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）。據研究表明，有效的預警系統可以使傳染病防控時間縮短30%以上。吉林傳染病系統分類

同時，軟件重點關注門急診病歷、檢驗檢查結果、用藥信息(如“兩抗一退”藥品，以及明確用于艾滋、結核、丙型肝炎等傳染病***的特殊用藥)等數據，能夠實時監測與識別關鍵信息，并與患者數據進行匹配。一旦發生“待確診”病例的病原檢測呈“陽性”、***出現特殊用藥等情況，將智能觸發“病例追蹤復診提醒”功能，提醒臨床醫生及時做出診斷，從而極大地提升醫療機構的傳染病監測閉環管理能力。“全病程管理”：當已確診或高風險的傳染病患者到醫療機構就診時，軟件將通過深度機器學習模型訓練和動態風險評估規則庫，進行智能風險識別，觸發預警機制，提醒醫療機構啟動傳染病排查工作流程。監測預警前置軟件還將幫助臨床醫生識別異常病例的傳染病風險程度。海南全國傳染病系統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。

疾病預防控制管理系統是一種基于計算機技術的管理系統，旨在幫助**和公共衛生機構有效地控制、預防傳染病等疾病的發生和傳播。該系統可以實現傳染病的實時監測，并提供預警和響應機制，可以迅速發現**并做出應對措施。該系統還可以幫助公共衛生機構進行疾病的數據統計和分析，有效指導各類衛生服務提供者的疾病預防和控制工作，保障人民身體健康和社會穩定。此外，該系統還具有良好的可擴展性和互操作性，可以適應各種情境和變化，并與其他衛生信息系統進行集成和共享，保障整個衛生信息體系的協調一致和高效運行。

傳染病監測預警系統的創新，不僅體現在技術層面，更在于其“平戰結合”的設計理念。日常運行中，系統持續強化數據治理與模型優化，確保預警靈敏度與準確性；**發生時，系統可快速切換至應急模式，支撐應急指揮、資源調度等全流程管理。這種“平時筑基、戰時攻堅”的能力，使公共衛生防控從“經驗驅動”轉向“數據驅動”，為其他地方傳染病防控提供了可復制的“環球方案”。深化大數據、人工智能等技術應用，推動監測預警系統向更智能、更高效的方向演進，為構建人類衛生健康共同體貢獻科技力量實驗室檢測結果作為監測數據的重要組成部分，對于傳染病預警和防控具有重要意義。

**也逐漸成為公眾生活的一種常態，公眾對**的了解與精細防控有了更加迫切的需求。社會上現有互聯網公司旗下的平臺軟件對傳染疾病進行檢測，但仍存在著監測疾病種類少、監測尺度不***、民眾輿情無響應、缺少傳染病預警、缺少病患軌跡追蹤、缺少病患關系挖掘等問題。針對上述問題，為了實現精細防疫，科學防控，充分調動各種防疫力量與資源，同時也為了健全流行疾病防控機制，團隊研發了流行疾病大數據監測與智能分析系統，系統采用了云計算多終端協同模式，用戶主要面向疾控中心與公眾。三、系統設計疾控中心作為傳染病監測的機構，負責收集、整理和分析傳染病數據。河北醫療傳染病系統

預警規則杜絕遲漏報。吉林傳染病系統分類

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。吉林傳染病系統分類