同時，軟件重點關注門急診病歷、檢驗檢查結(jié)果、用藥信息(如“兩抗一退”藥品，以及明確用于艾滋、結(jié)核、丙型肝炎等傳染病***的特殊用藥)等數(shù)據(jù)，能夠?qū)崟r監(jiān)測與識別關鍵信息，并與患者數(shù)據(jù)進行匹配。一旦發(fā)生“待確診”病例的病原檢測呈“陽性”、***出現(xiàn)特殊用藥等情況，將智能觸發(fā)“病例追蹤復診提醒”功能，提醒臨床醫(yī)生及時做出診斷，從而極大地提升醫(yī)療機構(gòu)的傳染病監(jiān)測閉環(huán)管理能力。“全病程管理”：當已確診或高風險的傳染病患者到醫(yī)療機構(gòu)就診時，軟件將通過深度機器學習模型訓練和動態(tài)風險評估規(guī)則庫，進行智能風險識別，觸發(fā)預警機制，提醒醫(yī)療機構(gòu)啟動傳染病排查工作流程。監(jiān)測預警前置軟件還將幫助臨床醫(yī)生識別異常病例的傳染病風險程度。預警模型是傳染病預警與監(jiān)測系統(tǒng)的關鍵技術，通過對歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的分析，預測發(fā)展趨勢。湖南智慧醫(yī)院傳染病系統(tǒng)行業(yè)

部署監(jiān)測預警前置軟件是全面推進智慧化多點觸發(fā)傳染病監(jiān)測預警體系建設的重要組成部分。作為醫(yī)療機構(gòu)與疾控部門之間的“紐帶”，國家傳染病智能監(jiān)測預警前置軟件實現(xiàn)了醫(yī)療機構(gòu)與疾控系統(tǒng)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(xiàn)了傳染病監(jiān)測預警從“垂直條線”走向“醫(yī)防協(xié)同”，促進醫(yī)療機構(gòu)履行傳染病防治法定職責，加強醫(yī)療機構(gòu)與疾控部門的緊密合作，為疾控事業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了有力保障。西藏云端傳染病系統(tǒng)用戶，決策分析是傳染病防控的中心環(huán)節(jié)。

各級各類醫(yī)療機構(gòu)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(jiān)測預警的公共衛(wèi)生職責，另一方面也能獲得國家前置軟件為醫(yī)療機構(gòu)帶來的賦能效果。”馬家奇坦言，醫(yī)療機構(gòu)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(yè)務“一盤棋”、應用“一體化”的國家大局，實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)“一數(shù)一源、一源多用”?！跋Ｍ麖V大醫(yī)療機構(gòu)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(xiàn)傳染病監(jiān)測預警模式的全新變革?！?/p>

傳染病監(jiān)測預警系統(tǒng)的創(chuàng)新，不僅體現(xiàn)在技術層面，更在于其“平戰(zhàn)結(jié)合”的設計理念。日常運行中，系統(tǒng)持續(xù)強化數(shù)據(jù)治理與模型優(yōu)化，確保預警靈敏度與準確性；**發(fā)生時，系統(tǒng)可快速切換至應急模式，支撐應急指揮、資源調(diào)度等全流程管理。這種“平時筑基、戰(zhàn)時攻堅”的能力，使公共衛(wèi)生防控從“經(jīng)驗驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，為其他地方傳染病防控提供了可復制的“環(huán)球方案”。深化大數(shù)據(jù)、人工智能等技術應用，推動監(jiān)測預警系統(tǒng)向更智能、更高效的方向演進，為構(gòu)建人類衛(wèi)生健康共同體貢獻科技力量構(gòu)建起一張覆蓋反應迅速的監(jiān)測網(wǎng)絡。

通過對傳染病病例現(xiàn)住址信息抓取和完善，在GIS地圖上可按照病例上報醫(yī)院位置、病例現(xiàn)住址等維度的熱力顯示，可查看傳染病病例的詳細信息。地區(qū)分布：根據(jù)現(xiàn)住址或者工作（學習）單位等信息，分析病例的空間聚集性。若多個病例來自于同一家庭、學校、幼托機構(gòu)、自然村寨、社區(qū)或毗鄰村寨/社區(qū)由同一醫(yī)療衛(wèi)生單位報告時，需要對病例的空間聚集性進行深入分析。時間分布：根據(jù)病例的發(fā)病時間和疾病的潛伏期等信息，分析病例的時間聚集性。疾控中心通過流行病學調(diào)查、實驗室檢測等方式，獲取傳染病的詳細數(shù)據(jù)，為預警和防控提供科學依據(jù)。四川智慧醫(yī)院傳染病系統(tǒng)轉(zhuǎn)型

研究表明，有效的預警系統(tǒng)能夠使公眾傳染率降低20%-30%。湖南智慧醫(yī)院傳染病系統(tǒng)行業(yè)

人群分布：根據(jù)病例的年齡、性別和職業(yè)等信息，分析病例的人群聚集性。當?shù)睾币?少見病種：當?shù)貜奈窗l(fā)生過或近5年來從未報告的病種。對預警信息進行初步分析后仍不能排除異常增加或聚集時，應立即通過電話等方式做進一步核實。核實內(nèi)容包括疾病診斷的準確性、病例的相關信息以及**發(fā)展趨勢等。電話核實結(jié)果仍不能排除的，需進行現(xiàn)場調(diào)查。并完成現(xiàn)場調(diào)查信息的反饋。根據(jù)預警規(guī)則，完成傳染病電子病歷信息轉(zhuǎn)換為傳染病預警信號，以便開展傳染病來源排查和風險識別，包括是否有潛在聚集性風險、是否有敏感身份人員（醫(yī)護人員、公共服務人員等）。湖南智慧醫(yī)院傳染病系統(tǒng)行業(yè)