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）。據統計，我國醫療機構報告的傳染病病例占監測數據總量的80%以上。江蘇未來傳染病系統平臺

部署監測預警前置軟件是全面推進智慧化多點觸發傳染病監測預警體系建設的重要組成部分。作為醫療機構與疾控部門之間的“紐帶”，國家傳染病智能監測預警前置軟件實現了醫療機構與疾控系統之間的信息互通與共享，有助于疾控部門更快地掌握**情況，制定有效的防控策略。真正實現了傳染病監測預警從“垂直條線”走向“醫防協同”，促進醫療機構履行傳染病防治法定職責，加強醫療機構與疾控部門的緊密合作，為疾控事業高質量發展提供了有力保障。河南2025傳染病系統分類首先，數據獲取是傳染病防控的基礎。

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。

1病例管理病例編號、姓名、性別、年齡、聯系方式、疾病名稱、癥狀、就診時間、醫生姓名、醫院名稱、***進展等2病原體監測病原體名稱、監測時間、監測地點、監測結果、檢測方法、樣本類型等3預警預報預警類型、預警、級、預警信息、發生時間、預計影響范圍、采取措施等4接種管理疫苗名稱、接種時間、接種地點、接種人員、劑次、保護效果等5**分析**類型、發生時間、發生地點、病例數量、傳播途徑、***情況、預防措施等6防控措施防控措施名稱、執行時間、執行人員、防控效果、總結等7應急響應應急響應、級、啟動時間、啟動部門、任務分工、應急措施、應急效果等8消毒管理消毒時間、消毒地點、消毒方法、消毒劑、消毒效果等9物資管理物資名稱、領用時間、領用人員、物資數量、使用情況、補充計劃等10數據統計統計時間、統計類型、統計指標、統計結果、對比分析等11人員管理人員姓名、職務、聯系方式、工作部門、培訓記錄、獎懲情況等12疫苗管理疫苗名稱、入庫時間、生產廠家、批號、購置方式、使用情況等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。

實現從被動監測向主動監測的轉型。系統打通了醫療、藥店、社區、環境等多行業數據壁壘，建立了多途徑、多維度、多節點監測數據匯聚渠道。例如，通過整合醫療機構診療記錄、藥店感冒藥**、社區癥狀報告及環境監測信息，系統可實現多渠道信息關聯預警，準確評估**風險。這種“早發現、早處置”的機制，不僅很大程度減少了傳染病傳播風險，還通過動態分析醫療資源需求，優化了藥品、防護用品等物資調配，提升了公共衛生資源利用效率。通過（門診診斷，住院診斷，電子病歷，檢驗報告，影像科報告，藥品名稱）等關鍵字抓取預警傳染病。吉林醫療傳染病系統用戶

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。江蘇未來傳染病系統平臺

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。江蘇未來傳染病系統平臺