが提供したデータの形式がＪＳＯＮである。ＪＳＯＮはデータ交換形式であり、Ｃ言語に類似した文法習慣を使用したものである。当該ＪＳＯＮ形式のデータ内容に対して分析と識別を行うことにより、前記データ内容を調べる。
【００７７】  ステップ２０４において、前記データ内容が所定の情報内容であるかどうかを判断する。
【００７８】  特定の天気データを取得するには、前記データ内容が所定の情報内容であるかどうかを判断しなければいけない。前記データ内容が所定の情報内容でなければ、該データ内容を捨て、そうでなければ、次のステップに進む。
【００７９】  ステップ２０５において、前記データ内容が所定の情報内容である場合、前記データ内容を捕獲する。
【００８０】  データ捕獲の最終目標は、ネットワークにおけるデータ内容を捕獲してローカルにすることである。ＪＳＯＮ形式のデータ内容に対して、前記データ内容を捕獲する際、深さ優先検索戦略によって状態空間検索を行うことができる。
【００８１】  ステップ２０６において、捕獲したデータ内容を前記天気データとしてローカルに記憶する。
【００８２】  コンピューター装置にデータベースを作成し、前記天気データを前記データベースに記憶することができる。
【００８３】  従来の全てのインターネットワームは、まず、一つまたは複数のエントリーＵＲＬを設定し、ウェブページを捕獲する過程において、捕獲戦略に従い、現在のウェブページから、新しいＵＲＬを抽出してキューに入れることにより、ＵＲＬに対応するウェブページ内容を取得し、ウェブページ内容をローカルに記憶し、そして、次のエントリーＵＲＬとして、有効なアドレスを抽出し、クロールが完了すると停止する。ウェブページ数が劇的に増加するにつれて、従来のインターネットワームは、多数の無関係なウェブページをダウンロードする。天気情報ウェブサイトにオープン化されたＡＰＩインターフェースを介して、インターネットワームによって前記天気データを捕獲することにより、無関係なウェブページをダウンロードすることを回避し、天気データを効率的に取得して、疾患予測効率を向上させる。
【００８４】  実施例３
図３は、本願の実施例３に係る疾患予測装置の構成図である。図３に示すように、前記疾患予測装置１０は、第一取得ユニット３０１、第二取得ユニット３０２、第三取得ユニット３０３、前処理ユニット３０４、構築ユニット３０５、最適化ユニット３０６、予測ユニット３０７を含んでもよい。
【００８５】  第一取得ユニット３０１は、時系列データである疾患監視データを取得するために用いられる。
【００８６】  前記疾患監視データは、インフルエンザ、手足口病、麻疹、流行性耳下腺炎などの疾患データを含んでもよい。
【００８７】  事前設定された区域（例えば、省、市、地域）において複数の監視拠点で構成される疾患監視ネットワークを確立し、前記監視拠点から疾患監視データを取得し、前記疾患監視データを疾患監視の時系列データとする。医療機構、学校、保育施設、薬局などを監視拠点として選択して、対応するターゲットの疾患監視とデータ収集を行うことができる。事前設定された条件を満たす場所を監視拠点として選択できる。前記事前設定された条件は、人数、規模などを含んでもよい。例えば、生徒数が事前設定された数に達する学校や保育施設を監視拠点として選択する。また、規模（例えば、一日当りの売上高で統計）が事前設定規模に達する薬局を、規模（例えば、一日当りの受診人数で統計）が事前設定規模に達する病院を監視拠点として選択する。
【００８８】  異なる時点での疾患監視データは、疾患監視の時系列データを構成する。例えば、日単位で収集された疾患監視データを疾患監視の時系列データとする。あるいは、週単位で収集された疾患監視データを疾患監視の時系列データとする。
【００８９】  医療機構（主に病院を含む）は、疾患の早期発生兆候を把握するのに最適な場所であり、疾患監視の最優先である。患者の受診状況に基づいて疾患監視データを取得する。
【００９０】  一部の疾患患者中には、早期症状を緩和するために薬局へ薬を買いに行く人もいるので、薬局での薬の販売状況に基づいて疾患監視データを取得する。
【００９１】  児童や青少年は、疾患発生のリスクが高い対象、および疾患の伝播における重要な部分であるため、このターゲットへの監視も強化されるべきである。学校や保育施設は、児童や青少年の疾患発生を監視するのに適した場所である。学校や保育施設での児童や青少年の休暇状況に基づいて、疾患監視データを取得する。
【００９２】  したがって、本願発明では、疾患監視データを収集するために医療機構、学校、保育施設および薬局が主に選択される。もちろん、上記のデータ源の選択については、他の実施形態に限って他の注目されるターゲットまたは場所を監視のためのデータ源として追加または置換しない。例えば、ホテルを疾患監視区域に含めて、ホテルの入居者の疾患監視データを取得する。
【００９３】  必要に応じて、任意のタイプの監視拠点（例えば医療機構）によって収集された疾患監視データのみを取得して疾患監視の時系列データを構成することができる。例えば、病院で収集された疾患監視データを取得して疾患監視の時系列データを構成することができる。あるいは、複数のタイプの監視拠点から収集された疾患監視データを組み合わせて疾患監視の時系列データを構成することもできる。例えば、病院で収集された疾患監視データを主とし、薬局から収集された疾患監視データを補足として、疾患監視の時系列データを構成することができる。
【００９４】  疾患監視データは、疾患の受診数、受診率、罹患数、罹患率などの疾患データを含んでもよい。例えば、医療機構（例えば病院）から疾患（例えばインフルエンザ）の毎日の受診数を取得し、疾患（例えばインフルエンザ）の毎日の受診数を疾患監視データとしてもよい。または、学校から学生の疾患（例えばインフルエンザ）の毎日の罹患数を取得し、疾患（例えばインフルエンザ）の毎日の罹患数を疾患監視データとする。
