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。整合多源數據、運用智能分析技術，實現對傳染病的實時監測、風險評估和早期預警的關鍵公共衛生工具。西藏手機傳染病系統轉型

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。智能預警分析：內置強大的數據分析引擎，能夠對海量數據進行深度挖掘和分析，識別潛在的**風險點。提供可視化圖表和報告，幫助決策者直觀了解**趨勢和分布情況。多級審核管理：設立嚴格的審核流程，確保上報信息的準確性和可靠性。支持多級審批機制，從基層醫療機構到上級衛生部門層層把關，形成閉環管理。黑龍江醫療傳染病系統標準網絡覆蓋全國，確保數據收集的全面性和及時性。

人群分布：根據病例的年齡、性別和職業等信息，分析病例的人群聚集性。當地罕見/少見病種：當地從未發生過或近5年來從未報告的病種。對預警信息進行初步分析后仍不能排除異常增加或聚集時，應立即通過電 話等方式做進一步核實。核實內容包括疾病診斷的準確性、病例的相關信息以 及**發展趨勢等。電話核實結果仍不能排除的，需進行現場調查。并完成現場調查信息的反饋。根據預警規則，完成傳染病電子病歷信 息轉換為傳染病預警信號，以便開展傳染病來源排查和風險識別，包括是否有潛在聚集性風險、是否有敏感身份人員（醫護人員、公共服務人員等）。

通過人工智能算法和模型，對數據進行分析和挖掘，實時評估患者風險，及時發現**的異常變化和傳播趨勢，實現動態感知的主動監測與預警上報。“智能‘快速上報’”：軟件內置了能夠從原始EMR數據中提取關鍵信息，并轉化為結構化數據的工具。一旦臨床醫生做出傳染病診斷，軟件即自動對該病例數據進行后結構化提取，生成報告卡信息，并智能觸發“患者信息補全”功能，由防保科醫生審核確認后，即可迅速上報。“閉環監測”：軟件設置了“待確診”標簽功能，提醒醫生對檢出病原陽***例進一步做出明確診斷。數據顯示，合理分配資源可以減少應對成本30%-50%。

一、全域覆蓋，打造“疾控云”生態體系傳染病監測預警系統涵蓋傳染病多渠道監測數據收集、傳染病智慧化預警、應急作業和應急指揮等方面的內容。系統以“全域覆蓋、終端聯動”為**，將全區域各級各類醫療機構、藥店、社區等納入監測終端，形成“橫向到邊、縱向到底”的數據采集網絡。通過加快監測預警技術革新，系統著力打造覆蓋全區域的“疾控云”體系，實現監測數據的實時共享與動態更新。二、智慧轉型，從“被動報告”到“主動感知”傳染病系統可以預警功能更全。北京未來傳染病系統時代

為了有效應對傳染病，提高防控能力，構建一個科學的傳染病閉環防控業務體系至關重要。西藏手機傳染病系統轉型

“為實現及時、智能的傳染病報告，需要對傳統上報方式進行變革。”馬家奇認為，理想的方式是***取消手工報告，實現數據的自動抓取與上報。而“關鍵點是疾控傳染病監測系統要與醫院信息系統集成和數據交互。以前就有這個想法，但是落地很難，多年來難以突破。現在下定決心，要真正解決醫療機構與疾控系統互不聯通的問題”。國家前置軟件項目的創新設計思路“國家傳染病智能監測預警前置軟件項目”應運而生，其本質是一種具有基于醫療機構電子病歷（EMR）智能化主動監測預警能力的傳染病監測預警軟件系統。據介紹，國家前置軟件部署在醫療機構后，可主動從患者電子病歷中提取并分析各類與傳染病相關的數據，包括就診記錄、檢查檢驗結果、疾病診斷、用藥信息等，再通過人工智能算法和模型，對數據進行分析和挖掘，實時評估患者風險，及時發現**的異常變化和傳播趨勢，實現動態感知的主動監測與預警上報。西藏手機傳染病系統轉型