二十世紀90年代初期實行“機對機”方式、中后期以電子信箱/電報方式與國家疾病預防控制中心開展信息傳遞。2004年“中國疾病預防控制信息系統”上線運行。2020年“中國疾病預防控制信息系統”升級為“**健保系統”。傳染病**信息通過系統，自醫療機構實時報告傳遞至區、市、國家疾病預防控制中心，并于近年逐步以平臺數據交換等方式實現信息交互。2016年，上海市開始試運行 “上海市基于電子病歷直推的傳染病**報告管理系統”，逐步實現傳染病例信息的主動智能采集、報告與交換，信息的采集與傳遞做到了規范化、智能化、高效化、拓展化，**減輕醫療機構工作負擔，減少時間、人力，實現醫防融合。再次，預警是傳染病防控的重要手段。寧夏云端傳染病系統對接

部署監測預警前置軟件是全面推進智慧化多點觸發傳染病監測預警體系建設的重要組成部分。作為醫療機構與疾控部門之間的“紐帶”，國家傳染病智能監測預警前置軟件實現了醫療機構與疾控系統之間的信息互通與共享，有助于疾控部門更快地掌握**情況，制定有效的防控策略。真正實現了傳染病監測預警從“垂直條線”走向“醫防協同”，促進醫療機構履行傳染病防治法定職責，加強醫療機構與疾控部門的緊密合作，為疾控事業高質量發展提供了有力保障。重慶醫療傳染病系統機構實驗室檢測是傳染病監測的重要手段，通過對病原體的檢測，確定傳染病的類型和傳播途徑。

移動端和智能手環針對用戶，移動端提供了解以及上報流行病的渠道，智能手環實時監測用戶身體狀態。傳染疾病防控與智能分析系統實現了對流行疾病**、輿情、城市人群、行程軌跡、疫苗接種、風向溫度等**相關大數據的多維多尺度監測、專題制圖和時空分析，同時基于手機信令和行程大數據核實確診患者的個人行程以及密接人員，并通過知識圖譜構建病患關系圖譜，精細篩選確診人群、潛在***人群信息及其行為軌跡，結合機器學習ARIMA時序分析模型，SIR、SEIR傳播模型對傳播規律及其拐點進行模擬預測，并通過K-Means聚類、情感分詞、TF-IDF算法、LDA主題模型進行輿情主題信息提取及民眾情感分析，為民眾生活、疾控部門的**防控提供科學有力的支撐。

但也暴露出了一些不容忽視的問題。其中，很多地區的傳染病網絡直報系統與醫院信息系統相互獨立、互不連接。以往，在傳染病上報流程中，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?？苹蚬残l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?？蓪有畔⑵脚_，把提醒上報信息發送至醫生手機端。

傳染病系統架構基于疾控中心提供的四十多種法定傳染疾病大數據、行程防疫大數據、電信部門提供的手機信令大數據、通過我們定制手環獲取的隔離用戶生理特征和軌跡大數據以及通過分布式爬蟲獲取的**輿情大數據，綜合利用移動互聯網、大數據、云計算、IoT、AI智能算法、時空數據挖掘、GIS等先進技術，建立**參與的全過程全周期**精細預防與防控體系。本系統自上而下分為四層，分別為：眾源數據層、應用支撐層、業務邏輯層和應用表現層。 通過及時發布預警信息，公眾可以提前做好個人防護，降低風險。海南利翔科技傳染病系統信息系統

再也不需要管理科室一個個打電話提醒。寧夏云端傳染病系統對接

“國家傳染病智能監測預警前置軟件”是一種人工智能時代的新式傳染病監測預警系統，通過AI技術加持，提升傳染病監測預警的效率和準確性，實現動態感知的主動監測與預警上報。作為國家傳染病多渠道監測的重點應用系統之一，傳染病智能監測預警前置軟件對于建設一體化突發公共衛生應急管理服務與指揮調度體系有著十分重要的意義。傳染病監測預警前置軟件的**功能可以概括為以下四方面：“主動監測與預警”：傳染病監測預警前置軟件一經部署，即能夠主動從患者的電子病歷中提取和分析各類與傳染病相關的數據，如就診記錄、檢查檢驗結果、疾病診斷、用藥信息等。寧夏云端傳染病系統對接