傳染病監測預警系統的創新，不僅體現在技術層面，更在于其“平戰結合”的設計理念。日常運行中，系統持續強化數據治理與模型優化，確保預警靈敏度與準確性；**發生時，系統可快速切換至應急模式，支撐應急指揮、資源調度等全流程管理。這種“平時筑基、戰時攻堅”的能力，使公共衛生防控從“經驗驅動”轉向“數據驅動”，為其他地方傳染病防控提供了可復制的“環球方案”。深化大數據、人工智能等技術應用，推動監測預警系統向更智能、更高效的方向演進，為構建人類衛生健康共同體貢獻科技力量待檢查、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。甘肅云端傳染病系統追蹤

國家前置軟件項目根據國家疾控局2023年1月印發的《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》，明確提出建立全國一網統管、平臺兩級建設，業務分級應用的一體化傳染病智慧監測預警與應急指揮信息平臺的總體規劃。平臺架構分為能力層、資源層、平臺層、功能層，要求通過集成醫院信息系統（HIS）、病原檢測信息系統（LIS）和疾控信息系統（PHIS），暢通傳染病監測數據流，強化業務協同工作流，促進信息、工作雙閉環。安徽全國傳染病系統建設只需輸入小區名即可自動填充省市區街道，滿足國家上報要求。

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。

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。食源性、死因、傳染病均可直接對接國家平臺，無需手工輸入。

傳染病監測預警是防范和化解傳染病**風險，保護人民健康、保障公共衛生安全、維護經濟社會穩定的重要保障。在健全監測預警體制機制方面，指導意見提出完善傳染病監測、**風險評估、預警、**報告和信息公布制度；明確疾控部門、其他部門、疾控機構、醫療衛生機構的傳染病監測預警職責；健全多部門、醫防協同、平急轉換等工作機制。在開展多渠道傳染病監測方面，指導意見提出鞏固優化**報告管理系統，拓展臨床癥候群監測網絡、病原微生物實驗室監測網絡、宿主動物和環境相關風險因素監測網絡、全球傳染病**信息監測等8類傳染病監測渠道。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。內蒙古醫療傳染病系統轉型

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。甘肅云端傳染病系統追蹤

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。甘肅云端傳染病系統追蹤