馬家奇認為，傳統傳染病監測與預警方式的主要弊端在于：一是“被動監測”，即依賴臨床醫生的主動診斷和報告。傳染病的早期診斷，需要醫生結合患者多病原檢查檢驗結果和流行病學史等進行綜合判斷，很可能因病原檢測結果延遲、缺乏風險識別輔助等各種因素，使得醫生無法及時、準確做出診斷，導致傳染病漏診和遲報、漏報，甚至忽略對疑似新發傳染病的早期排查。二是“人工報告”，存在信息采集緩慢、數據準確性不高等問題。上報流程存在斷點，導致監測報告時效性、監測數據準確性均有所下降。數據顯示，從臨床醫生作出傳染病診斷，到疾控人員看到報告，一般需4個小時以上。手工轉錄的方式，也為各種人為因素導致填報信息錯誤提供了可能。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。貴州2025傳染病系統用戶

除政策推動外，在資金支持方面，國家疾控局專門申請了“**轉移支付傳染病監測預警與應急指揮能力提升項目”，其中安排全國各省每個地市平均投入90萬元，對近1.6萬家二級及以上醫療機構集成部署國家前置軟件，保障國家前置軟件項目在全國盡快落地實施。同時，國家疾控局在《加快建設完善省統籌區域傳染病監測預警與應急指揮信息平臺實施方案》中對實施進度與覆蓋率提出明確目標要求，將“全國二級及以上醫療機構***集成部署應用國家前置軟件”作為首要項目績效考核指標，計劃通過兩年的時間，實現二級及以上醫療機構國家前置軟件部署應用的全覆蓋。湖北中國傳染病系統落地如果醫生漏報，即可推送回醫生端，強制醫生上報。

一旦系統檢測到異常情況和關注疾病的觸發條件，將立即觸發預警提醒機制，通知院內相關監測部門和疾控監測機構進行協同排查和調查工作，以便及時采取措施，遏制**蔓延。在技術實現層面上，國家前置軟件采用“旁路部署”在醫院網絡的DMZ區。其通過自然語言處理技術，自動提取醫療機構電子病歷數據中的結構化要素，并經過標簽化處理，動態建立患者電子疾病檔案（EDR）數據庫，所需數據采用分類映射的方式，如“診斷”數據要求實時映射上報，部分檢查檢驗結果需在2小時內完成映射上報，出院數據的時效要求是T+0等；通過傳染病風險識別知識圖譜、知識推理、**規則、檢查檢驗和傳染性四個方面，進行動態風險評估，實時觸發疑似/確診病例的預警及處置提醒。上述所有數據處理工作均在本地完成，相關數據與數據處理結果需在服務器中保存14天，過期將自動***。

支持對傳染病病例信息進行多維度的篩選查詢，包括但不限于有效身份證件號、姓名、手機號、性別、發病時間、臨床表現、實驗室檢查以及居住行政區（精確到街道）等信息。支持關鍵信息查看，包括個人的***發熱門診就診時間、***檢測時間及結果、***狀態等信息。指針對一些特殊的傳染病，一旦發現1例，系統即實時發出預警信號。單病例預警的特殊病種：鼠疫、霍亂、傳染型非典型肺炎、脊髓灰質炎、人***高致病性禽流感、肺炭疽、白喉、猴痘、急性***血吸蟲病、絲蟲病、手足口病重癥和死亡、登革熱、**重癥和死亡、狂犬病及不明原因肺炎。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。

實現從被動監測向主動監測的轉型。系統打通了醫療、藥店、社區、環境等多行業數據壁壘，建立了多途徑、多維度、多節點監測數據匯聚渠道。例如，通過整合醫療機構診療記錄、藥店感冒藥**、社區癥狀報告及環境監測信息，系統可實現多渠道信息關聯預警，準確評估**風險。這種“早發現、早處置”的機制，不僅很大程度減少了傳染病傳播風險，還通過動態分析醫療資源需求，優化了藥品、防護用品等物資調配，提升了公共衛生資源利用效率。信息平臺是傳染病預警與監測系統的質感心，負責數據收集、處理、分析和發布。湖南全國傳染病系統時代

整合多源數據、運用智能分析技術，實現對傳染病的實時監測、風險評估和早期預警的關鍵公共衛生工具。貴州2025傳染病系統用戶

**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、系統設計貴州2025傳染病系統用戶