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摘要：本发明公开了一种基于数据分析的预防接种智能管理系统及方法，具体涉及疫苗接种管理领域，用于解决流动人群接种信息兼容和精准匹配问题，是通过动态分析、精准匹配和系统适配，显著提升了疫苗接种管理的科学精准度。首先，结合接种者的流动类型、地理位置信息、接种历史和流行病学数据，构建优先级评分模型，确保疫苗接种决策适应当前健康风险和需求。其次，通过多维系统适配指数和时序数据一致性指数的综合计算，评估历史接种信息的跨系统兼容性和同步性，避免数据不一致导致的决策失误。最后，通过特征向量化处理和动态阈值判定，实现疫苗与接种者的高度契合匹配，确保接种者在新环境中获得最佳的疫苗接种方案，保障公共卫生安全。

主权项：1.一种基于数据分析的预防接种智能管理方法，其特征在于，包括步骤：S1，获取流动待接种者的历史接种信息；S2，依据历史接种信息将流动待接种者分为流入和流出类型，针对流动类型确定待接种药物优先级，获得待接种药物的关注项；S3，针对流入类型，识别历史接种信息相对于流入地区的规范程度，判断是否为录入明确类型；S4，若判断为录入明确类型，依据待接种药物的关注项确定流动待接种者的对应项，通过关注项和对应项的匹配分析，获得匹配结果；关注项是指待接种药物的特性或关键因素，包括有效性、适应性、接种时间要求、地域适用性和接种安全性，用于指导接种决策；对应项是指根据流动待接种者的历史接种信息提取的特征，与待接种药物的关注项相匹配，用于评估疫苗与接种者之间的契合度；步骤S2包括以下内容：S2.1，获取流动待接种者的历史接种信息中的地理位置信息和每次接种的时间戳；按时间顺序排列地理位置信息，形成时间序列轨迹数据集；对不同来源的地理位置信息进行标准化处理，确保位置数据在统一的地理坐标系或区域编码系统下进行处理；接着，确定流动待接种者的当前居住地，并标记为当前节点；对于每一个历史轨迹中的位置，与当前居住地进行空间距离计算，并将距离按时间顺序排列，形成距离序列；随后，对距离序列进行差分分析，计算相邻历史位置之间的距离变化率，从而形成距离变化数据；在距离变化数据中，关注最后一段位置的距离变化率；如果在最后几个位置中，距离逐渐减小且末端位置与当前居住地的距离小于设定的阈值，并且时间点在限定时间内，则判定为流入类型；如果历史轨迹的距离变化率在最后几个位置中显示逐渐增加，并且最后一个位置的距离大于初始位置的距离，则判定为流出类型；S2.2，在确定待接种药物的优先级评分时，结合流动待接种者的流动类型，并分析其接种历史、地理位置信息以及当前疫苗接种策略；如果流动待接种者为流入类型，则根据流入地区的流行病学数据和接种政策，分析其接种历史记录，识别是否存在与对应地区传染病相关的疫苗缺失或接种间隔超过推荐时间的情况；若发现接种者在流入地区存在暴露风险，且其接种历史未能覆盖对应地区的主要传染病，则将相关疫苗设为高优先级；接着分析接种时间间隔，若上一剂次接种与推荐时间间隔已过，或接种时间不足导致免疫效果不符要求，则提升相关疫苗的优先级，以确保接种者获得持续保护；若接种者在新地区中存在环境暴露风险，则将相关疫苗进行接种；针对流入类型构建优待接种药物优先级评估模型：数据输入与特征选择：A1.选择流入地区的流行病学数据；A2.包括流动待接种者的历史接种信息，具体疫苗的接种时间、剂次、接种间隔；A3.分析流动待接种者从原地区到流入地区的环境变化；A4.