首期二級及以上醫療機構“全覆蓋”國家前置軟件項目是強化公共衛生體系建設，推動傳染病監測預警數字化、智能化轉型的關鍵一環，得到了國家層面密集出臺的相關政策的保駕護航，以確保這一創新變革的全面推進和深入應用。如：國家疾控局、國家衛生健康委、國家**三部門聯合印發《醫療機構傳染病防控責任清單》，明確醫療機構應履行包括傳染病監測和報告的七項職責；《全國疾病預防控制行動方案(2024—2025年)》要求：二級及以上醫療機構部署實施國家傳染病智能監測預警前置軟件，“一數一源、一處采集，多級實時共享應用”，推動建立醫防協同數據共享新模式。《全國醫療衛生機構信息互通共享三年攻堅行動方案（2023-2025年）》明確提出，各地要通過系統改造和部署實施國家傳染病智能監測預警前置軟件等技術手段，逐步實現傳染病報告、病原學檢測和嚴重臨床癥候群等信息對接。傳染病預警系統能夠實時監測疫動態，提前預警。浙江智慧醫院傳染病系統標準

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。??湖北中國傳染病系統追蹤如果醫生漏報，即可推送回醫生端，強制醫生上報。

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。

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。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。

國家前置軟件項目根據國家疾控局2023年1月印發的《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》，明確提出建立全國一網統管、平臺兩級建設，業務分級應用的一體化傳染病智慧監測預警與應急指揮信息平臺的總體規劃。平臺架構分為能力層、資源層、平臺層、功能層，要求通過集成醫院信息系統（HIS）、病原檢測信息系統（LIS）和疾控信息系統（PHIS），暢通傳染病監測數據流，強化業務協同工作流，促進信息、工作雙閉環。系統自動處理，避免重復報卡，減輕醫生工作量。浙江2026傳染病系統預警

目前，我國已建立覆蓋全國的網絡實驗室，為傳染病監測提供有力支持。浙江智慧醫院傳染病系統標準

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。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。浙江智慧醫院傳染病系統標準