上海传染病系统APP

人群分布：根据病例的年龄、性别和职业等信息，分析病例的人群聚集性。当地罕见/少见病种：当地从未发生过或近5年来从未报告的病种。对预警信息进行初步分析后仍不能排除异常增加或聚集时，应立即通过电话等方式做进一步核实。核实内容包括疾病诊断的准确性、病例的相关信息以及**发展趋势等。电话核实结果仍不能排除的，需进行现场调查。并完成现场调查信息的反馈。根据预警规则，完成传染病电子病历信息转换为传染病预警信号，以便开展传染病来源排查和风险识别，包括是否有潜在聚集性风险、是否有敏感身份人员（医护人员、公共服务人员等）。平台采用先进的数据存储和分析技术，实现对传染病的实时监测和预警。上海传染病系统APP

“为实现及时、智能的传染病报告，需要对传统上报方式进行变革。”马家奇认为，理想的方式是***取消手工报告，实现数据的自动抓取与上报。而“关键点是疾控传染病监测系统要与医院信息系统集成和数据交互。以前就有这个想法，但是落地很难，多年来难以突破。现在下定决心，要真正解决医疗机构与疾控系统互不联通的问题”。国家前置软件项目的创新设计思路“国家传染病智能监测预警前置软件项目”应运而生，其本质是一种具有基于医疗机构电子病历（EMR）智能化主动监测预警能力的传染病监测预警软件系统。据介绍，国家前置软件部署在医疗机构后，可主动从患者电子病历中提取并分析各类与传染病相关的数据，包括就诊记录、检查检验结果、疾病诊断、用药信息等，再通过人工智能算法和模型，对数据进行分析和挖掘，实时评估患者风险，及时发现**的异常变化和传播趋势，实现动态感知的主动监测与预警上报。福建利翔科技传染病系统协作可以在患者信息这一个页面内查看到诊断、检验、影像、医嘱信息进行全流程查漏追溯。

第二，针对病原检测结果阳***例，主动提醒医疗机构进行确诊。通过智能算法，国家前置软件能实时监测和识别病原检测结果中为“阳性”的病例，并自动提取相关信息，与已有的传染病数据库进行匹配和比对，实现对病原检测阳性结果尚未作出明确诊断病例的发现，即时触发提醒进行病例追踪复诊的工作流。第三，对主动感知的异常病例实时提醒排查。利用深度学习模型训练和动态风险评估规则库，国家前置软件能根据历史数据和实时监测数据，对异常病例和重点关注疾病进行动态风险评估。

传染病监测预警系统的创新，不仅体现在技术层面，更在于其“平战结合”的设计理念。日常运行中，系统持续强化数据治理与模型优化，确保预警灵敏度与准确性；**发生时，系统可快速切换至应急模式，支撑应急指挥、资源调度等全流程管理。这种“平时筑基、战时攻坚”的能力，使公共卫生防控从“经验驱动”转向“数据驱动”，为其他地方传染病防控提供了可复制的“环球方案”。深化大数据、人工智能等技术应用，推动监测预警系统向更智能、更高效的方向演进，为构建人类卫生健康共同体贡献科技力量传染病系统可以预警功能更全。

一旦系统检测到异常情况和关注疾病的触发条件，将立即触发预警提醒机制，通知院内相关监测部门和疾控监测机构进行协同排查和调查工作，以便及时采取措施，遏制**蔓延。在技术实现层面上，国家前置软件采用“旁路部署”在医院网络的DMZ区。其通过自然语言处理技术，自动提取医疗机构电子病历数据中的结构化要素，并经过标签化处理，动态建立患者电子疾病档案（EDR）数据库，所需数据采用分类映射的方式，如“诊断”数据要求实时映射上报，部分检查检验结果需在2小时内完成映射上报，出院数据的时效要求是T+0等；通过传染病风险识别知识图谱、知识推理、**规则、检查检验和传染性四个方面，进行动态风险评估，实时触发疑似/确诊病例的预警及处置提醒。上述所有数据处理工作均在本地完成，相关数据与数据处理结果需在服务器中保存14天，过期将自动***。只需输入小区名即可自动填充省市区街道，满足国家上报要求。新疆云端传染病系统建设

减少传染病传播范围，保护人民生命健康，降低医疗资源负担。上海传染病系统APP

马家奇认为，传统传染病监测与预警方式的主要弊端在于：一是“被动监测”，即依赖临床医生的主动诊断和报告。传染病的早期诊断，需要医生结合患者多病原检查检验结果和流行病学史等进行综合判断，很可能因病原检测结果延迟、缺乏风险识别辅助等各种因素，使得医生无法及时、准确做出诊断，导致传染病漏诊和迟报、漏报，甚至忽略对疑似新发传染病的早期排查。二是“人工报告”，存在信息采集缓慢、数据准确性不高等问题。上报流程存在断点，导致监测报告时效性、监测数据准确性均有所下降。数据显示，从临床医生作出传染病诊断，到疾控人员看到报告，一般需4个小时以上。手工转录的方式，也为各种人为因素导致填报信息错误提供了可能。上海传染病系统APP