【００９５】  第二取得ユニット３０２は、前記疾患監視データと関連し、かつ前記疾患監視データに対応する時系列データである天気データを取得するために用いられる。
【００９６】  疾患監視データと関連する天気データとは、疾患監視データ（即ち、疾患の罹患データ）に影響を及ぼす天気データということである。異なる天気データが前記疾患監視データに与える影響を事前に分析し、分析結果に基づいて前記疾患監視データに影響を及ぼし、または、より深刻な影響を与える天気を決定ことができる。
【００９７】  前記天気データは、湿度と、気温と、気圧と、降水量と、蒸気圧と、風速と、風向と、日照時間とを含んでもよい。具体的な実施例では、前記天気データは毎日の平均気温、平均気圧、最高気温、最低気温、平均相対湿度、最小相対湿度、降水量、平均風速、日照時間、平均蒸気圧を含んでもよい。
【００９８】  前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時間帯と同じであり、そして、前記天気データは前記疾患監視データの統計周期（例えば、毎日、毎週）と同じである。例えば、前記疾患監視データが２０１８年１−２月の毎日の受診数である場合、前記天気データは２０１８年１−２月の毎日の天気データである。また、前記疾患監視データが２０１７年１−１２月の毎週の受診数である場合、前記天気データは２０１７年１−１２月の毎週の天気データ（例えば、週平均気温）である。
【００９９】  天気情報ウェブサイト（例えば、中国天気網、新浪天気、捜狐天気など）から前記天気を捕獲することにより、天気データの信頼性を向上させることができる。理解されるものとして、任意のウェブページから前記天気データを捕獲することができる。
【０１００】  所定のエリアの天気データを捕獲することができる。前記所定のエリアは、省、市、地域などを含んでもよい。例えば、深セン市の天気データを捕獲する。
【０１０１】  所定の時間の天気データを捕獲することができる。前記所定の時間は年、月、日などを含んでもよい。例えば、２０１８年１−２月の毎日の天気データを捕獲する。
【０１０２】  インターネットワームによって前記天気データを捕獲することができる。
【０１０３】  天気情報ウェブサイトにオープン化されたＡＰＩインターフェース（例えば、中国天気網にオープン化されたＡＰＩインターフェース）によって、前記天気データを捕獲することができる。
【０１０４】  具体的な実施例では、天気情報ウェブサイトにオープン化されたＡＰＩインターフェースを介して、インターネットワームによって前記天気データを捕獲することができる。天気情報ウェブサイトにオープン化されたＡＰＩインターフェースを介して、インターネットワームによって前記天気データを捕獲する具体的なプロセスについては、図２を参照してください。
【０１０５】  第三取得ユニット３０３は、前記疾患監視データと関連し、かつ前記疾患監視データに対応する時系列データである世論データを取得するために用いられる。
【０１０６】  疾患監視データと関連する世論データとは、前記疾患監視データを示す世論データということである。一例として、疾患（例えば、インフルエンザ）の流行期に入ると、罹患した人数の増加に伴い、疾患に関連する単語（例えば、インフルエンザ、タミフル、高熱などの特定の単語）をインターネットで検索する人が多くなるため、これらの単語の検索量が大幅に増加する。また、疾患（例えば、インフルエンザ）の流行期に入ると、罹患した人数の増加に伴い、ニュース、フォーラム、ブログ、掲示板などの世論ウェブサイトに発表された疾患関連コンテンツ（例えば、疾患情報、治療情報など）が多くなっている。したがって、疾患監視データと関連する世論データに基づいて疾患を予測することができる。
【０１０７】  前記世論データは、特定の単語の検索回数を含んでもよい。例えば、所定の検索エンジンによる特定の単語の検索回数（例えば、特定の地域において、所定の検索エンジンによる特定の単語に対する１日あたりの検索回数）を統計することができる。
【０１０８】  前記世論データは、また、特定の世論ウェブサイト（例えば、ニュース、フォーラム、ブログ、掲示板など）に含まれている特定の単語に関する世論情報の数を含んでもよい。
【０１０９】  前記特定の単語とは、予測される疾患に関連する単語であり、例えば、前記特定の単語が疾患の症状に関連する単語であれば、予測される疾患がインフルエンザである場合、前記特定の単語は、突然発症、高熱、悪寒、頭痛、力がなく、喉の炎症、筋肉痛、空咳などを含んでもよい。また、予測される疾患が手足口病である場合、前記特定の単語は、口の痛み、拒食、低熱、手部の小さいヘルペス、口部の小さい潰瘍などを含んでもよい。
【０１１０】  前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時間帯と同じであり、かつ前記世論データは、前記疾患監視の統計周期（例えば、毎日、毎週）と同じである。例えば、前記疾患監視データが２０１８年１−２月の毎日の受診数であると、前記世論データは２０１８年１−２月の毎日の世論データ（例えば、特定の単語が一日あたり検索された回数）である。また、前記疾患監視データが２０１７年１−１２月の毎週の受診数であると、前記世論データは２０１７年１−１２月の毎週の世論データ（例えば、特定の単語が一週あたり検索された回数）である。
【０１１１】  前処理ユニット３０４は、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データに対して前処理を行うために用いられる。
【０１１２】  疾患監視データ、天気データおよび世論データに対する前処理は、異常データ処理を含んでもよい。疾患監視データ、天気データおよび世論データに対して異常データ処理を行う原因は、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データにおける異常データを修正し、疾患予測の信頼性と精度を向上させるためである。
