“國家傳染病智能監測預警前置軟件”是一種人工智能時代的新式傳染病監測預警系統，通過AI技術加持，提升傳染病監測預警的效率和準確性，實現動態感知的主動監測與預警上報。作為國家傳染病多渠道監測的重點應用系統之一，傳染病智能監測預警前置軟件對于建設一體化突發公共衛生應急管理服務與指揮調度體系有著十分重要的意義。傳染病監測預警前置軟件的**功能可以概括為以下四方面：“主動監測與預警”：傳染病監測預警前置軟件一經部署，即能夠主動從患者的電子病歷中提取和分析各類與傳染病相關的數據，如就診記錄、檢查檢驗結果、疾病診斷、用藥信息等。數據顯示，合理分配資源可以減少應對成本30%-50%。內蒙古智慧醫院傳染病系統平臺

各級各類醫療機構以集成部署國家前置軟件作為抓手，一方面可強化自身履行傳染病早期監測預警的公共衛生職責，另一方面也能獲得國家前置軟件為醫療機構帶來的賦能效果。”馬家奇坦言，醫療機構與疾控部門的視角、立場有時會存在差異，但關鍵時刻應當服從傳染病防控業務“一盤棋”、應用“一體化”的國家大局，實現監測數據“一數一源、一源多用”。“希望廣大醫療機構能與疾控部門達成共識、形成合力，共同推動國家前置軟件的部署應用，實現傳染病監測預警模式的全新變革。”廣東未來傳染病系統信息系統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。

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。

信息共享與交流：建立跨部門的信息共享平臺，促進醫療機構、疾控中心和科研機構之間的溝通與協作。提供便捷的溝通工具，如在線會議、文件共享等功能，方便各方共同應對**挑戰。三、系統優勢提高報告效率：相比傳統的紙質報告方式，網絡直報**縮短了信息傳遞時間，減少了人為錯誤。增強數據準確性：通過自動化采集和校驗技術，確保數據的真實性和一致性。提升應急響應速度：實時監測和預警功能使衛生部門能夠迅速做出反應，采取必要的防控措施。優化資源配置：基于數據分析的結果，合理分配醫療資源，提高**防控的針對性和有效性。預警系統能夠對風險進行科學評估，合理分配醫療資源，確保防控措施的實施。

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。研究表明，有效的預警系統能夠使公眾傳染率降低20%-30%。浙江2026傳染病系統平臺

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。內蒙古智慧醫院傳染病系統平臺

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）。內蒙古智慧醫院傳染病系統平臺