“因此，國(guó)家前置軟件是集成醫(yī)院信息系統(tǒng)的重要軟件工具和主要技術(shù)手段，并非單純地解決傳染病報(bào)告卡的自動(dòng)采集交換問(wèn)題，將對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警模式與流程產(chǎn)生重大變革?！瘪R家奇說(shuō)。國(guó)家前置軟件的三大**業(yè)務(wù)目標(biāo)“醫(yī)防融合，融的是數(shù)據(jù)流；醫(yī)防協(xié)同，協(xié)同的是工作流。”馬家奇認(rèn)為，國(guó)家前置軟件基于數(shù)據(jù)流融合與工作流協(xié)同，力爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)三大**業(yè)務(wù)目標(biāo)。***，針對(duì)明確診斷的傳染病監(jiān)測(cè)信息，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)后結(jié)構(gòu)化提取與上報(bào)。通過(guò)采用先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)（NLP）和信息抽取算法，國(guó)家前置軟件內(nèi)置能夠從原始電子病歷數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息并轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的軟件工具，可有效提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)傳染病監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的處理效率和準(zhǔn)確性。信息平臺(tái)是傳染病預(yù)警與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的質(zhì)感心，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集、處理、分析和發(fā)布。重慶2025傳染病系統(tǒng)平臺(tái)

第二，針對(duì)病原檢測(cè)結(jié)果陽(yáng)***例，主動(dòng)提醒醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行確診。通過(guò)智能算法，國(guó)家前置軟件能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和識(shí)別病原檢測(cè)結(jié)果中為“陽(yáng)性”的病例，并自動(dòng)提取相關(guān)信息，與已有的傳染病數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配和比對(duì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)病原檢測(cè)陽(yáng)性結(jié)果尚未作出明確診斷病例的發(fā)現(xiàn)，即時(shí)觸發(fā)提醒進(jìn)行病例追蹤復(fù)診的工作流。第三，對(duì)主動(dòng)感知的異常病例實(shí)時(shí)提醒排查。利用深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估規(guī)則庫(kù)，國(guó)家前置軟件能根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)異常病例和重點(diǎn)關(guān)注疾病進(jìn)行動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。遼寧中國(guó)傳染病系統(tǒng)分類如果醫(yī)生漏報(bào)，即可推送回醫(yī)生端，強(qiáng)制醫(yī)生上報(bào)。

以縣（區(qū)）為單位，建立當(dāng)?shù)貍魅静?bào)告病例歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，采用移動(dòng)百分位數(shù)法動(dòng)態(tài)計(jì)算傳染病病例數(shù)歷史基線，建立將當(dāng)?shù)禺?dāng)前觀察周期（7天）內(nèi)病例數(shù)與其相應(yīng)歷史基線實(shí)時(shí)進(jìn)行比較的預(yù)警模型。當(dāng)觀察周期內(nèi)發(fā)現(xiàn)的病例數(shù)達(dá)到預(yù)警閾值時(shí)，系統(tǒng)將在24小時(shí)內(nèi)自動(dòng)發(fā)出預(yù)警信號(hào)。采用移動(dòng)百分位數(shù)法預(yù)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(fēng)疹、急性出血性結(jié)膜炎、流行性和地方性斑疹傷寒、除霍亂、細(xì)菌性和阿米巴性痢疾、傷寒和副傷寒以外的***性腹瀉病。通過(guò)匯聚傳染病病例監(jiān)測(cè)預(yù)警信號(hào)，生成基于大數(shù)據(jù)和專業(yè)預(yù)警模型合預(yù)警信息。

“優(yōu)化資源配置”：通過(guò)自動(dòng)化和智能化的監(jiān)測(cè)手段，減少了人工參與的程度，降低了公共衛(wèi)生體系的資源消耗。這使得更多的資源和人力可以投入到**的應(yīng)對(duì)和處理中，提高了**應(yīng)對(duì)的效率和效果。監(jiān)測(cè)預(yù)警前置軟件的應(yīng)用情況如何？自2024年3月開始，北京、天津、安徽、湖北等多個(gè)省市的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)開展了國(guó)家傳染病智能監(jiān)測(cè)預(yù)警前置軟件集成部署應(yīng)用試點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了傳染病相關(guān)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集和智能化工作與數(shù)據(jù)流程閉環(huán)。監(jiān)測(cè)預(yù)警前置軟件作為國(guó)家傳染病多渠道監(jiān)測(cè)的重點(diǎn)應(yīng)用系統(tǒng)之一，對(duì)于建設(shè)一體化突發(fā)公共衛(wèi)生應(yīng)急管理服務(wù)與指揮調(diào)度體系有著十分重要的意義。防控處置是傳染病防控的終目標(biāo)。

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(dāng)?shù)睾币?jiàn)/少見(jiàn)病種：當(dāng)?shù)貜奈窗l(fā)生過(guò)或近5年來(lái)從未報(bào)告的病種。對(duì)預(yù)警信息進(jìn)行初步分析后仍不能排除異常增加或聚集時(shí)，應(yīng)立即通過(guò)電話等方式做進(jìn)一步核實(shí)。核實(shí)內(nèi)容包括疾病診斷的準(zhǔn)確性、病例的相關(guān)信息以及**發(fā)展趨勢(shì)等。電話核實(shí)結(jié)果仍不能排除的，需進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查。并完成現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查信息的反饋。根據(jù)預(yù)警規(guī)則，完成傳染病電子病歷信息轉(zhuǎn)換為傳染病預(yù)警信號(hào)，以便開展傳染病來(lái)源排查和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，包括是否有潛在聚集性風(fēng)險(xiǎn)、是否有敏感身份人員（醫(yī)護(hù)人員、公共服務(wù)人員等）。預(yù)警模型是傳染病預(yù)警與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)。吉林云端傳染病系統(tǒng)用戶

系統(tǒng)自動(dòng)處理，避免重復(fù)報(bào)卡，減輕醫(yī)生工作量。重慶2025傳染病系統(tǒng)平臺(tái)

AI算法助力**預(yù)測(cè)。在**預(yù)測(cè)中，本系統(tǒng)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)ARIMA時(shí)序分析模型，SIR、SEIR傳播模型對(duì)**發(fā)展的可能情況進(jìn)行態(tài)勢(shì)推演，估算出城市內(nèi)部**危險(xiǎn)系數(shù)，對(duì)傳播規(guī)律及其拐點(diǎn)進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)。大數(shù)據(jù)追蹤病患軌跡在傳播調(diào)查頁(yè)面中，我們采用大數(shù)據(jù)平臺(tái)、結(jié)合云計(jì)算，實(shí)現(xiàn)海量軌跡的篩選追蹤，推測(cè)患者關(guān)系，智能分析密接人員軌跡。作為軟硬件融合的**監(jiān)測(cè)防疫體系，通過(guò)移動(dòng)端、硬件設(shè)備與Web端有機(jī)結(jié)合，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶安全。Web端針對(duì)疾控中心，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析流行病發(fā)展態(tài)勢(shì)。重慶2025傳染病系統(tǒng)平臺(tái)