一、全域覆蓋，打造“疾控云”生態體系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。系統以“全域覆蓋、終端聯動”為**，將全區域各級各類醫療機構、藥店、社區等納入監測終端，形成“橫向到邊、縱向到底”的數據采集網絡。通過加快監測預警技術革新，系統著力打造覆蓋全區域的“疾控云”體系，實現監測數據的實時共享與動態更新。二、智慧轉型，從“被動報告”到“主動感知”傳染病預警系統能夠實時監測疫動態，提前預警。廣西云端傳染病系統時代

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。安徽利翔科技傳染病系統預警國家疾控局將風險分為極低、低、中、高四級，并推動建立標準化算法模型庫。

以縣（區）為單位，建立當地傳染病報告病例歷史數據庫，采用移動百分位數法動態計算傳染病病例數歷史基線，建立將當地當前觀察周期（7天）內病例數與其相應歷史基線實時進行比較的預警模型。當觀察周期內發現的病例數達到預警閾值時，系統將在24小時內自動發出預警信號。采用移動百分位數法預警的病種：甲肝、丙肝、戊肝、麻疹、流行性出血熱、流行性乙型腦炎、痢疾、傷寒和副傷寒、流行性腦脊髓膜炎、猩紅熱、鉤端螺旋體病、瘧疾、流行性感冒、流行性腮腺炎、風疹、急性出血性結膜炎、流行性和地方性斑疹傷寒、除霍亂、細菌性和阿米巴性痢疾、傷寒和副傷寒以外的***性腹瀉病。通過匯聚傳染病病例監測預警信號，生成基于大數據和專業預警模型合預警信息。

尺度多維度傳染病數據統計監測系統實現了從國家、省、市、縣、街道多尺度多維度傳染病數據監測。海量多元數據下的城市實時監測系統利用手機信令、行程訪問碼等位置信息對城市人群進行實時軌跡監測，結合疫苗接種人群占比、人流量動態熱力、城市氣象數據，實現城市傳染病傳播趨勢分析與傳染病傳播因子探究。海量多元數據下的城市實時監測系統利用手機信令、行程訪問碼等位置信息對城市人群進行實時軌跡監測，結合疫苗接種人群占比、人流量動態熱力、城市氣象數據，實現城市傳染病傳播趨勢分析與傳染病傳播因子探究。食源性、死因、傳染病均可直接對接國家平臺，無需手工輸入。

1病例管理病例編號、姓名、性別、年齡、聯系方式、疾病名稱、癥狀、就診時間、醫生姓名、醫院名稱、***進展等2病原體監測病原體名稱、監測時間、監測地點、監測結果、檢測方法、樣本類型等3預警預報預警類型、預警、級、預警信息、發生時間、預計影響范圍、采取措施等4接種管理疫苗名稱、接種時間、接種地點、接種人員、劑次、保護效果等5**分析**類型、發生時間、發生地點、病例數量、傳播途徑、***情況、預防措施等6防控措施防控措施名稱、執行時間、執行人員、防控效果、總結等7應急響應應急響應、級、啟動時間、啟動部門、任務分工、應急措施、應急效果等8消毒管理消毒時間、消毒地點、消毒方法、消毒劑、消毒效果等9物資管理物資名稱、領用時間、領用人員、物資數量、使用情況、補充計劃等10數據統計統計時間、統計類型、統計指標、統計結果、對比分析等11人員管理人員姓名、職務、聯系方式、工作部門、培訓記錄、獎懲情況等12疫苗管理疫苗名稱、入庫時間、生產廠家、批號、購置方式、使用情況等信息平臺是傳染病預警與監測系統的質感心，負責數據收集、處理、分析和發布。安徽利翔科技傳染病系統預警

模型包括統計模型、人工智能模型等，具有高度的智能化和自動化。廣西云端傳染病系統時代

智慧轉型，從“被動報告”到“主動感知”傳統傳染病監測依賴醫療機構被動上報，存在時效性差、覆蓋面有限等問題。系統通過強化日常監測信息分析和定期風險評估，構建起“主動感知”新模式。系統實時研判重點傳染病流行態勢和發展趨勢，定時通報監測分析結果，為防控策略調整提供前瞻性指導。更重要的是，系統推動醫療機構和疾控機構信息系統有效對接，實現涉疫數據雙向流通和異常信號自動識別。例如，當患者就診記錄、藥品**或社區健康異常事件出現關聯性波動時，系統可立即觸發預警，將**信息從傳統的“被動報告”轉向“主動感知”，大幅縮短響應時間。廣西云端傳染病系統時代