這個過程存在以下弊端：時間延遲”：由于需要人工收集和報告數據，從病例確診到報告給疾控部門往往存在一定的時間延遲，這會影響到**應對的及時性。“數據不準確”：手工錄入的數據可能存在誤差，如信息錄入不完整、錯誤等，這會降低數據的準確性和可靠性。“資源消耗大”：傳統模式下需要大量的人力和物力投入，包括病例的追蹤、數據的收集和整理等，增加了公共衛生體系的負擔。針對這些問題，傳染病監測預警前置軟件進行了以下創新和改進：“智能化主動監測”：軟件能夠自動從醫療機構的電子病歷系統中提取傳染病相關的數據，如患者的癥狀、診斷結果、治療過程等，并通過預設的算法對這些數據進行實時分析和處理，從而實現主動監測和預警。食源性、死因、傳染病均可直接對接國家平臺，無需手工輸入。青海云端傳染病系統平臺

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。貴州中國傳染病系統協作醫療機構是傳染病監測數據的重要來源，包括醫院、社區衛生服務中心等，負責日常診療過程發現的傳染病報告。

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）。

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傳染病預警系統能夠實時監測疫動態，提前預警。

目前，我國流感監測網絡已覆蓋全國所有地市，并向陸、海口岸縣級市延伸；2023年，我國哨點醫院累計監測到約1700萬例流感樣病例，網絡監測實驗室檢測樣本100多萬份。同時，我國已在122個地級市布設城市污水監測點。下一步，為防范和應對流感等呼吸道傳染病引發的大流行，我國將創新醫防協同機制，升級改造傳染病網絡直報系統，加強從人到環境和動物的全過程風險監測，改進病原識別能力。此外，我國還將加強與世衛組織合作，推動實施新修訂的國際衛生條例。“通過流感監測，可以及時掌握流感活動和流行情況。”中國疾控中心副主任李群說，對流感病毒的變異進行監測，能為疫苗的選擇提供重要科學依據。再次，預警是傳染病防控的重要手段。吉林利翔科技傳染病系統落地

，決策分析是傳染病防控的中心環節。青海云端傳染病系統平臺

智慧轉型，從“被動報告”到“主動感知”傳統傳染病監測依賴醫療機構被動上報，存在時效性差、覆蓋面有限等問題。系統通過強化日常監測信息分析和定期風險評估，構建起“主動感知”新模式。系統實時研判重點傳染病流行態勢和發展趨勢，定時通報監測分析結果，為防控策略調整提供前瞻性指導。更重要的是，系統推動醫療機構和疾控機構信息系統有效對接，實現涉疫數據雙向流通和異常信號自動識別。例如，當患者就診記錄、藥品**或社區健康異常事件出現關聯性波動時，系統可立即觸發預警，將**信息從傳統的“被動報告”轉向“主動感知”，大幅縮短響應時間。青海云端傳染病系統平臺