人群分布：根據病例的年齡、性別和職業等信息，分析病例的人群聚集性。當地罕見/少見病種：當地從未發生過或近5年來從未報告的病種。對預警信息進行初步分析后仍不能排除異常增加或聚集時，應立即通過電話等方式做進一步核實。核實內容包括疾病診斷的準確性、病例的相關信息以及**發展趨勢等。電話核實結果仍不能排除的，需進行現場調查。并完成現場調查信息的反饋。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）。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。江西全國傳染病系統機構

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。江西云端傳染病系統對接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。

疾病預防控制體系是保護人民健康、保障公共衛生安全、維護經濟社會穩定的重要保障，而監測預警是有效防范和化解重大傳染病風險的重要關口，是推動疾控事業高質量發展、保障人民**健康安全的重要**能力之一。環球軟件傳染病監測預警系統以技術創新為驅動，構建起覆蓋全區域、全流程的智慧化防控網絡，通過整合多源數據、強化智能分析、優化資源配置，為公共衛生安全提供強有力的“智慧支撐”。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。

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。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。

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。可設置強制上報：一預警就上報。海南2026傳染病系統信息系統

食源性、死因、傳染病均可直接對接國家平臺，無需手工輸入。江西全國傳染病系統機構

通過對傳染病病例現住址信息抓取和完善，在GIS地圖上可按照病例上報醫院位置、病例現住址等維度的熱力顯示，可查看傳染病病例的詳細信息。地區分布：根據現住址或者工作（學習）單位等信息，分析病例的空間聚集性。若多個病例來自于同一家庭、學校、幼托機構、自然村寨、社區或毗鄰村寨/社區由同一醫療衛生單位報告時，需要對病例的空間聚集性進行深入分析。時間分布：根據病例的發病時間和疾病的潛伏期等信息，分析病例的時間聚集性。江西全國傳染病系統機構