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。研究表明，有效的預警系統能夠使公眾傳染率降低20%-30%。江西標準版傳染病系統分類

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。西藏全國傳染病系統協作只需輸入小區名即可自動填充省市區街道，滿足國家上報要求。

為什么要部署監測預警前置軟件？在傳統的傳染病上報流程中，傳染病網絡直報系統的報告終端放置在醫院負責傳染病上報的部門，如防保科或公共衛生科等。臨床醫生在接診過程發現傳染病病例時，需要先從HIS、電子病歷系統中找到患者相關信息，轉錄填寫傳染病報告卡（紙質或電子版）后，再傳遞給防保科醫生，然后由防保科醫生通過報告終端，再次手工轉錄并上報。這個過程存在以下弊端：“被動性”：傳統的傳染病監測主要依賴于臨床醫生的診斷和報告，這種模式容易受到醫生主觀判斷的影響，且可能因醫生的疏忽或經驗不足而導致漏報或誤報。

一、全域覆蓋，打造“疾控云”生態體系傳染病監測預警系統涵蓋傳染病多渠道監測數據收集、傳染病智慧化預警、應急作業和應急指揮等方面的內容。系統以“全域覆蓋、終端聯動”為**，將全區域各級各類醫療機構、藥店、社區等納入監測終端，形成“橫向到邊、縱向到底”的數據采集網絡。通過加快監測預警技術革新，系統著力打造覆蓋全區域的“疾控云”體系，實現監測數據的實時共享與動態更新。二、智慧轉型，從“被動報告”到“主動感知”疾控中心通過流行病學調查、實驗室檢測等方式，獲取傳染病的詳細數據，為預警和防控提供科學依據。

國家前置軟件項目由國家頂層規劃、統一開發，主體建設單位是國家疾病預防控制局，運行實施單位是中國疾病預防控制中心。馬家奇介紹，國家疾控局組織中國疾控中心、部分醫療機構、大學組成技術工作專班和**咨詢組，建立**實施團隊，指導承擔建設任務的單位采用原型迭代的開發方式，“邊設計、邊驗證，邊開發、邊試點”的并行方式，在6個月時間內實現了較早版本的全國培訓部署。馬家奇強調，國家前置軟件項目不是對2003年建立的傳染病網絡直報系統的“推倒重來”，而是對該系統的一次重大技術重構，是對系統監測預警能力的提升加強、優化完善，在疾控信息化建設整體規劃設計中的地位和作用至關重要。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。貴州2025傳染病系統落地

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。江西標準版傳染病系統分類

傳染病系統。該系統以電子病歷為基礎，獲取診斷為傳染性疾病（包括但不限于40種法定傳染病）的電子病歷數據（包含病例基本信息、癥狀體征、實驗室檢查、***轉歸、發病時間、***者人口學特征、地域分布等），構建基于醫院電子病歷的傳染病病例監測預警。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）。江西標準版傳染病系統分類