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。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。江蘇標準版傳染病系統行業

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。浙江中國傳染病系統信息傳染病預警系統能夠實時監測疫動態，提前預警。

第二，針對病原檢測結果陽***例，主動提醒醫療機構進行確診。通過智能算法，國家前置軟件能實時監測和識別病原檢測結果中為“陽性”的病例，并自動提取相關信息，與已有的傳染病數據庫進行匹配和比對，實現對病原檢測陽性結果尚未作出明確診斷病例的發現，即時觸發提醒進行病例追蹤復診的工作流。第三，對主動感知的異常病例實時提醒排查。利用深度學習模型訓練和動態風險評估規則庫，國家前置軟件能根據歷史數據和實時監測數據，對異常病例和重點關注疾病進行動態風險評估。

國家傳染病智能監測預警前置軟件是通過人工智能與大數據技術實現傳染病主動監測、智能預警和快速上報的數字化系統，旨在提升醫防協同能力和公共衛生應急響應效率。?**功能與技術特點??傳染病智能監測預警前置軟件?的**價值體現在三個方面：?智能化主動監測?：通過自動抓取醫院電子病歷系統中的診斷記錄、檢驗結果和用藥信息，利用AI算法實時分析數據，主動識別潛在的傳染病風險，實現從“被動報告”向“主動感知”的轉型。??1快速上報與標準化處理?：臨床醫生確診傳染病后，系統自動提取病例信息生成標準化報告卡，并觸發上報流程，大幅縮短傳統手工填報的時間，降低漏報率。??1??數據安全與資源優化?：采用國產化硬件（如ARM架構處理器）和操作系統（如歐拉、高斯），滿足數據安全要求；同時通過自動化流程減少人工干預，釋放公共衛生資源平臺采用先進的數據存儲和分析技術，實現對傳染病的實時監測和預警。

**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、系統設計可對接信息平臺，把提醒上報信息發送至醫生手機端。云南智慧醫院傳染病系統時代

網絡覆蓋全國，確保數據收集的全面性和及時性。江蘇標準版傳染病系統行業

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。江蘇標準版傳染病系統行業