【０１１３】  前記異常データ処理は、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データに欠損値を補完することを含んでもよい。欠損値前後のデータの平均値または中央値で欠損値を補完することができ、または、回帰フィッティングという方法で欠損値を補完することもできる。
【０１１４】  さらに、前記異常データ処理は、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データにおける異常値を修正することを含むこともできる。前記異常値は、他のデータから大きく逸脱する数値である。前記異常値を、補間法で修正することができる。
【０１１５】  疾患監視データ、天気データおよび世論データに対する前処理は、また、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データに対するデータ形式の変換を含んでもよい。例えば、疾患監視データ、天気データおよび世論データに対して標準化処理を行うことにより、疾患監視データ、天気データおよび世論データに一致性の標準形式を備えさせて、ＬＳＴＭモデルの入力データとすることに適する。
【０１１６】  構築ユニット３０５は、多層長短期記憶リカレントニューラルネットワーク（ＬｏｎｇＳｈｏｒｔ−ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ  Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）モデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築するために用いられる。前記多層ＬＳＴＭモデルは、二層のＬＳＴＭセル層と一層の完全接続層を含み、第一層のＬＳＴＭセル層は、入力データ（例えば、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データで構成される入力データ）に対して特徴を構築し、第一非表示層ユニットを取得するために用いられ、前記第二層のＬＳＴＭセル層は、前記第一非表示層ユニットを組み合せ、第二非表示層ユニットを得るために用いられ、前記完全接続層は、前記第二非表示層ユニットに基づいて、予測結果（例えば、疾患予測結果）を得るために用いられ、ＬＳＴＭセル層は、それぞれ忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートを含み、前記忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートによって、前記ＬＳＴＭセル層の記憶状態が制御される。
【０１１７】  本方法に使用される多層ＬＳＴＭモデルは、二層のＬＳＴＭセル層と一層の完全接続層を含み、第一層のＬＳＴＭセル層は、入力データ（例えば、前記疾患監視データ、天気データおよび世論データで構成される入力データ）に対して特徴を構築し、第一非表示層ユニットを取得するために用いられ、前記第二層のＬＳＴＭセル層は、前記第一非表示層ユニットを組み合せ、第二非表示層ユニットを得るために用いられる。前記完全接続層は、前記第二非表示層ユニットに基づいて予測値を得る。前記第一非表示層ユニットは局所的特徴であるが、前記第二非表示層ユニットは全体の特徴である。つまり、第一層のＬＳＴＭセル層は、局所的データを抽出するために用いられるものであるが、第二層のＬＳＴＭセル層は、局所的データに合わせて、全体の特徴を得るために用いられるものであり、前記完全接続層は、全体の特徴に基づいて予測結果（例えば、疾患予測結果）を得るために用いられるものである。
【０１１８】  ＬＳＴＭセル層は、忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートを含み、前記忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートによって、ＬＳＴＭセル層の記憶状態が制御される。入力ゲートは、現在の時点での入力を受信するかどうかを決定し、出力ゲートは記憶状態を出力するかどうかを決定する。
【０１１９】  一実施例では、ＬＳＴＭセル層の忘却ゲートｆｔ、入力ゲートｉｔ、出力ゲートｏｔ、記憶状態ｃｔおよび非表示層ユニットｈｔを以下のように計算することができる。
2020527788.tif 000005
【０１２０】  そのうち、Ｗｆ、Ｕｆ、ｂｆは忘却ゲートのパラメータであり、Ｗｉ、Ｕｉ、ｂｉは入力ゲートのパラメータであり、Ｗｏ、Ｕｏ、ｂｏは出力ゲートのパラメータであり、Ｗｃ、Ｕｃ、ｂｃは記憶ユニットのパラメータである。
【０１２１】  他の実施例では、ＬＳＴＭセル層の忘却ゲートｆｔ、入力ゲートｉｔ、出力ゲートｏｔ、記憶状態ｃｔおよび非表示層ユニットｈｔを以下のように計算することができる。
【０１２２】
2020527788.tif 000006
【０１２３】  最適化ユニット３０６は、前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと検証データによって前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルを得るために用いられる。
【０１２４】  前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データから時系列データを切り取り、前記トレーニングデータと前記検証データを構成してもよい。
【０１２５】  前記多層ＬＳＴＭモデルの入力データは、所定の次元（例えば、１０００次元）のベクトルである。切り取った時系列データにおいて、各時点に対応する前処理された疾患監視データ、天気データおよび世論データで所定の次元のベクトルを構築し、各時点に対応するベクトルを時間順に前記多層ＬＳＴＭモデルに順次入力し、前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングや検証を行うために用いることができる。
