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。待檢查、檢驗陽性結果出來后，實時推送給相關醫生，完成傳染病報卡。遼寧2026傳染病系統信息

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。青海手機傳染病系統分類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。

各級各類醫療機構以集成部署國家前置軟件作為抓手，一方面可強化自身履行傳染病早期監測預警的公共衛生職責，另一方面也能獲得國家前置軟件為醫療機構帶來的賦能效果。”馬家奇坦言，醫療機構與疾控部門的視角、立場有時會存在差異，但關鍵時刻應當服從傳染病防控業務“一盤棋”、應用“一體化”的國家大局，實現監測數據“一數一源、一源多用”。“希望廣大醫療機構能與疾控部門達成共識、形成合力，共同推動國家前置軟件的部署應用，實現傳染病監測預警模式的全新變革。”

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。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。

從“被動報告”到“主動監測”與“被動監測”相結合，實現智能**感知，我國傳染病監測預警模式迎來重大變革。HIT**網從中國疾病預防控制中心（CDC）獲悉，進入2024年，國家強化公共衛生體系建設的一項重要任務正在悄然鋪開：在全國各省統籌區域，近1.6萬家二級及以上醫療機構將全面部署“國家傳染病智能監測預警前置軟件”（以下簡稱“國家前置軟件”）。各省市紛紛行動，通過召開宣貫會議，解讀這項任務的主要內容與推進重點、難點，確保國家前置軟件在轄區相關醫療機構的順利落地。“在醫療機構部署應用國家前置軟件，其**意義是長期以來的傳染病監測方式將從‘被動報告’轉向‘主動感知’，在疾控信息化建設整體規劃設計中具有里程碑式的作用和地位。”中國疾病預防控制中心（CDC）衛生信息首席**馬家奇在接受HIT**網專訪時表示。網絡覆蓋全國，確保數據收集的全面性和及時性。湖南2026傳染病系統協作

針對疑似病例，系統及時抓取患者信息。遼寧2026傳染病系統信息

目前，我國流感監測網絡已覆蓋全國所有地市，并向陸、海口岸縣級市延伸；2023年，我國哨點醫院累計監測到約1700萬例流感樣病例，網絡監測實驗室檢測樣本100多萬份。同時，我國已在122個地級市布設城市污水監測點。下一步，為防范和應對流感等呼吸道傳染病引發的大流行，我國將創新醫防協同機制，升級改造傳染病網絡直報系統，加強從人到環境和動物的全過程風險監測，改進病原識別能力。此外，我國還將加強與世衛組織合作，推動實施新修訂的國際衛生條例。“通過流感監測，可以及時掌握流感活動和流行情況。”中國疾控中心副主任李群說，對流感病毒的變異進行監測，能為疫苗的選擇提供重要科學依據。遼寧2026傳染病系統信息