本發(fā)明涉及疫苗動態(tài)評估預警，尤其涉及一種基于多源數(shù)據(jù)的疫苗動態(tài)評估預警模型的構建方法。

背景技術：

1、雖然疫苗在預防疾病方面發(fā)揮著至關重要的作用，但在接種過程中，不同個體會出現(xiàn)不同程度的不良反應。此外，不良反應的發(fā)生通常具有一定的延遲性，某些異常反應甚至在接種后數(shù)周或數(shù)月才顯現(xiàn)，這使得傳統(tǒng)的靜態(tài)評估方法在及時發(fā)現(xiàn)潛在風險方面存在較大局限。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術的發(fā)展，基于多源數(shù)據(jù)的動態(tài)風險評估方法成為了研究的熱點。通過整合來自不同醫(yī)療系統(tǒng)、健康監(jiān)測設備、實驗室檢查以及患者自報的癥狀數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)源，可以更全面地捕捉到疫苗接種后的不同反應。多源數(shù)據(jù)的融合不僅能夠提供更加豐富的個人健康信息，還可以為評估疫苗的安全性和風險管理提供更強有力的支持。然而，傳統(tǒng)的一種基于多源數(shù)據(jù)的疫苗動態(tài)評估預警模型的構建方法存在著對疫苗安全性預警不精確，以及自動化程度不高的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種基于多源數(shù)據(jù)的疫苗動態(tài)評估預警模型的構建方法，以解決至少一個上述技術問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，基于多源數(shù)據(jù)的疫苗動態(tài)評估預警模型的構建方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1：通過醫(yī)療管理系統(tǒng)獲取疫苗接種者多源臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)集；對多源臨床醫(yī)療清洗數(shù)據(jù)集進行時序排序處理，得到多源臨床醫(yī)療排序數(shù)據(jù)集；

4、步驟s2：獲取接種疫苗的不良反應提示數(shù)據(jù)；根據(jù)接種疫苗的不良反應提示數(shù)據(jù)對多源臨床醫(yī)療排序數(shù)據(jù)集進行接種異常反應延遲影響性分析，得到接種異常反應延遲影響性數(shù)據(jù)；根據(jù)接種異常反應延遲影響性數(shù)據(jù)進行個體異常反應延遲差異性評估，得到個體異常反應延遲差異數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：對個體異常反應延遲差異數(shù)據(jù)進行易感人群分類，得到個體體征易感人群數(shù)據(jù)；基于支持向量機算法對接種異常反應延遲影響性數(shù)據(jù)進行疫苗風險動態(tài)預警模型構建，得到疫苗風險動態(tài)預警模型；根據(jù)疫苗風險動態(tài)預警模型對個體體征易感人群數(shù)據(jù)進行接種反應風險因素識別，得到接種風險因素數(shù)據(jù)，并將接種風險因素數(shù)據(jù)反饋至終端；

6、步驟s4：對疫苗風險動態(tài)預警模型自動化固件設計，得到疫苗風險動態(tài)預警固件；將疫苗風險動態(tài)預警固件嵌入至醫(yī)療管理系統(tǒng)中，以執(zhí)行疫苗動態(tài)評估預警。

