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。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。遼寧標準版傳染病系統用戶

為什么要部署監測預警前置軟件？在傳統的傳染病上報流程中，傳染病網絡直報系統的報告終端放置在醫院負責傳染病上報的部門，如防?？苹蚬残l生科等。臨床醫生在接診過程發現傳染病病例時，需要先從HIS、電子病歷系統中找到患者相關信息，轉錄填寫傳染病報告卡（紙質或電子版）后，再傳遞給防保科醫生，然后由防?？漆t生通過報告終端，再次手工轉錄并上報。這個過程存在以下弊端：“被動性”：傳統的傳染病監測主要依賴于臨床醫生的診斷和報告，這種模式容易受到醫生主觀判斷的影響，且可能因醫生的疏忽或經驗不足而導致漏報或誤報。廣東醫療傳染病系統預警自動推送疑似病例并生成報告卡，減少漏報。

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。

除政策推動外，在資金支持方面，國家疾控局專門申請了“**轉移支付傳染病監測預警與應急指揮能力提升項目”，其中安排全國各省每個地市平均投入90萬元，對近1.6萬家二級及以上醫療機構集成部署國家前置軟件，保障國家前置軟件項目在全國盡快落地實施。同時，國家疾控局在《加快建設完善省統籌區域傳染病監測預警與應急指揮信息平臺實施方案》中對實施進度與覆蓋率提出明確目標要求，將“全國二級及以上醫療機構***集成部署應用國家前置軟件”作為首要項目績效考核指標，計劃通過兩年的時間，實現二級及以上醫療機構國家前置軟件部署應用的全覆蓋。傳染病預警與監測系統由的監測網絡構成，包括醫療機構、疾控中心、實驗室等，負責收集傳染病數據。

移動端和智能手環針對用戶，移動端提供了解以及上報流行病的渠道，智能手環實時監測用戶身體狀態。傳染疾病防控與智能分析系統實現了對流行疾病**、輿情、城市人群、行程軌跡、疫苗接種、風向溫度等**相關大數據的多維多尺度監測、專題制圖和時空分析，同時基于手機信令和行程大數據核實確診患者的個人行程以及密接人員，并通過知識圖譜構建病患關系圖譜，精細篩選確診人群、潛在***人群信息及其行為軌跡，結合機器學習ARIMA時序分析模型，SIR、SEIR傳播模型對傳播規律及其拐點進行模擬預測，并通過K-Means聚類、情感分詞、TF-IDF算法、LDA主題模型進行輿情主題信息提取及民眾情感分析，為民眾生活、疾控部門的**防控提供科學有力的支撐。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。浙江云端傳染病系統落地

2025年8月發布的《傳染病預警管理辦法（試行）》明確流程、分工和保障機制，多部門協同與數據共享。遼寧標準版傳染病系統用戶

部署監測預警前置軟件是全面推進智慧化多點觸發傳染病監測預警體系建設的重要組成部分。作為醫療機構與疾控部門之間的“紐帶”，國家傳染病智能監測預警前置軟件實現了醫療機構與疾控系統之間的信息互通與共享，有助于疾控部門更快地掌握**情況，制定有效的防控策略。真正實現了傳染病監測預警從“垂直條線”走向“醫防協同”，促進醫療機構履行傳染病防治法定職責，加強醫療機構與疾控部門的緊密合作，為疾控事業高質量發展提供了有力保障。遼寧標準版傳染病系統用戶