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。可以自動查重，頻繁來醫院的傳染病、慢性病患者。江西利翔科技傳染病系統建設

“因此，國家前置軟件是集成醫院信息系統的重要軟件工具和主要技術手段，并非單純地解決傳染病報告卡的自動采集交換問題，將對醫療機構的傳染病監測預警模式與流程產生重大變革。”馬家奇說。國家前置軟件的三大**業務目標“醫防融合，融的是數據流；醫防協同，協同的是工作流。”馬家奇認為，國家前置軟件基于數據流融合與工作流協同，力爭實現三大**業務目標。***，針對明確診斷的傳染病監測信息，實現自動后結構化提取與上報。通過采用先進的自然語言處理技術（NLP）和信息抽取算法，國家前置軟件內置能夠從原始電子病歷數據中提取關鍵信息并轉化為結構化數據的軟件工具，可有效提高醫療機構傳染病監測數據的處理效率和準確性。安徽全國傳染病系統平臺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。

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。

疾病預防控制體系是保護人民健康、保障公共衛生安全、維護經濟社會穩定的重要保障，而監測預警是有效防范和化解重大傳染病風險的重要關口，是推動疾控事業高質量發展、保障人民**健康安全的重要**能力之一。環球軟件傳染病監測預警系統以技術創新為驅動，構建起覆蓋全區域、全流程的智慧化防控網絡，通過整合多源數據、強化智能分析、優化資源配置，為公共衛生安全提供強有力的“智慧支撐”。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。只需輸入小區名即可自動填充省市區街道，滿足國家上報要求。

譬如，一位病人在上海某醫療機構就診時，當醫生在醫生工作站內診斷了（疑似）傳染病，信息系統根據病種名稱自動彈出已從醫保卡/掛號信息中自主采集的基本信息及診斷的傳染病報告卡，醫生補充個別字段即完成報告；后續，該病例信息通過專網，實時逐級上行到區、市、國家平臺。問哪些傳染病需要通過系統進行報告？40種法定傳染病一旦發現，必須通過系統報告，包括甲類傳染病（鼠疫、霍亂）、乙類傳染病（如麻疹、登革熱、猩紅熱、等）、丙類傳染病（如流行性感冒、流行性腮腺炎、手足口病等）。，決策分析是傳染病防控的中心環節。青海手機傳染病系統預警

食源性、死因、傳染病均可直接對接國家平臺，無需手工輸入。江西利翔科技傳染病系統建設

通過對傳染病病例現住址信息抓取和完善，在GIS地圖上可按照病例上報醫院位置、病例現住址等維度的熱力顯示，可查看傳染病病例的詳細信息。地區分布：根據現住址或者工作（學習）單位等信息，分析病例的空 間聚集性。若多個病例來自于同一家庭、學校、幼托機構、自然村寨、社區或  毗鄰村寨/社區由同一醫療衛生單位報告時，需要對病例的空間聚集性進行深入分析。時間分布：根據病例的發病時間和疾病的潛伏期等信息，分析病例的時間聚集性。江西利翔科技傳染病系統建設