7、本發(fā)明通過醫(yī)療管理系統(tǒng)獲取疫苗接種者的多源臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)集，包含了來自不同醫(yī)療機構和不同時間點的患者健康信息。在這一階段，首先對這些多源數(shù)據(jù)進行清洗，去除噪聲和冗余信息，然后按照時間順序進行排序處理，確保數(shù)據(jù)的時效性和連續(xù)性，從而為后續(xù)的分析提供有序且完整的基礎數(shù)據(jù)集。該步驟的有益效果是確保了數(shù)據(jù)的準確性、完整性和時序的一致性，為后續(xù)的疫苗接種異常反應分析提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。在獲取接種疫苗的不良反應提示數(shù)據(jù)后，將其與多源臨床醫(yī)療排序數(shù)據(jù)集進行對比分析，進行接種異常反應延遲的影響性分析，識別延遲出現(xiàn)的異常反應。進一步通過個體差異評估，分析每個接種者在接種后反應的個體差異性。該步驟的有益效果在于通過精準分析接種后不良反應的時間差異，能夠揭示不同個體對疫苗的反應特征，為疫苗接種的安全性評估提供深入依據(jù)。基于個體異常反應延遲差異數(shù)據(jù)，進行易感人群的分類。通過聚類分析、特征提取等技術，識別出具有高風險的易感人群。隨后，利用支持向量機算法構建疫苗風險動態(tài)預警模型，通過對個體特征的分析，實時監(jiān)控疫苗接種后的風險因素。該步驟的有益效果在于通過精準識別易感人群和疫苗風險因素，實現(xiàn)對潛在風險的動態(tài)預警，提前預防出現(xiàn)的不良反應，并根據(jù)預警結果做出及時干預。在構建完疫苗風險動態(tài)預警模型后，設計并實現(xiàn)與該模型配套的自動化固件，確保該系統(tǒng)能夠在醫(yī)療管理系統(tǒng)中實時運行，執(zhí)行疫苗接種后的動態(tài)風險評估。將該預警固件嵌入醫(yī)療管理系統(tǒng)，能夠在接種者接受疫苗后自動進行風險評估并向醫(yī)生或終端反饋風險預警信息。該步驟的有益效果是通過硬件和軟件的結合，使得疫苗接種后的風險評估更加自動化和精準，從而提高醫(yī)療系統(tǒng)對疫苗不良反應的應對能力，增強疫苗接種的安全性。因此，本發(fā)明是對傳統(tǒng)的一種基于多源數(shù)據(jù)的疫苗動態(tài)評估預警模型的構建方法做出的優(yōu)化處理，解決了傳統(tǒng)的一種基于多源數(shù)據(jù)的疫苗動態(tài)評估預警模型的構建方法存在著對疫苗安全性預警不精確，以及自動化程度不高的問題，提高了對疫苗安全性預警的精確度，提高了自動化程度。

8、優(yōu)選地，步驟s1包括以下步驟：

9、步驟s11：通過醫(yī)療管理系統(tǒng)獲取疫苗接種者多源臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)集；

10、步驟s12：對疫苗接種者多源臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)標準化處理，得到多源臨床醫(yī)療優(yōu)化數(shù)據(jù)集；

11、步驟s13：對多源臨床醫(yī)療優(yōu)化數(shù)據(jù)集進行時序排序處理，得到多源臨床醫(yī)療排序數(shù)據(jù)集；其中，多源臨床醫(yī)療排序數(shù)據(jù)集包括：接種者體征數(shù)據(jù)，疫苗接種周期數(shù)據(jù)以及診斷報告。

12、本發(fā)明在這一階段，通過醫(yī)療管理系統(tǒng)獲取疫苗接種者的多源臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集來源于不同的醫(yī)療機構、實驗室檢查、診斷報告以及疫苗接種記錄等，涵蓋接種者的基礎健康信息、疫苗接種歷史、疾病診斷記錄等多維度數(shù)據(jù)。該步驟的有益效果在于收集全面且多樣化的患者信息，確保數(shù)據(jù)的多元性和全面性，為后續(xù)的風險評估和分析提供多層次的基礎數(shù)據(jù)支持。對多源臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)集進行標準化處理，旨在統(tǒng)一不同來源數(shù)據(jù)的格式和尺度，消除數(shù)據(jù)異質性。標準化包括將不同醫(yī)療機構提供的數(shù)據(jù)轉換為相同的單位、格式和維度，以保證各類數(shù)據(jù)在后續(xù)分析中具有一致性。此步驟的有益效果在于消除了數(shù)據(jù)之間存在的偏差或不一致性，使得數(shù)據(jù)具有較好的可比性和可操作性，為后續(xù)的精確分析和建模提供了規(guī)范化的輸入數(shù)據(jù)，提升了分析結果的準確性。在完成數(shù)據(jù)標準化后，對優(yōu)化后的多源臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)集進行時序排序處理。這一步驟的核心是根據(jù)時間順序對接種者的體征數(shù)據(jù)、疫苗接種周期數(shù)據(jù)及診斷報告等信息進行排序，從而確保數(shù)據(jù)的時效性和連貫性。該步驟的有益效果在于通過時序排序，可以準確反映接種者在不同時間點的健康狀態(tài)及疫苗接種后發(fā)生的變化，使得后續(xù)的動態(tài)分析和預測更具有時效性和科學性，有助于識別潛在的疫苗反應延遲和不良反應趨勢。

13、優(yōu)選地，步驟s12包括以下步驟：

14、步驟s121：對疫苗接種者多源臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)清洗，得到多源臨床醫(yī)療清洗數(shù)據(jù)集，其中數(shù)據(jù)清洗包括：缺失值填充、重復值剔除，數(shù)據(jù)類型一致性校驗；

