精神病患者管控大数据模型课件.pptx

1、沿线精神病患者管控模型 汇报人：XXXX02构建模型的五块拼图构建模型的五块拼图03管控实例管控实例一、精神病患者对铁路安全造成怎样的危害铁路交通事故致死率高，同时铁路交通事故迫使列车较长时间临停，存在破坏行车设备的风险。43%路外伤亡事故精神病患者占比81%线路危行案件精神病患者占比51%行人当道（含高铁进人）精神病患者占比To be or Not to be二、为什么要对精神病患者进行管控To be or Not to be“灰犀牛”是与“黑天鹅”相互补足的概念，“灰犀牛事件”是太过于常见以至于人们习以为常的风险，“黑天鹅事件”则是极其罕见的、出乎人们意料的风险。围绕铁路治安管控的“人、事

2、、地、物”四要素中，“人”排在首位，其中外来流动人员最难管控，又以精神病患者最不受控。什么是“灰犀牛”？“灰犀牛”是常见的物防隐患。什么是“黑天鹅”？“黑天鹅”是难以管控的人为风险。精神病患者的侵线事件事前无法预见，只能通过事后倒查，才能掌握是何种人群风险精神病患者逐年增多2019年沿线5公里内1606名治安警力相对不足新线开通警力减少模型的作用，在于找到这个群体中最有可能侵线的个体，进行针对性管控，既提升了民警的工作效能，又降低了该群体侵线的风险。三、管控模型要解决什么样的问题To be or Not to be模型的作用模型的作用 通过汇聚目标群体的社会数据，建立符合业务逻辑和数学逻辑的模

3、型，对目标群体中的个体进行风险计量，从而找到威胁值最高的个体进行针对性管控。03管控实例管控实例一、找到有侵限能力的目标群体To be or Not to be1思维缓慢、反映迟钝，严重的有自责负罪感，甚至有自杀行为进入铁路内寻求自杀2表现多样，紧张型患者常有砸东西、伤人毁物的行为击打列车，破坏铁路设施设备3自娱自乐、兴趣局限，常自寻刺激、自我伤害进入铁路内玩耍，影响行车安全4记忆力减退、经常走失，生活不能自理误入铁路，造成事故二、符合在铁路附近活动条件的群体To be or Not to be在铁路周边居住被视频捕捉资料库视频资料库三、对该群体风险行为的特征进行提取To be or Not

4、to be单亲家庭父母子女均在职的家庭缺乏照顾，容易失控D家庭关系分析精神药品的副作用如抗抑郁药氟西汀自杀行为比率上升C药品服用时长不规律领药不规律的服药发病几率会增大B药品领取记录警情库 文本挖掘失联 离家出走伤人毁物 等 筛选不易受控的目标对象A失联肇事记录四、算法模型的机器学习To be or Not to be重症精神病人库人员基本信息常住人口暂住人口承租人脑科医院处方记录精神药品分类信息数据清洗患者基本信息监控发现文本挖掘铁路沿线地址信息沿线精神病患者文本挖掘接警信息处警信息失联、肇事精神病患者沿线精神病患者家庭结构关系人员信息表药品领取记录历年入侵铁路线路患者登记表机器学习TENS

5、ORFLOW神经网络算法模型铁路沿线精神病患者侵线风险五、落实管控形成闭环管理To be or Not to be02构建模型的五块拼图构建模型的五块拼图一、自闭症患者“XXX”的风险特征To be or Not to be自闭症对铁路有特别的执着距离XXXX线垂直距离1500m多次进入XXXX被职工民警发现服用精神药品长达5年每周定期到XXXX脑科医院领取药品随父母居住父母均是外来务工人员二、涉及到的算法To be or Not to be（1）文本数据挖掘作用：从文本数据中抽取需要的信息，使原本非结构化的数据变为结构化数据，使文本信息数字化。（2）TENSORFLOW神经网络算法作用：训练自动从特征中挖掘和学习规律，最终达到识别风险的目的。Thanks沿线沿线精神病患分析管控模型精神病患分析管控模型