傳染病**是怎么報告傳遞的？“系統報告，逐年優化，智能發展，實時高效”《傳染病防治法》規定，國家建立傳染病**報告制度。傳染病**報告包括法定傳染病**報告、具備傳染病流行特征的不明原因聚集性疾病**報告和其他傳染病**暴發、流行報告。1950年起上海市制定了上海市傳染病報告法規，建立了“各級醫療機構－區縣衛生防疫站－市衛生防疫站”等三級傳染病報告網，通過郵寄、專人派送（醫院或防疫站）和電話等方式傳遞本市**信息。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。湖北傳染病系統預警

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。海南智慧醫院傳染病系統分類預警規則杜絕遲漏報。

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。??

這個過程存在以下弊端：時間延遲”：由于需要人工收集和報告數據，從病例確診到報告給疾控部門往往存在一定的時間延遲，這會影響到**應對的及時性。“數據不準確”：手工錄入的數據可能存在誤差，如信息錄入不完整、錯誤等，這會降低數據的準確性和可靠性。“資源消耗大”：傳統模式下需要大量的人力和物力投入，包括病例的追蹤、數據的收集和整理等，增加了公共衛生體系的負擔。針對這些問題，傳染病監測預警前置軟件進行了以下創新和改進：“智能化主動監測”：軟件能夠自動從醫療機構的電子病歷系統中提取傳染病相關的數據，如患者的癥狀、診斷結果、治療過程等，并通過預設的算法對這些數據進行實時分析和處理，從而實現主動監測和預警。可以自動查重，頻繁來醫院的傳染病、慢性病患者。

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保卡/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，包括甲類傳染病（鼠疫、霍亂）、乙類傳染病（如麻疹、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）。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病（比如上海將水痘納入丙類管理），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。，決策分析是傳染病防控的中心環節。云南云端傳染病系統落地

系統自動處理，避免重復報卡，減輕醫生工作量。湖北傳染病系統預警

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。“智能‘快速上報’”：軟件內置了能夠從原始EMR數據中提取關鍵信息，并轉化為結構化數據的工具。一旦臨床醫生做出傳染病診斷，軟件即自動對該病例數據進行后結構化提取，生成報告卡信息，并智能觸發“患者信息補全”功能，由防保科醫生審核確認后，即可迅速上報。“閉環監測”：軟件設置了“待確診”標簽功能，提醒醫生對檢出病原陽***例進一步做出明確診斷。湖北傳染病系統預警