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***。針對疑似病例，系統及時抓取患者信息。手機傳染病系統追蹤

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。浙江傳染病系統協作，決策分析是傳染病防控的中心環節。

信息共享與交流：建立跨部門的信息共享平臺，促進醫療機構、疾控中心和科研機構之間的溝通與協作。提供便捷的溝通工具，如在線會議、文件共享等功能，方便各方共同應對**挑戰。三、系統優勢提高報告效率：相比傳統的紙質報告方式，網絡直報**縮短了信息傳遞時間，減少了人為錯誤。增強數據準確性：通過自動化采集和校驗技術，確保數據的真實性和一致性。提升應急響應速度：實時監測和預警功能使衛生部門能夠迅速做出反應，采取必要的防控措施。優化資源配置：基于數據分析的結果，合理分配醫療資源，提高**防控的針對性和有效性。

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。疾控中心通過流行病學調查、實驗室檢測等方式，獲取傳染病的詳細數據，為預警和防控提供科學依據。

“快速上報機制”：一旦臨床醫生確診了傳染病病例，軟件會自動提取病例的關鍵信息，生成標準化的報告卡，并觸發快速上報流程。這**縮短了從病例確診到報告的時間，提高了報告的時效性。“閉環管理”：軟件對待確診病例進行全程跟蹤和管理，包括病例的確診、***、隨訪等各個環節。通過設置“待確診”標簽和智能提醒功能，確保病例得到及時、準確的診斷和***，防止病例的漏診和誤診。“提升數據準確性”：軟件采用先進的數據挖掘和分析技術，能夠自動識別和處理異常數據，減少人為因素造成的數據誤差。同時，通過對數據進行清洗和校驗，提高了數據的準確性和可靠性。    構建起一張覆蓋反應迅速的監測網絡。手機傳染病系統時代

系統自動處理，避免重復報卡，減輕醫生工作量。手機傳染病系統追蹤

譬如，一位病人在上海某醫療機構就診時，當醫生在醫生工作站內診斷了（疑似）傳染病，信息系統根據病種名稱自動彈出已從醫保卡/掛號信息中自主采集的基本信息及診斷的傳染病報告卡，醫生補充個別字段即完成報告；后續，該病例信息通過專網，實時逐級上行到區、市、國家平臺。問哪些傳染病需要通過系統進行報告？40種法定傳染病一旦發現，必須通過系統報告，包括甲類傳染病（鼠疫、霍亂）、乙類傳染病（如麻疹、登革熱、猩紅熱、等）、丙類傳染病（如流行性感冒、流行性腮腺炎、手足口病等）。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。手機傳染病系統追蹤