西藏标准版传染病系统转型

传染病检测包括：5、流行趋势通过监测，我们可以观察到传染病的流行趋势。例如，它是更常见于农村还是城市，主要影响学生、社会人士、中老年人还是某一特定地区的人群。这些信息有助于针对特定人群进行更有效的宣传和教育。6、干预效果评价防疫措施的效果是传染病监测的一个重要环节。通过对症***和其他干预措施，可以评估这些措施在减少疾病传播方面的效果。无论面对何种传染病，一旦发现病例，都应立即上报当地疾控中心。及时的***和有效的干预措施是减少疾病传播的关键。当前，传染病预警系统正从“经验驱动”迈向“数据驱动”，成为全球公共卫生安全的防线。西藏标准版传染病系统转型

通过对传染病病例现住址信息抓取和完善，在GIS地图上可按照病例上报医院位置、病例现住址等维度的热力显示，可查看传染病病例的详细信息。地区分布：根据现住址或者工作（学习）单位等信息，分析病例的空间聚集性。若多个病例来自于同一家庭、学校、幼托机构、自然村寨、社区或毗邻村寨/社区由同一医疗卫生单位报告时，需要对病例的空间聚集性进行深入分析。时间分布：根据病例的发病时间和疾病的潜伏期等信息，分析病例的时间聚集性。辽宁全国传染病系统利用统一标准实现跨部门数据融合。

以县（区）为单位，建立当地传染病报告病例历史数据库，采用移动百分位数法动态计算传染病病例数历史基线，建立将当地当前观察周期（7天）内病例数与其相应历史基线实时进行比较的预警模型。当观察周期内发现的病例数达到预警阈值时，系统将在24小时内自动发出预警信号。采用移动百分位数法预警的病种：甲肝、丙肝、戊肝、麻疹、流行性出血热、流行性乙型脑炎、痢疾、伤寒和副伤寒、流行性脑脊髓膜炎、猩红热、钩端螺旋体病、疟疾、流行性感冒、流行性腮腺炎、风疹、急性出血性结膜炎、流行性和地方性斑疹伤寒、除霍乱、细菌性和阿米巴性痢疾、伤寒和副伤寒以外的***性腹泻病。通过汇聚传染病病例监测预警信号，生成基于大数据和专业预警模型合预警信息。

二十世纪90年代初期实行“机对机”方式、中后期以电子信箱/电报方式与国家疾病预防控制中心开展信息传递。2004年“中国疾病预防控制信息系统”上线运行。2020年“中国疾病预防控制信息系统”升级为“**健保系统”。传染病**信息通过系统，自医疗机构实时报告传递至区、市、国家疾病预防控制中心，并于近年逐步以平台数据交换等方式实现信息交互。2016年，上海市开始试运行“上海市基于电子病历直推的传染病**报告管理系统”，逐步实现传染病例信息的主动智能采集、报告与交换，信息的采集与传递做到了规范化、智能化、高效化、拓展化，**减轻医疗机构工作负担，减少时间、人力，实现医防融合。传染病预警与监测系统由的监测网络构成，包括医疗机构、疾控中心、实验室等，负责收集传染病数据。

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）。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。山东中国传染病系统预警

信息平台是传染病预警与监测系统的质感心，负责数据收集、处理、分析和发布。西藏标准版传染病系统转型

传染病系统架构基于疾控中心提供的四十多种法定传染疾病大数据、行程防疫大数据、电信部门提供的手机信令大数据、通过我们定制手环获取的隔离用户生理特征和轨迹大数据以及通过分布式爬虫获取的**舆情大数据，综合利用移动互联网、大数据、云计算、IoT、AI智能算法、时空数据挖掘、GIS等先进技术，建立**参与的全过程全周期**精细预防与防控体系。本系统自上而下分为四层，分别为：众源数据层、应用支撑层、业务逻辑层和应用表现层。西藏标准版传染病系统转型