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。再次，預警是傳染病防控的重要手段。寧夏2025傳染病系統標準

這個過程存在以下弊端：時間延遲”：由于需要人工收集和報告數據，從病例確診到報告給疾控部門往往存在一定的時間延遲，這會影響到**應對的及時性。“數據不準確”：手工錄入的數據可能存在誤差，如信息錄入不完整、錯誤等，這會降低數據的準確性和可靠性。“資源消耗大”：傳統模式下需要大量的人力和物力投入，包括病例的追蹤、數據的收集和整理等，增加了公共衛生體系的負擔。針對這些問題，傳染病監測預警前置軟件進行了以下創新和改進：“智能化主動監測”：軟件能夠自動從醫療機構的電子病歷系統中提取傳染病相關的數據，如患者的癥狀、診斷結果、治療過程等，并通過預設的算法對這些數據進行實時分析和處理，從而實現主動監測和預警。天津醫療傳染病系統行業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。

一旦系統檢測到異常情況和關注疾病的觸發條件，將立即觸發預警提醒機制，通知院內相關監測部門和疾控監測機構進行協同排查和調查工作，以便及時采取措施，遏制**蔓延。在技術實現層面上，國家前置軟件采用“旁路部署”在醫院網絡的DMZ區。其通過自然語言處理技術，自動提取醫療機構電子病歷數據中的結構化要素，并經過標簽化處理，動態建立患者電子疾病檔案（EDR）數據庫，所需數據采用分類映射的方式，如“診斷”數據要求實時映射上報，部分檢查檢驗結果需在2小時內完成映射上報，出院數據的時效要求是T+0等；通過傳染病風險識別知識圖譜、知識推理、**規則、檢查檢驗和傳染性四個方面，進行動態風險評估，實時觸發疑似/確診病例的預警及處置提醒。上述所有數據處理工作均在本地完成，相關數據與數據處理結果需在服務器中保存14天，過期將自動***。

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。如果醫生漏報，即可推送回醫生端，強制醫生上報。

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。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。重慶標準版傳染病系統APP

利用統一標準實現跨部門數據融合。寧夏2025傳染病系統標準

傳染病監測預警是防范和化解傳染病**風險，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。在健全監測預警體制機制方面，指導意見提出完善傳染病監測、**風險評估、預警、**報告和信息公布制度；明確疾控部門、其他部門、疾控機構、醫療衛生機構的傳染病監測預警職責；健全多部門、醫防協同、平急轉換等工作機制。在開展多渠道傳染病監測方面，指導意見提出鞏固優化**報告管理系統，拓展臨床癥候群監測網絡、病原微生物實驗室監測網絡、宿主動物和環境相關風險因素監測網絡、全球傳染病**信息監測等8類傳染病監測渠道。寧夏2025傳染病系統標準