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。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。陜西2026傳染病系統檢測

“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。陜西2025傳染病系統協作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。

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。

傳染病上報系統通過與醫院HIS、EMR、PACS、LIS等多個系統互聯，自動匹配診斷、醫囑、檢驗、病歷等數據信息，完成對傳染病、死亡、食源性疾病的報卡工作。全自動智能填寫直報頁面，無需人工打字輸入。對預警和上報的信息進行審核確認。確認通過的數據再進行網絡直報。支持穿透追溯，已可對系統的可靠性。無需手工操作，減輕勞動強度，提高工作效率。數據準確匹配，增強上報工作的準確性。所有傳染病上報自動匯總，方便各級部門統計管理。可以在患者信息這一個頁面內查看到診斷、檢驗、影像、醫囑信息進行全流程查漏追溯。

傳染病系統架構基于疾控中心提供的四十多種法定傳染疾病大數據、行程防疫大數據、電信部門提供的手機信令大數據、通過我們定制手環獲取的隔離用戶生理特征和軌跡大數據以及通過分布式爬蟲獲取的**輿情大數據，綜合利用移動互聯網、大數據、云計算、IoT、AI智能算法、時空數據挖掘、GIS等先進技術，建立**參與的全過程全周期**精細預防與防控體系。本系統自上而下分為四層，分別為：眾源數據層、應用支撐層、業務邏輯層和應用表現層。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。山東標準版傳染病系統管理

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。陜西2026傳染病系統檢測

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陜西2026傳染病系統檢測