一、全域覆蓋，打造“疾控云”生態(tài)體系傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)涵蓋傳染病多渠道監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)收集、傳染病智慧化預(yù)警、應(yīng)急作業(yè)和應(yīng)急指揮等方面的內(nèi)容。系統(tǒng)以“全域覆蓋、終端聯(lián)動(dòng)”為**，將全區(qū)域各級(jí)各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)、藥店、社區(qū)等納入監(jiān)測(cè)終端，形成“橫向到邊、縱向到底”的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)加快監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)革新，系統(tǒng)著力打造覆蓋全區(qū)域的“疾控云”體系，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)共享與動(dòng)態(tài)更新。二、智慧轉(zhuǎn)型，從“被動(dòng)報(bào)告”到“主動(dòng)感知”傳染病預(yù)警系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)疫動(dòng)態(tài)，提前預(yù)警。廣西云端傳染病系統(tǒng)時(shí)代

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)。安徽利翔科技傳染病系統(tǒng)預(yù)警國(guó)家疾控局將風(fēng)險(xiǎn)分為極低、低、中、高四級(jí)，并推動(dòng)建立標(biāo)準(zhǔn)化算法模型庫(kù)。

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。

尺度多維度傳染病數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從國(guó)家、省、市、縣、街道多尺度多維度傳染病數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)。海量多元數(shù)據(jù)下的城市實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)利用手機(jī)信令、行程訪問(wèn)碼等位置信息對(duì)城市人群進(jìn)行實(shí)時(shí)軌跡監(jiān)測(cè)，結(jié)合疫苗接種人群占比、人流量動(dòng)態(tài)熱力、城市氣象數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)城市傳染病傳播趨勢(shì)分析與傳染病傳播因子探究。海量多元數(shù)據(jù)下的城市實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)利用手機(jī)信令、行程訪問(wèn)碼等位置信息對(duì)城市人群進(jìn)行實(shí)時(shí)軌跡監(jiān)測(cè)，結(jié)合疫苗接種人群占比、人流量動(dòng)態(tài)熱力、城市氣象數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)城市傳染病傳播趨勢(shì)分析與傳染病傳播因子探究。食源性、死因、傳染病均可直接對(duì)接國(guó)家平臺(tái)，無(wú)需手工輸入。

1病例管理病例編號(hào)、姓名、性別、年齡、聯(lián)系方式、疾病名稱、癥狀、就診時(shí)間、醫(yī)生姓名、醫(yī)院名稱、***進(jìn)展等2病原體監(jiān)測(cè)病原體名稱、監(jiān)測(cè)時(shí)間、監(jiān)測(cè)地點(diǎn)、監(jiān)測(cè)結(jié)果、檢測(cè)方法、樣本類型等3預(yù)警預(yù)報(bào)預(yù)警類型、預(yù)警、級(jí)、預(yù)警信息、發(fā)生時(shí)間、預(yù)計(jì)影響范圍、采取措施等4接種管理疫苗名稱、接種時(shí)間、接種地點(diǎn)、接種人員、劑次、保護(hù)效果等5**分析**類型、發(fā)生時(shí)間、發(fā)生地點(diǎn)、病例數(shù)量、傳播途徑、***情況、預(yù)防措施等6防控措施防控措施名稱、執(zhí)行時(shí)間、執(zhí)行人員、防控效果、總結(jié)等7應(yīng)急響應(yīng)應(yīng)急響應(yīng)、級(jí)、啟動(dòng)時(shí)間、啟動(dòng)部門、任務(wù)分工、應(yīng)急措施、應(yīng)急效果等8消毒管理消毒時(shí)間、消毒地點(diǎn)、消毒方法、消毒劑、消毒效果等9物資管理物資名稱、領(lǐng)用時(shí)間、領(lǐng)用人員、物資數(shù)量、使用情況、補(bǔ)充計(jì)劃等10數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)時(shí)間、統(tǒng)計(jì)類型、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、統(tǒng)計(jì)結(jié)果、對(duì)比分析等11人員管理人員姓名、職務(wù)、聯(lián)系方式、工作部門、培訓(xùn)記錄、獎(jiǎng)懲情況等12疫苗管理疫苗名稱、入庫(kù)時(shí)間、生產(chǎn)廠家、批號(hào)、購(gòu)置方式、使用情況等信息平臺(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。安徽利翔科技傳染病系統(tǒng)預(yù)警

模型包括統(tǒng)計(jì)模型、人工智能模型等，具有高度的智能化和自動(dòng)化。廣西云端傳染病系統(tǒng)時(shí)代

智慧轉(zhuǎn)型，從“被動(dòng)報(bào)告”到“主動(dòng)感知”傳統(tǒng)傳染病監(jiān)測(cè)依賴醫(yī)療機(jī)構(gòu)被動(dòng)上報(bào)，存在時(shí)效性差、覆蓋面有限等問(wèn)題。系統(tǒng)通過(guò)強(qiáng)化日常監(jiān)測(cè)信息分析和定期風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，構(gòu)建起“主動(dòng)感知”新模式。系統(tǒng)實(shí)時(shí)研判重點(diǎn)傳染病流行態(tài)勢(shì)和發(fā)展趨勢(shì)，定時(shí)通報(bào)監(jiān)測(cè)分析結(jié)果，為防控策略調(diào)整提供前瞻性指導(dǎo)。更重要的是，系統(tǒng)推動(dòng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)和疾控機(jī)構(gòu)信息系統(tǒng)有效對(duì)接，實(shí)現(xiàn)涉疫數(shù)據(jù)雙向流通和異常信號(hào)自動(dòng)識(shí)別。例如，當(dāng)患者就診記錄、藥品**或社區(qū)健康異常事件出現(xiàn)關(guān)聯(lián)性波動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)可立即觸發(fā)預(yù)警，將**信息從傳統(tǒng)的“被動(dòng)報(bào)告”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)感知”，大幅縮短響應(yīng)時(shí)間。廣西云端傳染病系統(tǒng)時(shí)代