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。待檢查、檢驗陽性結果出來后，實時推送給相關醫生，完成傳染病報卡。江蘇手機傳染病系統標準

“國家傳染病智能監測預警前置軟件”是一種人工智能時代的新式傳染病監測預警系統，通過AI技術加持，提升傳染病監測預警的效率和準確性，實現動態感知的主動監測與預警上報。作為國家傳染病多渠道監測的重點應用系統之一，傳染病智能監測預警前置軟件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。傳染病監測預警前置軟件的**功能可以概括為以下四方面：“主動監測與預警”：傳染病監測預警前置軟件一經部署，即能夠主動從患者的電子病歷中提取和分析各類與傳染病相關的數據，如就診記錄、檢查檢驗結果、疾病診斷、用藥信息等。湖北中國傳染病系統檢測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。

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。

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）。可對接信息平臺，把提醒上報信息發送至醫生手機端。

部署監測預警前置軟件是全面推進智慧化多點觸發傳染病監測預警體系建設的重要組成部分。作為醫療機構與疾控部門之間的“紐帶”，國家傳染病智能監測預警前置軟件實現了醫療機構與疾控系統之間的信息互通與共享，有助于疾控部門更快地掌握**情況，制定有效的防控策略。真正實現了傳染病監測預警從“垂直條線”走向“醫防協同”，促進醫療機構履行傳染病防治法定職責，加強醫療機構與疾控部門的緊密合作，為疾控事業高質量發展提供了有力保障。通過及時發布預警信息，公眾可以提前做好個人防護，降低風險。重慶云端傳染病系統標準

防控處置是傳染病防控的終目標。江蘇手機傳染病系統標準

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江蘇手機傳染病系統標準