15、步驟s122：對多源臨床醫(yī)療清洗數(shù)據(jù)集進行日期對齊處理，得到多源臨床醫(yī)療日期對齊數(shù)據(jù)；

16、步驟s123：對多源臨床醫(yī)療日期對齊數(shù)據(jù)進行編碼處理，得到多源臨床醫(yī)療編碼對齊數(shù)據(jù)；

17、步驟s124：對多源臨床醫(yī)療編碼對齊數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)標準化處理，得到多源臨床醫(yī)療優(yōu)化數(shù)據(jù)集。

18、本發(fā)明數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預處理的核心步驟，旨在消除數(shù)據(jù)中的噪音和不一致性。在這一過程中，對疫苗接種者的多源臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)集進行缺失值填充、重復值剔除和數(shù)據(jù)類型一致性校驗。缺失值填充確保了數(shù)據(jù)的完整性，避免因數(shù)據(jù)缺失而導致分析偏差；重復值剔除去除了冗余數(shù)據(jù)，減少了模型的干擾；數(shù)據(jù)類型一致性校驗則保證了不同數(shù)據(jù)字段的格式一致，有助于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理與分析。該步驟的有益效果是保證了數(shù)據(jù)集的高質量、可用性和可靠性，為進一步的處理奠定了堅實的基礎。日期對齊處理是為了確保不同來源的數(shù)據(jù)在時間維度上的一致性和同步性。在這一階段，將來自不同醫(yī)療機構或設備的數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一的時間軸進行對齊，確保所有數(shù)據(jù)記錄具有相同的時間尺度。這種對齊處理能夠使得疫苗接種者的各項體征、疫苗接種周期和診斷報告等數(shù)據(jù)能夠在時間上精確匹配。該步驟的有益效果是通過解決時間上的不一致問題，使得后續(xù)分析更加精準，能夠反映出接種過程中的時效性變化，增強數(shù)據(jù)的時序性和可比性。編碼處理將不同來源的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一格式轉化，使其能夠以機器可讀的方式進行進一步分析。在這一過程中，所有類別型、文本型或標識符類型的數(shù)據(jù)（如診斷類型、疫苗種類等）都會被轉換為數(shù)值型編碼，確保數(shù)據(jù)的一致性和處理效率。該步驟的有益效果是通過對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一編碼，使得多源數(shù)據(jù)的整合變得更加高效和方便，減少了因數(shù)據(jù)類型不同而產(chǎn)生的處理難度，為后續(xù)分析中的模型構建和特征提取提供了便利。數(shù)據(jù)標準化處理是為了使得不同特征的數(shù)據(jù)在同一尺度上進行比較，避免某些特征由于量綱不同而對分析結果產(chǎn)生不公平的影響。在這一階段，通過對數(shù)值型數(shù)據(jù)進行歸一化或標準化，確保所有數(shù)據(jù)在相同的尺度下進行處理，從而提高模型的訓練效果和分析準確性。該步驟的有益效果是通過消除不同特征之間的量綱差異，使得各類特征的影響力更加均衡，減少了數(shù)據(jù)處理過程中的偏差，提升了后續(xù)分析和模型的穩(wěn)定性和有效性。

19、優(yōu)選地，步驟s2包括以下步驟：

20、步驟s21：獲取接種疫苗的不良反應提示數(shù)據(jù)；

21、步驟s22：根據(jù)接種疫苗的不良反應提示數(shù)據(jù)對診斷報告進行異常反應耦合，得到接種就診異常反應耦合數(shù)據(jù)；

22、步驟s23：基于接種者體征數(shù)據(jù)和疫苗接種周期數(shù)據(jù)對接種就診異常反應耦合數(shù)據(jù)進行接種異常反應延遲影響性分析，得到接種異常反應延遲影響性數(shù)據(jù)；

23、步驟s24：根據(jù)接種異常反應延遲影響性數(shù)據(jù)對接種者體征數(shù)據(jù)和疫苗接種周期數(shù)據(jù)進行個體異常反應延遲差異性評估，得到個體異常反應延遲差異數(shù)據(jù)。

