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。自動推送疑似病例并生成報告卡，減少漏報。醫療傳染病系統建設

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。湖北全國傳染病系統APP信息平臺是傳染病預警與監測系統的中心，負責數據收集、處理、分析和發布。

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。

通過人工智能算法和模型，對數據進行分析和挖掘，實時評估患者風險，及時發現**的異常變化和傳播趨勢，實現動態感知的主動監測與預警上報?！爸悄堋焖偕蠄蟆保很浖戎昧四軌驈脑糆MR數據中提取關鍵信息，并轉化為結構化數據的工具。一旦臨床醫生做出傳染病診斷，軟件即自動對該病例數據進行后結構化提取，生成報告卡信息，并智能觸發“患者信息補全”功能，由防?？漆t生審核確認后，即可迅速上報。“閉環監測”：軟件設置了“待確診”標簽功能，提醒醫生對檢出病原陽***例進一步做出明確診斷。再次，預警是傳染病防控的重要手段。

二十世紀90年代初期實行“機對機”方式、中后期以電子信箱/電報方式與國家疾病預防控制中心開展信息傳遞。2004年“中國疾病預防控制信息系統”上線運行。2020年“中國疾病預防控制信息系統”升級為“**健保系統”。傳染病**信息通過系統，自醫療機構實時報告傳遞至區、市、國家疾病預防控制中心，并于近年逐步以平臺數據交換等方式實現信息交互。2016年，上海市開始試運行 “上海市基于電子病歷直推的傳染病**報告管理系統”，逐步實現傳染病例信息的主動智能采集、報告與交換，信息的采集與傳遞做到了規范化、智能化、高效化、拓展化，**減輕醫療機構工作負擔，減少時間、人力，實現醫防融合。據統計，我國醫療機構報告的傳染病病例占監測數據總量的80%以上。新疆全國傳染病系統建設

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。醫療傳染病系統建設

“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?！伴]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?！疤嵘龜祿蚀_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。    醫療傳染病系統建設