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。構建起一張覆蓋反應迅速的監測網絡。廣西傳染病系統用戶

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。山西2026傳染病系統時代通過（門診診斷，住院診斷，電子病歷，檢驗報告，影像科報告，藥品名稱）等關鍵字抓取預警傳染病。

“優化資源配置”：通過自動化和智能化的監測手段，減少了人工參與的程度，降低了公共衛生體系的資源消耗。這使得更多的資源和人力可以投入到**的應對和處理中，提高了**應對的效率和效果。監測預警前置軟件的應用情況如何？自2024年3月開始，北京、天津、安徽、湖北等多個省市的醫療衛生機構開展了國家傳染病智能監測預警前置軟件集成部署應用試點，實現了傳染病相關數據的自動化采集和智能化工作與數據流程閉環。監測預警前置軟件作為國家傳染病多渠道監測的重點應用系統之一，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。  

“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。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。

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據研究表明，有效的預警系統可以使傳染病防控時間縮短30%以上。廣東中國傳染病系統檢測

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。廣西傳染病系統用戶

傳染病監測預警是防范和化解傳染病**風險，保護人民健康、保障公共衛生安全、維護經濟社會穩定的重要保障。在健全監測預警體制機制方面，指導意見提出完善傳染病監測、**風險評估、預警、**報告和信息公布制度；明確疾控部門、其他部門、疾控機構、醫療衛生機構的傳染病監測預警職責；健全多部門、醫防協同、平急轉換等工作機制。在開展多渠道傳染病監測方面，指導意見提出鞏固優化**報告管理系統，拓展臨床癥候群監測網絡、病原微生物實驗室監測網絡、宿主動物和環境相關風險因素監測網絡、全球傳染病**信息監測等8類傳染病監測渠道。廣西傳染病系統用戶