24、本發(fā)明此步驟通過收集與疫苗接種相關的不良反應提示數(shù)據(jù)，為進一步分析提供了關鍵的預警信息。獲取的不良反應提示數(shù)據(jù)來源于臨床記錄、患者反饋、醫(yī)療監(jiān)測系統(tǒng)等多個渠道。數(shù)據(jù)通常包含疫苗接種后的常見副作用及其嚴重程度、發(fā)生時間等信息。該步驟的有益效果在于為后續(xù)的分析提供了疫苗接種后潛在風險的早期提示，能夠幫助識別風險群體，并為進一步的個體化風險評估和預防措施提供數(shù)據(jù)支持。在這一階段，利用步驟s21中獲取的不良反應提示數(shù)據(jù)，對接種者的診斷報告進行異常反應耦合。這意味著將不良反應的發(fā)生與接種者的具體診斷數(shù)據(jù)（如癥狀、體征、實驗室檢查結果等）進行關聯(lián)，從而準確識別與疫苗接種相關的異常反應。通過這種耦合，可以在多維度上分析不良反應的具體表現(xiàn)及其與接種疫苗的關系。該步驟的有益效果是能夠系統(tǒng)化地識別與疫苗接種相關的異常反應，提高異常反應的檢測精度，并為后續(xù)分析提供更為具體、細致的臨床數(shù)據(jù)。此步驟通過結合接種者的體征數(shù)據(jù)和疫苗接種周期數(shù)據(jù)，對接種后的異常反應延遲進行影響性分析。接種者的體征數(shù)據(jù)和疫苗接種周期數(shù)據(jù)能夠幫助分析不良反應是否存在延遲效應，即反應在接種后的一段時間內(nèi)是否才表現(xiàn)出來。通過對這些數(shù)據(jù)的分析，可以識別出哪些異常反應具有延遲性，并評估其延遲發(fā)生的可能性及影響程度。該步驟的有益效果是能夠捕捉到那些初期未能顯現(xiàn)的不良反應，并為早期干預和管理提供科學依據(jù)，從而提高疫苗接種的安全性。在這一階段，根據(jù)步驟s23中得到的接種異常反應延遲影響性數(shù)據(jù)，對不同接種者的體征數(shù)據(jù)和接種周期數(shù)據(jù)進行個體化的差異性評估。通過分析接種者的個體特征，如年齡、性別、既往病史等，結合疫苗接種周期，評估不同個體對疫苗反應的差異性，特別是異常反應的延遲時間差異。這有助于深入理解不同個體在疫苗接種后的反應模式，識別高風險個體，并為個性化醫(yī)療干預提供支持。該步驟的有益效果是能為每個接種者提供個性化的疫苗接種安全性評估，有助于優(yōu)化疫苗接種策略并提高接種后的健康監(jiān)測水平。

25、優(yōu)選地，步驟s23包括以下步驟：

26、步驟s231：對接種者體征數(shù)據(jù)進行接種者體重，身高以及年齡參數(shù)提取，得到接種者體重/身高/年齡參數(shù)；

27、步驟s232：根據(jù)接種者體重/身高/年齡參數(shù)和疫苗接種周期數(shù)據(jù)對接種就診異常反應耦合數(shù)據(jù)進行多元線性回歸分析，得到體征-接種周期異常反應線性回歸數(shù)據(jù)；

28、步驟s233：對體征-接種周期異常反應線性回歸數(shù)據(jù)進行自變量長效反應分析，得到自變量異常長效反應數(shù)據(jù)；

29、步驟s234：根據(jù)自變量異常長效反應數(shù)據(jù)對體征-接種周期異常反應線性回歸數(shù)據(jù)進行自相關異常趨勢耦合，得到自相關異常趨勢耦合數(shù)據(jù)；

30、步驟s235：基于自相關異常趨勢耦合數(shù)據(jù)和自變量異常長效反應數(shù)據(jù)對接種就診異常反應耦合數(shù)據(jù)進行接種異常反應延遲影響性分析，得到接種異常反應延遲影響性數(shù)據(jù)。

