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。據研究表明，有效的預警系統可以使傳染病防控時間縮短30%以上。吉林醫療傳染病系統用戶

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?？?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?。ㄊ笠摺⒒魜y）、乙類傳染?。ㄈ缏檎?、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）。江蘇標準版傳染病系統管理待檢查、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。

此外，當地**和衛生行政部門如果認為有必要按照乙類、丙類管理的其他地方性傳染?。ū热缟虾⑺患{入丙類管理），或者其他暴發、流行或原因不明的傳染病，以及不明原因肺炎病例和不明原因死亡病例等重點監測疾病，也可納入報告范疇。智能預警分析：內置強大的數據分析引擎，能夠對海量數據進行深度挖掘和分析，識別潛在的**風險點。提供可視化圖表和報告，幫助決策者直觀了解**趨勢和分布情況。多級審核管理：設立嚴格的審核流程，確保上報信息的準確性和可靠性。支持多級審批機制，從基層醫療機構到上級衛生部門層層把關，形成閉環管理。

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。2025年8月發布的《傳染病預警管理辦法（試行）》明確流程、分工和保障機制，多部門協同與數據共享。

國家傳染病智能監測預警前置軟件到目前已經顯現三方面成效：?風險預警能力提升?：通過多維度數據建模，可識別異常傳播趨勢，例如對癥狀不典型或檢測結果延遲的病例增設“待確診”標簽，降低漏診風險。??移動端支持?：配套APP供防保科醫生使用，提供病例審核、風險提示和統計分析功能，覆蓋全國1萬多家醫療機構。??長期規劃?：下一步將強化系統巡檢與數據質量監控，深化跨區域信息共享，構建更高效的公共衛生應急體系。??傳染病系統可以預警功能更全。福建全國傳染病系統協作

模型包括統計模型、人工智能模型等，具有高度的智能化和自動化。吉林醫療傳染病系統用戶

傳染病檢測包括：5、流行趨勢通過監測，我們可以觀察到傳染病的流行趨勢。例如，它是更常見于農村還是城市，主要影響學生、社會人士、中老年人還是某一特定地區的人群。這些信息有助于針對特定人群進行更有效的宣傳和教育。6、干預效果評價防疫措施的效果是傳染病監測的一個重要環節。通過對癥***和其他干預措施，可以評估這些措施在減少疾病傳播方面的效果。無論面對何種傳染病，一旦發現病例，都應立即上報當地疾控中心。及時的***和有效的干預措施是減少疾病傳播的關鍵。吉林醫療傳染病系統用戶