基于图数据库的流调数据轨迹追踪技术的建立

作者：何海艳; 王钰铭; 王永馨; 张国平; 赵莹; 吴伟慎^*

来源：职业与健康, 2023, 39(20): 2819-2825.

DOI：10.13329/j.cnki.zyyjk.2023.0558

• 重大突发公共卫生事件
• Neo4j图数据库
• 轨迹追踪
• 可视化分析

目的 利用重大突发公共卫生事件流调数据中的感染者活动轨迹信息，实现感染者活动轨迹的可视化。方法 基于Neo4j图数据库的深度挖掘流调数据的方法，利用2020年初天津市某远郊区重大突发公共卫生事件中感染者流调数据，使用NLP领域的文本分类和命名实体识别等相关深度学习技术，将流调数据拆解为感染者、感染类型、地点、地点类型、活动事件及活动事件类型6类实体及其实体关系，实现对感染者活动轨迹的追踪，辅助划定风险区域。结果 本研究选择任意时间段内60例感染者的聚集度，最终形成节点和关系数据7 390条数据，其中节点1 643条，关系5 747条，得出的结果与实际聚集区域基本一致。经过2022年天津市某近郊区疫情数据进一步校验，根据流调数据中感染者活动轨迹和活动范围，可生成感染者活动热力图与官方封控的区域基本吻合。结论 感染者的热力图分布可以评估疫情可能波及的范围，辅助划定风险区域，有利于进一步精准的流行病学调查和政府的精准管控。

• 单位
  公共卫生学院; 天津医科大学; 天津市疾病预防控制中心