31、本發(fā)明首先從接種者的體征數(shù)據(jù)中提取體重、身高和年齡等重要生理參數(shù)。這些參數(shù)是分析個體對疫苗反應的基礎，因為體重、身高和年齡是影響藥物和疫苗反應的關鍵因素，尤其是與免疫系統(tǒng)的反應能力和代謝速率相關。通過提取這些生理參數(shù)，可以為后續(xù)的多元分析提供必要的基礎數(shù)據(jù)。該步驟的有益效果是能夠精準提取個體的核心生理指標，為進一步分析疫苗接種后的反應差異提供重要依據(jù)，從而確保數(shù)據(jù)的全面性和分析的可靠性。利用接種者的體重、身高、年齡等參數(shù)，以及疫苗接種周期數(shù)據(jù)，通過多元線性回歸分析建立數(shù)學模型。這種模型能夠揭示接種者的生理特征與疫苗接種周期之間的關系，進一步分析這些因素對疫苗接種后異常反應的影響。通過這種回歸分析，可以識別出哪些生理特征與異常反應的發(fā)生具有較強的關聯(lián)性。該步驟的有益效果是能夠系統(tǒng)化地評估接種者的體征與接種周期如何共同作用，影響不良反應的發(fā)生，為接種后的風險預測和干預提供科學依據(jù)。對多元線性回歸模型中的自變量（如體重、身高、年齡等生理參數(shù)）與接種周期數(shù)據(jù)的長效反應進行分析。通過長效反應分析，可以評估接種后某些反應是否在較長時間內(nèi)持續(xù)影響接種者的健康，特別是一些延遲性的不良反應。分析的結果有助于確定哪些生理特征與長期反應之間的關系更加密切。該步驟的有益效果是能夠識別并量化那些延遲表現(xiàn)的長效反應，使得疫苗接種的后期風險監(jiān)控更加全面，確保對不良反應的長期觀察和管理。利用自變量異常長效反應數(shù)據(jù)，對體征和接種周期異常反應線性回歸模型的結果進行自相關分析，識別數(shù)據(jù)中潛在的時間趨勢和變化模式。通過自相關分析，可以發(fā)現(xiàn)異常反應隨時間的變化趨勢，識別是否存在周期性或延遲效應，進一步確定異常反應的持續(xù)性或規(guī)律性。該步驟的有益效果是能夠揭示接種后反應的時間模式，從而幫助醫(yī)療人員準確預測何時需要對接種者進行持續(xù)監(jiān)控或干預，確保及時處理延遲出現(xiàn)的健康問題。將前面的自相關異常趨勢耦合數(shù)據(jù)與自變量異常長效反應數(shù)據(jù)結合，對接種者的異常反應進行延遲影響性分析。通過綜合自相關趨勢和長效反應數(shù)據(jù)，分析并評估不良反應是否存在延遲發(fā)生的趨勢以及其對接種者健康造成的長期影響。該步驟的有益效果是能夠準確識別接種后的延遲性異常反應及其影響程度，為疫苗接種后的健康管理提供更加個性化和精細化的干預策略，確保接種者在疫苗接種后的長期安全。

32、優(yōu)選地，步驟s234包括以下步驟：

33、對自變量異常長效反應數(shù)據(jù)進行趨勢演變多尺度分解，得到異常趨勢演變尺度分解數(shù)據(jù)；

34、根據(jù)異常趨勢演變尺度分解數(shù)據(jù)對自變量異常長效反應數(shù)據(jù)進行自變量權重賦予，得到異常反應趨勢自變量權重數(shù)據(jù)；

35、基于異常反應趨勢自變量權重數(shù)據(jù)對體征-接種周期異常反應線性回歸數(shù)據(jù)進行自相關異常趨勢耦合，得到自相關異常趨勢耦合數(shù)據(jù)。

36、本發(fā)明通過多尺度分解方法，提取出自變量異常長效反應數(shù)據(jù)中潛藏的不同層次的趨勢特征。通過多尺度的方式對數(shù)據(jù)進行分解，可以從宏觀到微觀多個層次上理解數(shù)據(jù)的變化趨勢，從而有效去除噪聲、剖析出其長期變化模式。這種方法有助于揭示數(shù)據(jù)中長期性、周期性或突變性等多種趨勢演變，增強分析的精準度和可預測性?；诘玫降漠惓Ｚ厔菅葑兂叨确纸鈹?shù)據(jù)，進一步對自變量進行加權處理，有效地評估不同自變量在異常反應趨勢中的相對重要性。這一步驟通過分析各自變量的貢獻度，幫助賦予不同自變量不同的權重，使得后續(xù)分析更加精準。通過這種權重賦予方法，可以避免某些自變量因忽視其重要性而影響整體分析結果，提高預測模型的可靠性和準確性。通過將自變量的權重數(shù)據(jù)與體征-接種周期異常反應的線性回歸結果進行結合，進行自相關分析，進而捕捉到異常趨勢間的耦合關系。自相關分析有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的周期性或長期性關聯(lián)性，這種耦合可以揭示出變量之間潛在的影響模式與相互關系，從而提高模型對體征變化和接種周期對異常反應影響的全面理解和預測能力。

