傳染病系統。該系統以電子病歷為基礎，獲取診斷為傳染性疾病（包括但不 限于40種法定傳染病）的電子病歷數據（包含病例基本信息、癥狀體征、實驗 室檢查、***轉歸、發病時間、***者人口學特征、地域分布等），構建基于醫院電子病歷的傳染病病例監測預警。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）。模型包括統計模型、人工智能模型等，具有高度的智能化和自動化。山西手機傳染病系統行業

“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。    河北2026傳染病系統建設實驗室檢測結果作為監測數據的重要組成部分，對于傳染病預警和防控具有重要意義。

以縣（區）為單位，建立當地傳染病報告病例歷史數據庫，采用移動百分  位數法動態計算傳染病病例數歷史基線，建立將當地當前觀察周期（7天）內病 例數與其相應歷史基線實時進行比較的預警模型。當觀察周期內發現的病例數達到預警閾值時，系統將在24小時內自動發出預警信號。采用移動百分位數法預警的病種：甲肝、丙肝、戊肝、麻疹、流行性出血 熱、流行性乙型腦炎、痢疾、傷寒和副傷寒、流行性腦脊髓膜炎、猩紅熱、鉤 端螺旋體病、瘧疾、流行性感冒、流行性腮腺炎、風疹、急性出血性結膜炎、 流行性和地方性斑疹傷寒、除霍亂、細菌性和阿米巴性痢疾、傷寒和副傷寒以外的***性腹瀉病。通過匯聚傳染病病例監測預警信號，生成基于大數據和專業預警模型合預警信息。

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。預警系統能夠對風險進行科學評估，合理分配醫療資源，確保防控措施的實施。

傳染病監測預警系統的創新，不僅體現在技術層面，更在于其“平戰結合”的設計理念。日常運行中，系統持續強化數據治理與模型優化，確保預警靈敏度與準確性；**發生時，系統可快速切換至應急模式，支撐應急指揮、資源調度等全流程管理。這種“平時筑基、戰時攻堅”的能力，使公共衛生防控從“經驗驅動”轉向“數據驅動”，為其他地方傳染病防控提供了可復制的“環球方案”。深化大數據、人工智能等技術應用，推動監測預警系統向更智能、更高效的方向演進，為構建人類衛生健康共同體貢獻科技力量疾控中心作為傳染病監測的機構，負責收集、整理和分析傳染病數據。遼寧全國傳染病系統檢測

傳染病預警與監測系統由監測網絡構成，包括醫療機構、疾控中心、實驗室等，負責收集傳染病數據。山西手機傳染病系統行業

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。山西手機傳染病系統行業