【０１２６】  例えば、前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データから、前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングを行うための第一時系列データを切り取る。切り取った第一時系列データにおいて、各時点に対応する前処理された疾患監視データ、天気データおよび世論データで所定の次元の第一ベクトルを構築し、各時点に対応する第一ベクトルを時間順に前記多層ＬＳＴＭモデルに順次入力し、前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングを行うために用いられる。前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データから、前記多層ＬＳＴＭモデルに対して検証を行うための第二時系列データを切り取る。切り取った第二時系列データにおいて、各時点に対応する前処理された疾患監視データ、天気データおよび世論データで所定の次元の第二ベクトルを構築し、各時点に対応する第二ベクトルを時間順に前記多層ＬＳＴＭモデルに順次入力し、前記多層ＬＳＴＭモデルに対して検証を行うために用いられる。
【０１２７】  前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングを行う際には、前記多層ＬＳＴＭモデルの損失関数を平均二乗誤差として定義してもよく、前記多層ＬＳＴＭモデルのパラメータを調整することにより、前記平均二乗誤差の最小値が得られる。トレーニング過程において、ＲＭＳｐｒｏｐアルゴリズムを使用することができる。ＲＭＳｐｒｏｐは、改善された確率的勾配降下アルゴリズムである。平均二乗誤差とＲＭＳｐｒｏｐアルゴリズムは、従来技術であるため、ここで、説明を省略する。
【０１２８】  予測ユニット３０７は、前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データから予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果を得る。
【０１２９】  取得した予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データは時系列データである。取得した予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データにおいて、各時点に対応する前処理された疾患監視データ、天気データおよび世論データで所定の次元の第三ベクトルを構築し、各時点に対応する第三ベクトルを時間順に前記多層ＬＳＴＭモデルに順次入力して、予測時点で疾患予測を行うことができる。
【０１３０】  疾患予測時、初期時点から前記所定の時点での予測値を得るまで、最適化された多層ＬＳＴＭモデルは、現在の時点での入力データ、および前の時点での非表示層ユニットを層ずつ組み合わせることによって現在の時点での各非表示層ユニットを得て、現在の時点での非表示層ユニットに基づいて現在の時点での予測値を得て、時間順に再帰処理を絶えず行うことで、次の時点での非表示層ユニットおよび予測値を取得する。
【０１３１】  実施例３は、多層ＬＳＴＭモデルによって罹患データを予測するものである。ＬＳＴＭモデルは、データから知識を直接抽出し、予測に役たつ特徴ベクトルを構築し、予測精度を向上させることができる。さらに、従来のＲＮＮモデルに比べると、ＬＳＴＭモデルは、時系列データ量の多すぎる場合に引き起こされた長期依存時に勾配が解消するという問題を解決する。そして、実施例３は、影響を及ぼす要因として、天気データ、世論データを疾患予測に用い、疾患予測の精度を向上させる。
【０１３２】  実施例４
図４は、本願の実施例４に係る疾患予測装置の第二取得ユニット（即ち、図３における３０２）の詳細な構成図である。
【０１３３】  第二取得ユニット３０２は、天気情報ウェブサイトにオープン化されたＡＰＩインターフェースを介して、インターネットワームによって前記天気データを捕獲することができる。図４に示すように、第二取得ユニット３０２は、生成サブユニット３０２１と、リクエストサブユニット３０２２と、分析サブユニット３０２３と、判断サブユニット３０２４と、捕獲サブユニット３０２５と、記憶サブユニット３０２６を含んでもよい。
【０１３４】  生成サブユニット３０２１は、前記天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェース向けのシードＵＲＬおよび後続のＵＲＬを生成するために用いられる。
【０１３５】  シードＵＲＬは、インターネットワームが全ての作業を行うための基礎と前提である。シードＵＲＬは、一つであってもよいし、複数であってもよい。天気情報ウェブサイトのＵＲＬの構造上の特徴を分析し、ＵＲＬの構造上の特徴に基づいて後続のＵＲＬを得ることができる。
【０１３６】  リクエストサブユニット３０２２は、前記天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェースにＨＴＴＰリクエストを送信し、前記ＡＰＩインターフェースにアクセスするように要求するために用いられる。
【０１３７】  ＧＥＴ方式で、前記天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェースにＨＴＴＰリクエストを送信することができる。天気情報ウェブサイトがその提供した天気データの取得に同意すると、ＨＴＴＰ応答を返信することにより、天気データを取得する操作を行うことを通知する。
【０１３８】  分析サブユニット３０２３は、前記天気情報ウェブサイトが提供したデータ内容に対して分析と識別を行うことにより、前記データ内容を調べるために用いられる。
