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。自動推送疑似病例并生成報告卡，減少漏報。西藏2026傳染病系統

尺度多維度傳染病數據統計監測系統實現了從國家、省、市、縣、街道多尺度多維度傳染病數據監測。海量多元數據下的城市實時監測系統利用手機信令、行程訪問碼等位置信息對城市人群進行實時軌跡監測，結合疫苗接種人群占比、人流量動態熱力、城市氣象數據，實現城市傳染病傳播趨勢分析與傳染病傳播因子探究。海量多元數據下的城市實時監測系統利用手機信令、行程訪問碼等位置信息對城市人群進行實時軌跡監測，結合疫苗接種人群占比、人流量動態熱力、城市氣象數據，實現城市傳染病傳播趨勢分析與傳染病傳播因子探究。北京未來傳染病系統建設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。

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。有效的預警系統能夠避免資源過度集中或分散，提高資源利用效率，節約公共開支。

第二，針對病原檢測結果陽***例，主動提醒醫療機構進行確診。通過智能算法，國家前置軟件能實時監測和識別病原檢測結果中為“陽性”的病例，并自動提取相關信息，與已有的傳染病數據庫進行匹配和比對，實現對病原檢測陽性結果尚未作出明確診斷病例的發現，即時觸發提醒進行病例追蹤復診的工作流。第三，對主動感知的異常病例實時提醒排查。利用深度學習模型訓練和動態風險評估規則庫，國家前置軟件能根據歷史數據和實時監測數據，對異常病例和重點關注疾病進行動態風險評估。可以自動查重，頻繁來醫院的傳染病、慢性病患者。甘肅云端傳染病系統協作

平臺采用先進的數據存儲和分析技術，實現對傳染病的實時監測和預警。西藏2026傳染病系統

國家傳染病智能監測預警前置軟件是通過人工智能與大數據技術實現傳染病主動監測、智能預警和快速上報的數字化系統，旨在提升醫防協同能力和公共衛生應急響應效率。?**功能與技術特點??傳染病智能監測預警前置軟件?的**價值體現在三個方面：?智能化主動監測?：通過自動抓取醫院電子病歷系統中的診斷記錄、檢驗結果和用藥信息，利用AI算法實時分析數據，主動識別潛在的傳染病風險，實現從“被動報告”向“主動感知”的轉型。??1快速上報與標準化處理?：臨床醫生確診傳染病后，系統自動提取病例信息生成標準化報告卡，并觸發上報流程，大幅縮短傳統手工填報的時間，降低漏報率。??1??數據安全與資源優化?：采用國產化硬件（如ARM架構處理器）和操作系統（如歐拉、高斯），滿足數據安全要求；同時通過自動化流程減少人工干預，釋放公共衛生資源西藏2026傳染病系統