AI算法助力**預測。在**預測中，本系統結合機器學習ARIMA時序分析模型，SIR、SEIR傳播模型對**發展的可能情況進行態勢推演，估算出城市內部**危險系數，對傳播規律及其拐點進行模擬預測。大數據追蹤病患軌跡在傳播調查頁面中，我們采用大數據平臺、結合云計算，實現海量軌跡的篩選追蹤，推測患者關系，智能分析密接人員軌跡。作為軟硬件融合的**監測防疫體系，通過移動端、硬件設備與Web端有機結合，實時監測用戶安全。Web端針對疾控中心，實時監測和分析流行病發展態勢。2025年8月發布的《傳染病預警管理辦法（試行）》明確流程、分工和保障機制，多部門協同與數據共享。江蘇未來傳染病系統

為什么要部署監測預警前置軟件？在傳統的傳染病上報流程中，傳染病網絡直報系統的報告終端放置在醫院負責傳染病上報的部門，如防保科或公共衛生科等。臨床醫生在接診過程發現傳染病病例時，需要先從HIS、電子病歷系統中找到患者相關信息，轉錄填寫傳染病報告卡（紙質或電子版）后，再傳遞給防保科醫生，然后由防保科醫生通過報告終端，再次手工轉錄并上報。這個過程存在以下弊端：“被動性”：傳統的傳染病監測主要依賴于臨床醫生的診斷和報告，這種模式容易受到醫生主觀判斷的影響，且可能因醫生的疏忽或經驗不足而導致漏報或誤報。四川2025傳染病系統檢測平臺采用先進的數據存儲和分析技術，實現對傳染病的實時監測和預警。

國家傳染病智能監測預警前置軟件到目前已經顯現三方面成效：?風險預警能力提升?：通過多維度數據建模，可識別異常傳播趨勢，例如對癥狀不典型或檢測結果延遲的病例增設“待確診”標簽，降低漏診風險。??移動端支持?：配套APP供防保科醫生使用，提供病例審核、風險提示和統計分析功能，覆蓋全國1萬多家醫療機構。??長期規劃?：下一步將強化系統巡檢與數據質量監控，深化跨區域信息共享，構建更高效的公共衛生應急體系。??

傳染病監測的內容涉及多個方面，包括傳染源、傳播途徑、臨床表現、人群的易感性、流行趨勢，以及干預措施的效果等。1、傳染源首要任務是尋找并確定傳染源。這需要我們深入了解患者***前的身體狀況，以及其人口統計信息、生活習慣、經濟和文化教育狀況、居住條件和人口流動等情況。2、傳播途徑一旦識別出傳播途徑，必須立即切斷它。例如，對于性傳播疾病，應避免多個**并始終使用安全套；對于血液傳播疾病，務必注意不要共用針頭。3、臨床表現需要深入了解傳染病的臨床表現。通過對比患者***前后的癥狀，我們可以觀察***效果，并為臨床用藥提供有力依據。4、易感性監測人群對特定傳染病的易感性是至關重要的。這包括了解人們在***后是否能夠自愈，或者是否會產生保護性抗體。其次，監測監管是傳染病防控的關鍵環節。

“快速上報機制”：一旦臨床醫生確診了傳染病病例，軟件會自動提取病例的關鍵信息，生成標準化的報告卡，并觸發快速上報流程。這**縮短了從病例確診到報告的時間，提高了報告的時效性。“閉環管理”：軟件對待確診病例進行全程跟蹤和管理，包括病例的確診、***、隨訪等各個環節。通過設置“待確診”標簽和智能提醒功能，確保病例得到及時、準確的診斷和***，防止病例的漏診和誤診。“提升數據準確性”：軟件采用先進的數據挖掘和分析技術，能夠自動識別和處理異常數據，減少人為因素造成的數據誤差。同時，通過對數據進行清洗和校驗，提高了數據的準確性和可靠性。    自動推送疑似病例并生成報告卡，減少漏報。吉林手機傳染病系統平臺

再次，預警是傳染病防控的重要手段。江蘇未來傳染病系統

譬如，一位病人在上海某醫療機構就診時，當醫生在醫生工作站內診斷了（疑似）傳染病，信息系統根據病種名稱自動彈出已從醫保卡/掛號信息中自主采集的基本信息及診斷的傳染病報告卡，醫生補充個別字段即完成報告；后續，該病例信息通過專網，實時逐級上行到區、市、國家平臺。問哪些傳染病需要通過系統進行報告？40種法定傳染病一旦發現，必須通過系統報告，包括甲類傳染病（鼠疫、霍亂）、乙類傳染病（如麻疹、登革熱、猩紅熱、等）、丙類傳染病（如流行性感冒、流行性腮腺炎、手足口病等）。此外，當地**和衛生行政部門如果認為有必要按照乙類、丙類管理的其他地方性傳染病（比如上海將水痘納入丙類管理），或者其他暴發、流行或原因不明的傳染病，以及不明原因肺炎病例和不明原因死亡病例等重點監測疾病，也可納入報告范疇。江蘇未來傳染病系統