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。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。傳染病系統分類

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。浙江手機傳染病系統平臺有效的預警系統能夠避免資源過度集中或分散，提高資源利用效率，節約公共開支。

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。

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。傳染病預警與監測系統由監測網絡構成，包括醫療機構、疾控中心、實驗室等，負責收集傳染病數據。

傳染病系統架構基于疾控中心提供的四十多種法定傳染疾病大數據、行程防疫大數據、電信部門提供的手機信令大數據、通過我們定制手環獲取的隔離用戶生理特征和軌跡大數據以及通過分布式爬蟲獲取的**輿情大數據，綜合利用移動互聯網、大數據、云計算、IoT、AI智能算法、時空數據挖掘、GIS等先進技術，建立**參與的全過程全周期**精細預防與防控體系。本系統自上而下分為四層，分別為：眾源數據層、應用支撐層、業務邏輯層和應用表現層。 可設置強制上報：一預警就上報。甘肅2026傳染病系統用戶

據研究表明，有效的預警系統可以使傳染病防控時間縮短30%以上。傳染病系統分類

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。傳染病系統分類