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。傳染病預警與監測系統由的監測網絡構成，包括醫療機構、疾控中心、實驗室等，負責收集傳染病數據。海南利翔科技傳染病系統信息

“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。四川全國傳染病系統追蹤信息平臺是傳染病預警與監測系統的中心，負責數據收集、處理、分析和發布。

“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。

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。再次，預警是傳染病防控的重要手段。

“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。減少傳染病傳播范圍，保護人民生命健康，降低醫療資源負擔。北京2026傳染病系統檢測

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。海南利翔科技傳染病系統信息

**也逐漸成為公眾生活的一種常態，公眾對**的了解與精細防控有了更加迫切的需求。社會上現有互聯網公司旗下的平臺軟件對傳染疾病進行檢測，但仍存在著監測疾病種類少、監測尺度不***、民眾輿情無響應、缺少傳染病預警、缺少病患軌跡追蹤、缺少病患關系挖掘等問題。針對上述問題，為了實現精細防疫，科學防控，充分調動各種防疫力量與資源，同時也為了健全流行疾病防控機制，團隊研發了流行疾病大數據監測與智能分析系統，系統采用了云計算多終端協同模式，用戶主要面向疾控中心與公眾。三、系統設計海南利翔科技傳染病系統信息