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。通過及時發布預警信息，公眾可以提前做好個人防護，降低風險。江蘇傳染病系統機構

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上海利翔科技傳染病系統預警利用統一標準實現跨部門數據融合。

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。

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。傳染病預警與監測系統由監測網絡構成，包括醫療機構、疾控中心、實驗室等，負責收集傳染病數據。

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。當前，傳染病預警系統正從“經驗驅動”邁向“數據驅動”，成為全球公共衛生安全的防線。江蘇云端傳染病系統落地

其次，監測監管是傳染病防控的關鍵環節。江蘇傳染病系統機構

目前，我國流感監測網絡已覆蓋全國所有地市，并向陸、海口岸縣級市延伸；2023年，我國哨點醫院累計監測到約1700萬例流感樣病例，網絡監測實驗室檢測樣本100多萬份。同時，我國已在122個地級市布設城市污水監測點。下一步，為防范和應對流感等呼吸道傳染病引發的大流行，我國將創新醫防協同機制，升級改造傳染病網絡直報系統，加強從人到環境和動物的全過程風險監測，改進病原識別能力。此外，我國還將加強與世衛組織合作，推動實施新修訂的國際衛生條例。“通過流感監測，可以及時掌握流感活動和流行情況。”中國疾控中心副主任李群說，對流感病毒的變異進行監測，能為疫苗的選擇提供重要科學依據。江蘇傳染病系統機構