考虑上次接种与当前推荐接种时间的间隔，是否超过疫苗的推荐保护期；若流动待接种者为流出类型，则分析其目标地区的流行病学数据，评估在新环境中的暴露风险；若目标地区的传染病防控要求与当前地区不同，则接种在新地区能提供有效保护的疫苗；若目标地区对某些传染病的防控要求高，而接种者尚未接种相关疫苗，则提高此类疫苗的优先级，以确保在到达新地区前获得免疫保护；若接种记录显示某些疫苗未完成全部剂次，且在目标地区仍需防控，则在离开前完成所有剂次的接种，以确保免疫效果的连续性；针对流出类型构建优待接种药物优先级评估模型：B1.分析流出者即将前往的目标地区的流行病学数据；B2.考虑流动待接种者的接种记录中与目标地区防控疾病相关的疫苗是否已接种，接种剂次是否完整；B3.评估流动待接种者的接种历史是否符合目标地区的公共卫生要求；B4.分析当前接种记录是否存在未完成的疫苗剂次；采用Logistic回归模型进行分类讨论：针对流入类型，输入A1-A4特征；针对流出类型，输入B1-B4特征，输出待接种疫苗的优先级评分；模型的基础公式通过将各个输入特征作为独立变量，建立一个线性组合，并通过Logistic函数转换为优先级评分；将输出的优先级评分和对应的阈值进行比较，集合优先级评分大于或等于对应的阈值的待接种药物，并按照优先级评分进行排序；S2.3，关注项的获取：首先，选择排序首位的待接种药物，从待接种药物的特性中定义初步的关注项；对于每一种疫苗，结合药物的特性进行初步筛选；初步筛选后，将这些特性整理为一组待评估的关注项列表；将每个待选关注项向量化处理，使其成为方便后续计算的特征向量；具体做法是，将每个关注项转化为一个二元变量，表示相关关注项是否在当前情境下重要；步骤S3包括以下内容：多维系统适配指数的获取过程：首先，从流动待接种者的历史接种信息中提取所有数据字段，并将其与流入地区接种管理系统的字段类型进行逐一映射；根据映射结果，判断每个字段的数据格式是否能够与流入系统兼容，标记为兼容或不兼容；接着，针对每个字段类型，计算历史接种信息与流入地区接种管理系统字段类型的匹配度；匹配度包括数据字段的类型、结构、长度属性；依据数据字段在这三个方面的匹配情况，进行综合计算；匹配度结果通过Logit函数进行转换，得到指数形式的评分；在完成所有字段的格式转换和类型匹配后，评估系统间数据映射的完整性；将每个字段的格式映射结果与其对应的类型匹配度结合，乘以对应字段在系统中的权重值；将所有字段的得分综合计算，得到最终的多维系统适配指数；时序数据一致性指数的获取过程：首先，从流动待接种者的历史接种信息中提取每条记录的时间戳，并将其与流入地区接种管理系统中的对应记录进行对比；对于每一对记录，计算两者的时间差异，使用对数变换处理时间差异；接着，检查历史接种信息与流入系统中接种记录的时间顺序是否一致；对每一组相邻的接种事件进行顺序比较，确定两个系统中记录的先后顺序是否相同；如果顺序一致，则评分为满分，若不一致，则评分为零，形成顺序一致性评分集；将时间戳差异和顺序一致性评分结合，计算每条记录在两个系统之间的同步性评分；通过Logit函数将时间戳差异和顺序一致性评分综合为单一评分值，反映两系统的同步性；最后，根据所有记录的同步性评分，计算整个数据集的时序数据一致性指数；在生成录入明确类型的综合判断时，首先需要对多维系统适配指数和时序数据一致性指数进行正态化处理，将两个指数转换为相同尺度范围内的值；通过对数和根式运算，将指数转化为在相似区间内波动的数值；接着，分析两个指数之间的交互作用来获得交互分数，通过相乘关系评估两者的结合效果；最后，结合交互分数和动态阈值，综合判断历史接种信息是否为录入明确类型；当交互分数高于动态阈值时，判定为录入明确类型；若低于动态阈值，则判定为录入不明确类型。

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