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。實驗室檢測結果作為監測數據的重要組成部分，對于傳染病預警和防控具有重要意義。四川醫療傳染病系統信息系統

**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、系統設計山東標準版傳染病系統APP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。

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***。

傳染病監測的內容涉及多個方面，包括傳染源、傳播途徑、臨床表現、人群的易感性、流行趨勢，以及干預措施的效果等。1、傳染源首要任務是尋找并確定傳染源。這需要我們深入了解患者***前的身體狀況，以及其人口統計信息、生活習慣、經濟和文化教育狀況、居住條件和人口流動等情況。2、傳播途徑一旦識別出傳播途徑，必須立即切斷它。例如，對于性傳播疾病，應避免多個**并始終使用安全套；對于血液傳播疾病，務必注意不要共用針頭。3、臨床表現需要深入了解傳染病的臨床表現。通過對比患者***前后的癥狀，我們可以觀察***效果，并為臨床用藥提供有力依據。4、易感性監測人群對特定傳染病的易感性是至關重要的。這包括了解人們在***后是否能夠自愈，或者是否會產生保護性抗體。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。

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。預警模型是傳染病預警與監測系統的關鍵技術，通過對歷史數據和實時數據的分析，預測發展趨勢。浙江標準版傳染病系統時代

構建起一張覆蓋反應迅速的監測網絡。四川醫療傳染病系統信息系統

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。四川醫療傳染病系統信息系統