37、優(yōu)選地，步驟s3包括以下步驟：

38、步驟s31：對個體異常反應延遲差異數(shù)據(jù)進行易感人群分類，得到個體體征易感人群數(shù)據(jù)；

39、步驟s32：對接種異常反應延遲影響性數(shù)據(jù)進行歸一化處理，得到異常反應延遲影響歸一數(shù)據(jù)；

40、步驟s33：基于支持向量機算法對異常反應延遲影響歸一數(shù)據(jù)進行疫苗風險動態(tài)預警模型構建，得到疫苗風險動態(tài)預警模型；

41、步驟s34：根據(jù)疫苗風險動態(tài)預警模型對個體體征易感人群數(shù)據(jù)進行接種反應風險因素識別，得到接種風險因素數(shù)據(jù)；其中接種風險因素數(shù)據(jù)包括：疫苗本身的特性和成分、接種對象的個體差異和特征。

42、本發(fā)明通過分析個體的異常反應延遲差異，基于統(tǒng)計和機器學習方法，對易感人群進行精準分類。通過對比不同人群的免疫反應特征，識別出更容易出現(xiàn)接種后延遲反應的個體。這一分類過程有助于更好地了解不同生理特征（如年齡、性別、健康狀況等）對疫苗反應的影響，確保為不同群體提供個性化的疫苗接種方案。該步驟的有益效果是能夠精準識別易感人群，提高疫苗接種后安全監(jiān)測的針對性，確保高風險群體得到更為細致和及時的關注。所有收集到的接種異常反應延遲影響性數(shù)據(jù)都會進行歸一化處理。通過對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的標準化，消除了不同量綱、尺度的影響，使得各類數(shù)據(jù)在同一尺度下進行比較和分析。這一步驟能夠有效地將不同個體的反應差異統(tǒng)一在一個可比的范圍內(nèi)，避免因數(shù)據(jù)差異導致的偏差，提高后續(xù)分析和建模的準確性。其有益效果在于提供了一個統(tǒng)一和標準的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的建模和風險預測奠定了基礎，使得數(shù)據(jù)分析和決策更加科學和高效。采用支持向量機（svm）算法，利用歸一化后的異常反應延遲影響數(shù)據(jù)，構建疫苗風險動態(tài)預警模型。支持向量機是一種有效的監(jiān)督學習算法，能夠識別出數(shù)據(jù)中的潛在模式并進行分類預測。通過建立該模型，能夠對接種者的疫苗接種風險進行動態(tài)預測和預警，提前識別出潛在的異常反應風險。這一步驟的有益效果在于能夠實現(xiàn)對疫苗接種后的反應進行實時監(jiān)控和預警，從而幫助醫(yī)療機構及時做出應對措施，有效降低接種風險，增強疫苗接種的安全性?；谥皹嫿ǖ囊呙顼L險動態(tài)預警模型，進一步對個體體征易感人群的數(shù)據(jù)進行分析，識別接種反應的具體風險因素。這些風險因素包括疫苗本身的成分和特性，以及接種對象的個體差異，如年齡、性別、過敏歷史等。通過全面識別這些風險因素，可以幫助醫(yī)生和接種者提前了解風險，從而采取相應的預防措施或選擇合適的疫苗。這一分析的有益效果在于能夠提供詳細的個體化風險評估，確保疫苗接種過程中能根據(jù)接種者的特征量身定制健康管理計劃，最大程度減少不良反應的發(fā)生。

43、優(yōu)選地，步驟s33包括以下步驟：

44、步驟s331：對異常反應延遲影響歸一數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)集劃分，得到異常反應延遲影響訓練集和異常反應延遲影響測試集；

45、步驟s332：基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型對異常反應延遲影響訓練集進行參數(shù)優(yōu)化訓練，得到異常反應延遲優(yōu)化參數(shù)；

46、步驟s333：基于支持向量機算法對異常反應延遲優(yōu)化參數(shù)進行初始疫苗風險動態(tài)預警模型構建，得到疫苗風險動態(tài)初始預警模型；

