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。減少傳染病傳播范圍，保護人民生命健康，降低醫療資源負擔。山西醫療傳染病系統追蹤

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。云南手機傳染病系統平臺傳染病預警與監測系統由的監測網絡構成，包括醫療機構、疾控中心、實驗室等，負責收集傳染病數據。

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。

“因此，國家前置軟件是集成醫院信息系統的重要軟件工具和主要技術手段，并非單純地解決傳染病報告卡的自動采集交換問題，將對醫療機構的傳染病監測預警模式與流程產生重大變革。”馬家奇說。國家前置軟件的三大**業務目標“醫防融合，融的是數據流；醫防協同，協同的是工作流。”馬家奇認為，國家前置軟件基于數據流融合與工作流協同，力爭實現三大**業務目標。***，針對明確診斷的傳染病監測信息，實現自動后結構化提取與上報。通過采用先進的自然語言處理技術（NLP）和信息抽取算法，國家前置軟件內置能夠從原始電子病歷數據中提取關鍵信息并轉化為結構化數據的軟件工具，可有效提高醫療機構傳染病監測數據的處理效率和準確性。傳染病預警與監測系統能夠提高公眾對傳染病的認識，增強自我防護意識，減少恐慌。

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。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。吉林云端傳染病系統信息

信息平臺是傳染病預警與監測系統的中心，負責數據收集、處理、分析和發布。山西醫療傳染病系統追蹤

全國部署與政策推動?該軟件部署已納入國家公共衛生體系建設重點任務：?政策依據?：依據《國家傳染病智能監測預警前置軟件部署工作實施方案》等文件，要求2025年前在全國二級以上醫療機構***覆蓋。??3實施進展?：天津、西安、湖南等地已率先完成試點部署，并通過接口改造實現與疾控機構數據對接，形成“醫療機構-疾控中心”聯動機制。??5?技術規范?：部署需滿足統一技術參數，例如服務器配置要求國產32核以上處理器、256GB內存及特定存儲規格，確保系統處理能力。??3??應用成效與未來方向山西醫療傳染病系統追蹤