【０１３９】  天気情報ウェブサイトは、特定の形式のデータ内容を提供するため、前記データ内容を調べるには、天気情報ウェブサイトが提供した特定の形式のデータ内容に対して分析と識別を行う必要がある。例えば、前記天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェースが提供したデータの形式がＪＳＯＮである。ＪＳＯＮはデータ交換形式であり、Ｃ言語に類似した文法習慣を使用したものである。当該ＪＳＯＮ形式のデータ内容に対して分析と識別を行うことにより、前記データ内容を調べる。
【０１４０】  判断サブユニット３０２４は、前記データ内容が所定の情報内容であるかどうかを判断するために用いられる。
【０１４１】  特定の天気データを取得するには、前記データ内容が所定の情報内容であるかどうかを判断しなければいけない。前記データ内容が所定の情報内容でなければ、該データ内容を捨て、そうでなければ、次のステップに進む。
【０１４２】  捕獲サブユニット３０２５は、前記データ内容が所定の情報内容である場合、前記データ内容を捕獲するために用いられる。
【０１４３】  データ捕獲の最終目標は、ネットワークにおけるデータ内容を捕獲してローカルにすることである。ＪＳＯＮ形式のデータ内容に対して、前記データ内容を捕獲する際、深さ優先検索戦略によって状態空間検索を行うことができる。
【０１４４】  記憶サブユニット３０２６は、捕獲したデータ内容を前記天気データとしてローカルに記憶するために用いられる。
【０１４５】  コンピューター装置にデータベースを作成し、前記天気データを前記データベースに記憶することができる。
【０１４６】  ウェブページ数が劇的に増加するにつれて、従来のインターネットワームは、多数の無関係なウェブページをダウンロードすることになる。第二取得ユニット３０２は、天気情報ウェブサイトにオープン化されたＡＰＩインターフェースを介して、インターネットワームによって前記天気データを捕獲することにより、無関係なウェブページをダウンロードすることを回避し、天気データを効率的に取得して、疾患予測効率を向上させることができる。
【０１４７】  実施例５
図５は、本願の実施例５に係るコンピューター装置の概略図である。前記コンピューター装置１は、メモリ２０、プロセッサ３０および前記メモリ２０に記憶されており、かつ、前記プロセッサ３０に実行できる疾患予測プログラムのようなコンピューター可読コマンド４０を含む。前記プロセッサ３０が前記コンピューター可読コマンド４０を実行する際に、上記疾患予測方法の実施例におけるステップを実現し、例えば、図１に示すステップ１０１−１０７である。または、前記プロセッサ３０が前記コンピューター可読コマンド４０を実行する際に、上記装置の実施例における各モジュール／ユニットの機能を実現し、例えば、図３におけるユニット３０１−３０７である。
【０１４８】  例示的には、前記コンピューター可読コマンド４０は一つまたは複数のモジュール／ユニットに分けられており、前記一つまたは複数のモジュール／ユニットは前記メモリ２０に記憶され、かつ、前記プロセッサ３０によって実行され、したがって、本願発明を実現する。前記一つまたは複数のモジュール／ユニットは、特定の機能を実現できる一連のコンピューター可読コマンドセグメントであってもよく、該コマンドセグメントは、前記コンピューター装置１における前記コンピューター可読コマンド４０の実行プロセスを説明するためのものである。例えば、前記コンピューター可読コマンド４０を図３におけるユニット３０１、３０２、３０３、３０４、３０５、３０６、３０７に分けることができ、各ユニットの機能については、実施例３を参照してください。
【０１４９】  前記コンピューター装置１は、デスクトップコンピューター、ノートパソコン、パームトップコンピューターおよびクラウドサーバーなどのコンピューティングデバイスであってもよい。当業者であれば理解されるように、前記概略図５は、コンピューター装置１の一例にすぎず、コンピューター装置１を限定するものではなく、図に示されたものより多く、または、より少ない部材を含み、あるいは、一部の部材、または、異なる部材を組み合わせたものであってもよく、例えば、前記コンピューター装置１は、さらに、入出力装置、ネットワークアクセス装置、バスなどを含んでもよい。
【０１５０】  前記プロセッサ３０は、中央処理ユニット（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）であってもよいし、他の汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）、または、他のプログラマブルロジックデバイス、ディスクリートゲート、またはトランジスタロジックデバイス、ディスクリートハードウェアコンポーネントなどであってもよい。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり、または、該プロセッサ３０は任意の従来のプロセッサなどであってもよく、前記プロセッサ３０は前記コンピューター装置１の制御センターであり、様々なインターフェースと回線を介してコンピューター装置１全体の各部分を接続する。
【０１５１】  前記メモリ２０は、前記コンピューター可読コマンド４０および／またはモジュール／ユニットを記憶するために用いることができ、前記プロセッサ３０は、前記メモリ２０内に記憶されているコンピューター可読コマンドおよび／またはモジュール／ユニットを動作させ、または実行し、およびメモリ２０内に記憶されているデータを呼び出すことにより、前記コンピューター装置１の各機能を実現する。前記メモリ２０は、主として、プログラム記憶領域とデータ記憶領域を含んでもよく、ここで、プログラム記憶領域にオペレーティングシステムと、少なくとも一つの機能に必要なアプリケーション（例えば、音声再生機能、画像再生機能など）などを記憶することができる。データ記憶領域には、コンピューター装置１の使用に応じて作成されたデータ（例えば、オーディオデータ、電話帳など）などを記憶することができる。また、メモリ２０は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよいし、ハードディスク、メモリ、プラグインハードディスクのような不揮発性メモリと、スマートメディアカード（Ｓｍａｒｔ  Ｍｅｄｉａ  Ｃａｒｄ、ＳＭＣ）と、セキュアデジタル（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ、ＳＤ）カードと、フラッシュカード（Ｆｌａｓｈ  Ｃａｒｄ）と、少なくとも一つのディスクストレージデバイスと、フラッシュストレージデバイスと、または、他の揮発性ソリッドステートストレージデバイスを含んでもよい。
