上海云端传染病系统标准

但也暴露出了一些不容忽视的问题。其中，很多地区的传染病网络直报系统与医院信息系统相互独立、互不连接。以往，在传染病上报流程中，传染病网络直报系统的报告终端放置在医院负责传染病上报的部门，如防保科或公共卫生科等。临床医生在接诊过程发现传染病病例时，需要先从HIS、电子病历系统中找到患者相关信息，转录填写传染病报告卡（纸质或电子版）后，再传递给防保科医生，然后由防保科医生通过报告终端，再次手工转录并上报。传染病预警与监测系统由监测网络构成，包括医疗机构、疾控中心、实验室等，负责收集传染病数据。上海云端传染病系统标准

从“被动报告”到“主动监测”与“被动监测”相结合，实现智能**感知，我国传染病监测预警模式迎来重大变革。HIT**网从中国疾病预防控制中心（CDC）获悉，进入2024年，国家强化公共卫生体系建设的一项重要任务正在悄然铺开：在全国各省统筹区域，近1.6万家二级及以上医疗机构将全面部署“国家传染病智能监测预警前置软件”（以下简称“国家前置软件”）。各省市纷纷行动，通过召开宣贯会议，解读这项任务的主要内容与推进重点、难点，确保国家前置软件在辖区相关医疗机构的顺利落地。“在医疗机构部署应用国家前置软件，其**意义是长期以来的传染病监测方式将从‘被动报告’转向‘主动感知’，在疾控信息化建设整体规划设计中具有里程碑式的作用和地位。”中国疾病预防控制中心（CDC）卫生信息首席**马家奇在接受HIT**网专访时表示。云南传染病系统追踪预警模型是传染病预警与监测系统的关键技术，通过对历史数据和实时数据的分析，预测发展趋势。

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。

传染病系统。该系统以电子病历为基础，获取诊断为传染性疾病（包括但不限于40种法定传染病）的电子病历数据（包含病例基本信息、症状体征、实验室检查、***转归、发病时间、***者人口学特征、地域分布等），构建基于医院电子病历的传染病病例监测预警。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）。构建起一张覆盖反应迅速的监测网络。

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。防控处置是传染病防控的终目标。福建医疗传染病系统协作

网络覆盖全国，确保数据收集的全面性和及时性。上海云端传染病系统标准

AI算法助力**预测。在**预测中，本系统结合机器学习ARIMA时序分析模型，SIR、SEIR传播模型对**发展的可能情况进行态势推演，估算出城市内部**危险系数，对传播规律及其拐点进行模拟预测。大数据追踪病患轨迹在传播调查页面中，我们采用大数据平台、结合云计算，实现海量轨迹的筛选追踪，推测患者关系，智能分析密接人员轨迹。作为软硬件融合的**监测防疫体系，通过移动端、硬件设备与Web端有机结合，实时监测用户安全。Web端针对疾控中心，实时监测和分析流行病发展态势。上海云端传染病系统标准