47、步驟s334：根據(jù)異常反應延遲影響測試集對疫苗風險動態(tài)初始預警模型進行邏輯測試，得到疫苗風險動態(tài)預警優(yōu)化模型。

48、本發(fā)明通過對歸一化后的異常反應延遲影響數(shù)據(jù)進行劃分，分別得到訓練集和測試集。訓練集用于模型的訓練與優(yōu)化，而測試集則用于后續(xù)模型的驗證和性能評估。數(shù)據(jù)集的劃分可以確保模型訓練時不會受到測試數(shù)據(jù)的干擾，提高模型泛化能力，減少過擬合的風險。劃分后的訓練集和測試集能夠確保在不同數(shù)據(jù)條件下模型的有效性，使得后續(xù)的建模與驗證更加可靠，為進一步的預警模型構建打下堅實的基礎。使用神經(jīng)網(wǎng)絡模型對訓練集中的數(shù)據(jù)進行訓練，并通過參數(shù)優(yōu)化方法（如反向傳播、梯度下降等）不斷調(diào)整網(wǎng)絡的權重和偏置，以提高模型對異常反應延遲的預測能力。通過這種優(yōu)化訓練，神經(jīng)網(wǎng)絡能夠識別出數(shù)據(jù)中的復雜非線性關系，進而得到一組最優(yōu)參數(shù)，使得模型對數(shù)據(jù)的擬合度更高。這一過程的有益效果是能夠增強模型對接種后延遲反應的預測準確性，提升模型的表現(xiàn)，確保在實際應用中能夠更好地識別疫苗接種后的潛在風險。利用支持向量機（svm）算法，基于步驟s332中優(yōu)化得到的參數(shù)構建初步的疫苗風險動態(tài)預警模型。支持向量機是一種強大的分類算法，尤其適用于高維數(shù)據(jù)分析。通過該算法，能夠有效識別出接種后的潛在風險，并進行動態(tài)預警。通過將優(yōu)化參數(shù)與svm模型結合，可以使得模型在面對復雜的疫苗接種風險數(shù)據(jù)時，能夠快速準確地判斷出高風險群體和潛在的異常反應。這一階段的有益效果在于通過svm的強大分類能力，使得模型可以處理復雜的風險預測任務，為后續(xù)的風險預警提供了一個強有力的基礎。通過使用測試集對初步構建的疫苗風險動態(tài)預警模型進行邏輯測試，驗證其在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。測試集未參與模型訓練，能夠為模型提供真實場景下的評估數(shù)據(jù)。通過邏輯測試，能夠檢測模型的準確性、靈敏度、特異性等性能指標，并根據(jù)測試結果對模型進行必要的調(diào)整與優(yōu)化，以確保其預測能力在實際應用中的穩(wěn)定性和可靠性。該步驟的有益效果在于，通過不斷驗證與優(yōu)化，最終獲得一個性能更為完善、魯棒性更強的預警模型，能夠準確預測和識別疫苗接種后的風險，從而提高疫苗接種的安全性。

49、優(yōu)選地，步驟s332包括以下步驟：

50、基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型中的神經(jīng)元對異常反應延遲影響訓練集進行訓練集加權映射，得到影響加權映射訓練集；

51、對影響加權映射訓練集進行網(wǎng)絡學習率適應匹配，得到影響加權學習率適應數(shù)據(jù)；

52、根據(jù)影響加權學習率適應數(shù)據(jù)對異常反應延遲影響訓練集進行參數(shù)優(yōu)化訓練，得到異常反應延遲優(yōu)化參數(shù)。

