首期二級及以上醫療機構“全覆蓋”國家前置軟件項目是強化公共衛生體系建設，推動傳染病監測預警數字化、智能化轉型的關鍵一環，得到了國家層面密集出臺的相關政策的保駕護航，以確保這一創新變革的全面推進和深入應用。如：國家疾控局、國家衛生健康委、國家**三部門聯合印發《醫療機構傳染病防控責任清單》，明確醫療機構應履行包括傳染病監測和報告的七項職責；《全國疾病預防控制行動方案(2024—2025年)》要求：二級及以上醫療機構部署實施國家傳染病智能監測預警前置軟件，“一數一源、一處采集，多級實時共享應用”，推動建立醫防協同數據共享新模式。《全國醫療衛生機構信息互通共享三年攻堅行動方案（2023-2025年）》明確提出，各地要通過系統改造和部署實施國家傳染病智能監測預警前置軟件等技術手段，逐步實現傳染病報告、病原學檢測和嚴重臨床癥候群等信息對接。針對疑似病例，系統及時抓取患者信息。河北云端傳染病系統時代

馬家奇認為，傳統傳染病監測與預警方式的主要弊端在于：一是“被動監測”，即依賴臨床醫生的主動診斷和報告。傳染病的早期診斷，需要醫生結合患者多病原檢查檢驗結果和流行病學史等進行綜合判斷，很可能因病原檢測結果延遲、缺乏風險識別輔助等各種因素，使得醫生無法及時、準確做出診斷，導致傳染病漏診和遲報、漏報，甚至忽略對疑似新發傳染病的早期排查。二是“人工報告”，存在信息采集緩慢、數據準確性不高等問題。上報流程存在斷點，導致監測報告時效性、監測數據準確性均有所下降。數據顯示，從臨床醫生作出傳染病診斷，到疾控人員看到報告，一般需4個小時以上。手工轉錄的方式，也為各種人為因素導致填報信息錯誤提供了可能。甘肅利翔科技傳染病系統檢測只需輸入小區名即可自動填充省市區街道，滿足國家上報要求。

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。

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。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。

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。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。河北全國傳染病系統建設

如果醫生漏報，即可推送回醫生端，強制醫生上報。河北云端傳染病系統時代

但也暴露出了一些不容忽視的問題。其中，很多地區的傳染病網絡直報系統與醫院信息系統相互獨立、互不連接。以往，在傳染病上報流程中，傳染病網絡直報系統的報告終端放置在醫院負責傳染病上報的部門，如防保科或公共衛生科等。臨床醫生在接診過程發現傳染病病例時，需要先從HIS、電子病歷系統中找到患者相關信息，轉錄填寫傳染病報告卡（紙質或電子版）后，再傳遞給防保科醫生，然后由防保科醫生通過報告終端，再次手工轉錄并上報。河北云端傳染病系統時代