【０１５２】  前記コンピューター装置１に集積されたモジュール／ユニットは、ソフトウェア機能ユニットの形で実現され、かつ独立した製品として販売、または使用される場合、不揮発性可読記憶媒体に記憶することができる。このような理解に基づき、本願は、上記実施例の方法における全てまたは一部のプロセスを実現し、また、コンピューター可読コマンドによって関連するハードウェアに完成させるようにコマンドを出すこともでき、前記コンピューター可読コマンドは不揮発性可読記憶媒体に記憶されており、該コンピューター可読コマンドがプロセッサによって実行される場合、上記各方法の実施例のステップを実現することができる。前記不揮発性可読記憶媒体は、前記コンピューター可読コマンドコードをキャリーできるいかなる実体または装置、記録媒体、Ｕディスク、モバイルハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、コンピューターメモリ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、電気搬送波信号、電気通信信号、およびソフトウェア配布媒体などを含んでもよい。
【０１５３】  また、「含む」という言葉は、他のユニットまたはステップを除外するものではなく、単数も複数を除外するものではないことが明らかである。コンピューター装置の請求項に記載された複数のユニットまたはコンピューター装置を、同一のユニット、あるいは、コンピューター装置によってソフトウェアまたはハードウェアを通じて実現することもできる。第一、第二などの単語は任意の特定の順序を表すものではなく、名称を表すためのものである。
【０１５４】  最後的には、上記の実施例は、本願発明の技術的解決策を説明するためにのみ使用され、それに限定されないことに留意されたい。本願発明は、好ましい実施例を参照して詳細に説明されるが、当業者は、本願発明の技術的解決策の趣旨と範囲から逸脱することなく、本願発明の技術的解決策を修正または同等に置換できることを理解すべきである。
【図１】
2020527788.tif 000007
【図２】
2020527788.tif 000008
【図３】
2020527788.tif 000009
【図４】
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【図５】
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【手続補正書】
【提出日】令和1年12月16日(2019.12.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
疾患監視データを取得し、前記疾患監視データは、時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと関連する天気データを取得し、前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと関連する世論データを取得し、前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うステップと、
多層長短期記憶リカレントニューラルネットワークモデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築するステップと、
前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと前記検証データを利用して前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルが得られるステップと、
前処理された前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データから予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果が得られるステップと、
を含むことを特徴とする疾患予測方法。
【請求項２】
ウェブページから天気データを捕獲するステップは、
天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェース向けのシードＵＲＬおよび後続のＵＲＬを生成するステップと、
前記天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェースにＨＴＴＰリクエストを送信し、前記ＡＰＩインターフェースにアクセスするように要求するステップと、
前記天気情報ウェブサイトが提供したデータ内容に対して分析と識別を行って、前記データ内容を調べるステップと、
前記データ内容が所定の情報内容であるかどうかを判断するステップと、
前記データ内容が所定の情報内容である場合、前記データ内容を捕獲するステップと、
