從“被動報告”到“主動監測”與“被動監測”相結合，實現智能**感知，我國傳染病監測預警模式迎來重大變革。HIT**網從中國疾病預防控制中心（CDC）獲悉，進入2024年，國家強化公共衛生體系建設的一項重要任務正在悄然鋪開：在全國各省統籌區域，近1.6萬家二級及以上醫療機構將全面部署“國家傳染病智能監測預警前置軟件”（以下簡稱“國家前置軟件”）。各省市紛紛行動，通過召開宣貫會議，解讀這項任務的主要內容與推進重點、難點，確保國家前置軟件在轄區相關醫療機構的順利落地。“在醫療機構部署應用國家前置軟件，其**意義是長期以來的傳染病監測方式將從‘被動報告’轉向‘主動感知’，在疾控信息化建設整體規劃設計中具有里程碑式的作用和地位。”中國疾病預防控制中心（CDC）衛生信息首席**馬家奇在接受HIT**網專訪時表示。可對接信息平臺，把提醒上報信息發送至醫生手機端。上海手機傳染病系統標準

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。河北手機傳染病系統平臺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。

傳染病系統架構基于疾控中心提供的四十多種法定傳染疾病大數據、行程防疫大數據、電信部門提供的手機信令大數據、通過我們定制手環獲取的隔離用戶生理特征和軌跡大數據以及通過分布式爬蟲獲取的**輿情大數據，綜合利用移動互聯網、大數據、云計算、IoT、AI智能算法、時空數據挖掘、GIS等先進技術，建立**參與的全過程全周期**精細預防與防控體系。本系統自上而下分為四層，分別為：眾源數據層、應用支撐層、業務邏輯層和應用表現層。

傳染病系統。該系統以電子病歷為基礎，獲取診斷為傳染性疾病（包括但不限于40種法定傳染病）的電子病歷數據（包含病例基本信息、癥狀體征、實驗室檢查、***轉歸、發病時間、***者人口學特征、地域分布等），構建基于醫院電子病歷的傳染病病例監測預警。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）。信息平臺是傳染病預警與監測系統的中心，負責數據收集、處理、分析和發布。

傳染病上報系統通過與醫院HIS、EMR、PACS、LIS等多個系統互聯，自動匹配診斷、醫囑、檢驗、病歷等數據信息，完成對傳染病、死亡、食源性疾病的報卡工作。全自動智能填寫直報頁面，無需人工打字輸入。對預警和上報的信息進行審核確認。確認通過的數據再進行網絡直報。支持穿透追溯，已可對系統的可靠性。無需手工操作，減輕勞動強度，提高工作效率。數據準確匹配，增強上報工作的準確性。所有傳染病上報自動匯總，方便各級部門統計管理。利用統一標準實現跨部門數據融合。吉林2026傳染病系統信息

符合國家要求的五級地址庫，方便臨床醫生填報。上海手機傳染病系統標準

“因此，國家前置軟件是集成醫院信息系統的重要軟件工具和主要技術手段，并非單純地解決傳染病報告卡的自動采集交換問題，將對醫療機構的傳染病監測預警模式與流程產生重大變革。”馬家奇說。國家前置軟件的三大**業務目標“醫防融合，融的是數據流；醫防協同，協同的是工作流。”馬家奇認為，國家前置軟件基于數據流融合與工作流協同，力爭實現三大**業務目標。***，針對明確診斷的傳染病監測信息，實現自動后結構化提取與上報。通過采用先進的自然語言處理技術（NLP）和信息抽取算法，國家前置軟件內置能夠從原始電子病歷數據中提取關鍵信息并轉化為結構化數據的軟件工具，可有效提高醫療機構傳染病監測數據的處理效率和準確性。上海手機傳染病系統標準