53、本發(fā)明神經(jīng)網(wǎng)絡模型通過對訓練集中的數(shù)據(jù)進行加權映射，將不同特征數(shù)據(jù)的重要性加以區(qū)分。加權映射的目的是根據(jù)每個輸入特征對預測結果的貢獻大小，動態(tài)調(diào)整其在訓練過程中的權重。這能夠幫助神經(jīng)網(wǎng)絡更好地聚焦于那些對異常反應延遲影響較大的數(shù)據(jù)特征，從而提高模型的學習效率和預測準確性。通過這種方法，可以避免某些不重要特征對模型訓練過程產(chǎn)生過大的影響，有效提升訓練集的質量，確保模型能更準確地捕捉到數(shù)據(jù)中的關鍵模式。針對加權映射后的訓練集數(shù)據(jù)，采用自適應學習率策略調(diào)整網(wǎng)絡的學習率。傳統(tǒng)的固定學習率在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中導致收斂速度過慢或過快，而自適應學習率根據(jù)模型的反饋動態(tài)調(diào)整學習率，確保在訓練過程中每一輪的參數(shù)更新都更加精確。對于每個數(shù)據(jù)樣本，根據(jù)其加權后的重要性，選擇合適的學習率進行調(diào)整，避免了因學習率不當導致的訓練波動。這一策略的有益效果在于能夠提高模型訓練的效率，避免過度擬合或欠擬合，同時加速網(wǎng)絡對復雜數(shù)據(jù)特征的學習過程。通過結合前面步驟得到的影響加權學習率適應數(shù)據(jù)，進一步對訓練集進行參數(shù)優(yōu)化訓練。通過對每一層神經(jīng)網(wǎng)絡中的參數(shù)進行細致調(diào)整，確保模型能夠最有效地擬合訓練集中的數(shù)據(jù)。優(yōu)化過程通常使用梯度下降等方法，使得網(wǎng)絡中的參數(shù)在每一輪訓練中朝著更合適的方向調(diào)整，逐步降低預測誤差。通過加權映射與自適應學習率的雙重機制，模型能夠更精確地優(yōu)化參數(shù)，最大化其對異常反應延遲的預測能力。這一過程的有益效果在于使得模型能夠在復雜的異常反應數(shù)據(jù)上達到最佳表現(xiàn)，提高預測精度和泛化能力。

54、優(yōu)選地，所述疫苗本身的特性和成分包括：疫苗制劑、疫苗株系、輔料和媒介。

55、本發(fā)明的有益效果，通過醫(yī)療管理系統(tǒng)獲取疫苗接種者的多源臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)集，包含了來自不同醫(yī)療機構和不同時間點的患者健康信息。在這一階段，首先對這些多源數(shù)據(jù)進行清洗，去除噪聲和冗余信息，然后按照時間順序進行排序處理，確保數(shù)據(jù)的時效性和連續(xù)性，從而為后續(xù)的分析提供有序且完整的基礎數(shù)據(jù)集。該步驟的有益效果是確保了數(shù)據(jù)的準確性、完整性和時序的一致性，為后續(xù)的疫苗接種異常反應分析提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。在獲取接種疫苗的不良反應提示數(shù)據(jù)后，將其與多源臨床醫(yī)療排序數(shù)據(jù)集進行對比分析，進行接種異常反應延遲的影響性分析，識別延遲出現(xiàn)的異常反應。進一步通過個體差異評估，分析每個接種者在接種后反應的個體差異性。該步驟的有益效果在于通過精準分析接種后不良反應的時間差異，能夠揭示不同個體對疫苗的反應特征，為疫苗接種的安全性評估提供深入依據(jù)?；趥€體異常反應延遲差異數(shù)據(jù)，進行易感人群的分類。通過聚類分析、特征提取等技術，識別出具有高風險的易感人群。隨后，利用支持向量機算法構建疫苗風險動態(tài)預警模型，通過對個體特征的分析，實時監(jiān)控疫苗接種后的風險因素。該步驟的有益效果在于通過精準識別易感人群和疫苗風險因素，實現(xiàn)對潛在風險的動態(tài)預警，提前預防出現(xiàn)的不良反應，并根據(jù)預警結果做出及時干預。在構建完疫苗風險動態(tài)預警模型后，設計并實現(xiàn)與該模型配套的自動化固件，確保該系統(tǒng)能夠在醫(yī)療管理系統(tǒng)中實時運行，執(zhí)行疫苗接種后的動態(tài)風險評估。將該預警固件嵌入醫(yī)療管理系統(tǒng)，能夠在接種者接受疫苗后自動進行風險評估并向醫(yī)生或終端反饋風險預警信息。該步驟的有益效果是通過硬件和軟件的結合，使得疫苗接種后的風險評估更加自動化和精準，從而提高醫(yī)療系統(tǒng)對疫苗不良反應的應對能力，增強疫苗接種的安全性。因此，本發(fā)明是對傳統(tǒng)的一種基于多源數(shù)據(jù)的疫苗動態(tài)評估預警模型的構建方法做出的優(yōu)化處理，解決了傳統(tǒng)的一種基于多源數(shù)據(jù)的疫苗動態(tài)評估預警模型的構建方法存在著對疫苗安全性預警不精確，以及自動化程度不高的問題，提高了對疫苗安全性預警的精確度，提高了自動化程度。