捕獲したデータ内容を前記天気データとしてローカルに記憶するステップと、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記世論データは、特定の単語の検索回数、または、特定の世論ウェブサイトに含まれている特定の単語に関する世論情報の数を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うステップは、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに欠損値を補完するステップと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データにおける異常値を修正するステップと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対してデータ形式の変換を行うステップと、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記多層ＬＳＴＭモデルは、二層のＬＳＴＭセル層と一層の完全接続層を含み、第一層のＬＳＴＭセル層は、入力データに対して特徴を構築して、第一非表示層ユニットを取得するために用いられ、第二層のＬＳＴＭセル層は、前記第一非表示層ユニットを組み合せ、第二非表示層ユニットを得るために用いられ、前記完全接続層は、前記第二非表示層ユニットに基づいて予測結果を得るために用いられ、各ＬＳＴＭセル層は、それぞれ忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートを含み、前記忘却ゲート、前記入力ゲート、前記出力ゲートによって、前記ＬＳＴＭセル層の記憶状態が制御されることを特徴とする請求項１−４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングを行う過程において、使用される損失関数が平均二乗誤差であり、使用されるアルゴリズムがＲＭＳｐｒｏｐアルゴリズムであることを特徴とする請求項１−４のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
疾患監視データを取得し、前記疾患監視データは、時系列データである第一取得ユニットと、
前記疾患監視データと関連する天気データを取得し、前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時系列データである第二取得ユニットと、
前記疾患監視データと関連する世論データを取得し、前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時系列データである第三取得ユニットと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行う前処理ユニットと、
多層長短期記憶リカレントニューラルネットワークモデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築する構築ユニットと、
前処理された前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと前記検証データを利用して前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルが得られる最適化ユニットと、
前処理された前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データから予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果が得られる予測ユニットと、
を備えることを特徴とする疾患予測装置。
【請求項８】
コンピューター装置であって、
前記コンピューター装置は、メモリおよびプロセッサを備え、前記メモリは、少なくとも１つのコンピューター可読コマンドを格納しており、前記プロセッサは、少なくとも１つのコンピューター可読コマンドを実行して、
疾患監視データを取得し、前記疾患監視データは、時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと関連する天気データを取得し、前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと関連する世論データを取得し、前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うステップと、
多層長短期記憶リカレントニューラルネットワークモデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築するステップと、
前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと検証データを利用して前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルが得られるステップと、
前処理された前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データから予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果が得られるステップと、
を実現することを特徴とするコンピューター装置。
【請求項９】
前記ウェブページから天気データを捕獲するステップは、
天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェース向けのシードＵＲＬおよび後続のＵＲＬを生成するステップと、
前記天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェースにＨＴＴＰリクエストを送信し、前記ＡＰＩインターフェースにアクセスするように要求するステップと、
前記天気情報ウェブサイトが提供したデータ内容に対して分析と識別を行って、前記データ内容を調べるステップと、
前記データ内容が所定の情報内容であるかどうかを判断するステップと、
前記データ内容が所定の情報内容である場合、前記データ内容を捕獲するステップと、
捕獲したデータ内容を前記天気データとしてローカルに記憶するステップと、
を備えることを特徴とする請求項８に記載のコンピューター装置。
【請求項１０】
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うステップは、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに欠損値を補完するステップと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データにおける異常値を修正するステップと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対してデータの形式変換を行うステップと、
を備えることを特徴とする請求項８に記載のコンピューター装置。
【請求項１１】
前記多層ＬＳＴＭモデルは、二層のＬＳＴＭセル層と一層の完全接続層を含み、第一層のＬＳＴＭセル層は、入力データに対して特徴を構築し、第一非表示層ユニットを取得するために用いられ、前記第二層のＬＳＴＭセル層は、前記第一非表示層ユニットを組み合せ、第二非表示層ユニットを得るために用いられ、前記完全接続層は、前記第二非表示層ユニットに基づいて予測結果を得るために用いられ、ＬＳＴＭセル層は、それぞれ忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートを含み、前記忘却ゲート、前記入力ゲート、前記出力ゲートによって、前記ＬＳＴＭセル層の記憶状態が制御されることを特徴とする請求項８−１０のいずれかに記載のコンピューター装置。
【請求項１２】
不揮発性可読記憶媒体であって、
前記不揮発性可読記憶媒体は、少なくとも１つのコンピューター可読コマンドを格納しており、前記少なくとも１つのコンピューター可読コマンドは、プロセッサによって、
疾患監視データを取得し、前記疾患監視データは、時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと関連する天気データを取得し、前記天気データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと関連する世論データを取得し、前記世論データは、前記疾患監視データに対応する時系列データであるステップと、
前記疾患監視データと、前記天気データおよび前記世論データに対して前処理を行うステップと、
多層長短期記憶リカレントニューラルネットワークモデル、即ち、多層ＬＳＴＭモデルを構築するステップと、
前処理された前記疾患監視データ、天気データおよび世論データからトレーニングデータと検証データを取得し、前記トレーニングデータと前記検証データを利用して前記多層ＬＳＴＭモデルに対してトレーニングと性能検証を行い、最適化された多層ＬＳＴＭモデルが得られるステップと、
前処理された前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データから予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを取得し、前記予測時点前の疾患監視データ、天気データおよび世論データを前記最適化された多層ＬＳＴＭモデルに入力し、前記予測時点での疾患監視結果が得られるステップと、
を実現することを特徴とする不揮発性可読記憶媒体。
【請求項１３】
ウェブページから天気データを捕獲するステップは、
天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェース向けのシードＵＲＬおよび後続のＵＲＬを生成するステップと、
前記天気情報ウェブサイトのＡＰＩインターフェースにＨＴＴＰリクエストを送信し、前記ＡＰＩインターフェースにアクセスするように要求するステップと、
前記天気情報ウェブサイトが提供したデータ内容に対して分析と識別を行って、前記データ内容を調べるステップと、
前記データ内容が所定の情報内容であるかどうかを判断するステップと、
前記データ内容が所定の情報内容である場合、前記データ内容を捕獲するステップと、
捕獲したデータ内容を前記天気データとしてローカルに記憶するステップと、
を備えることを特徴とする請求項１２に記載の記憶媒体。
【請求項１４】
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対して行う前処理は、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに欠損値を補完するステップと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データにおける異常値を修正するステップと、
前記疾患監視データ、前記天気データおよび前記世論データに対してデータ形式の変換を行うステップと、
を備えることを特徴とする請求項１２に記載の記憶媒体。
【請求項１５】
前記多層ＬＳＴＭモデルは、二層のＬＳＴＭセル層と一層の完全接続層を含み、第一層のＬＳＴＭセル層は、入力データに対して特徴を構築し、第一非表示層ユニットを取得するために用いられ、前記第二層のＬＳＴＭセル層は、前記第一非表示層ユニットを組み合せ、第二非表示層ユニットを得るために用いられ、前記完全接続層は、前記第二非表示層ユニットに基づいて予測結果を得るために用いられ、ＬＳＴＭセル層は、それぞれ忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートを含み、前記忘却ゲート、前記入力ゲート、前記出力ゲートによって、前記ＬＳＴＭセル層の記憶状態が制御されることを特徴とする請求項１２−１４のいずれかに記載の記憶媒体。
【国際調査報告】
2020527788.tif 000012
2020527788.tif 000013
2020527788.tif 000014
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