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。“智能‘快速上报’”：软件内置了能够从原始EMR数据中提取关键信息，并转化为结构化数据的工具。一旦临床医生做出传染病诊断，软件即自动对该病例数据进行后结构化提取，生成报告卡信息，并智能触发“患者信息补全”功能，由防保科医生审核确认后，即可迅速上报。“闭环监测”：软件设置了“待确诊”标签功能，提醒医生对检出病原阳***例进一步做出明确诊断。整合多源数据、运用智能分析技术，实现对传染病的实时监测、风险评估和早期预警的关键公共卫生工具。安徽全国传染病系统
支持对传染病病例信息进行多维度的筛选查询，包括但不限于有效身份证件号、姓名、手机号、性别、发病时间、临床表现、实验室检查以及居住行政区（精确到街道）等信息。支持关键信息查看，包括个人的***发热门诊就诊时间、***检测时间及结果、***状态等信息。指针对一些特殊的传染病，一旦发现1例，系统即实时发出预警信号。单病例预警的特殊病种：鼠疫、霍乱、传染型非典型肺炎、脊髓灰质炎、人***高致病性禽流感、肺炭疽、白喉、猴痘、急性***血吸虫病、丝虫病、手足口病重症和死亡、登革热、**重症和死亡、狂犬病及不明原因肺炎。浙江标准版传染病系统建设通过及时发布预警信息，公众可以提前做好个人防护，降低风险。
“因此，国家前置软件是集成医院信息系统的重要软件工具和主要技术手段，并非单纯地解决传染病报告卡的自动采集交换问题，将对医疗机构的传染病监测预警模式与流程产生重大变革。”马家奇说。国家前置软件的三大**业务目标“医防融合，融的是数据流；医防协同，协同的是工作流。”马家奇认为，国家前置软件基于数据流融合与工作流协同，力争实现三大**业务目标。***，针对明确诊断的传染病监测信息，实现自动后结构化提取与上报。通过采用先进的自然语言处理技术（NLP）和信息抽取算法，国家前置软件内置能够从原始电子病历数据中提取关键信息并转化为结构化数据的软件工具，可有效提高医疗机构传染病监测数据的处理效率和准确性。
实现从被动监测向主动监测的转型。系统打通了医疗、药店、社区、环境等多行业数据壁垒，建立了多途径、多维度、多节点监测数据汇聚渠道。例如，通过整合医疗机构诊疗记录、药店感冒药**、社区症状报告及环境监测信息，系统可实现多渠道信息关联预警，准确评估**风险。这种“早发现、早处置”的机制，不仅很大程度减少了传染病传播风险，还通过动态分析医疗资源需求，优化了药品、防护用品等物资调配，提升了公共卫生资源利用效率。如果医生漏报，即可推送回医生端，强制医生上报。
国家传染病智能监测预警前置软件是通过人工智能与大数据技术实现传染病主动监测、智能预警和快速上报的数字化系统，旨在提升医防协同能力和公共卫生应急响应效率。**功能与技术特点传染病智能监测预警前置软件的**价值体现在三个方面：智能化主动监测：通过自动抓取医院电子病历系统中的诊断记录、检验结果和用药信息，利用AI算法实时分析数据，主动识别潜在的传染病风险，实现从“被动报告”向“主动感知”的转型。1快速上报与标准化处理：临床医生确诊传染病后，系统自动提取病例信息生成标准化报告卡，并触发上报流程，大幅缩短传统手工填报的时间，降低漏报率。1数据安全与资源优化：采用国产化硬件（如ARM架构处理器）和操作系统（如欧拉、高斯），满足数据安全要求；同时通过自动化流程减少人工干预，释放公共卫生资源2025年8月发布的《传染病预警管理办法（试行）》明确流程、分工和保障机制，多部门协同与数据共享。湖北未来传染病系统时代
网络覆盖全国，确保数据收集的全面性和及时性。安徽全国传染病系统
**也逐渐成为公众生活的一种常态，公众对**的了解与精细防控有了更加迫切的需求。社会上现有互联网公司旗下的平台软件对传染疾病进行检测，但仍存在着监测疾病种类少、监测尺度不***、民众舆情无响应、缺少传染病预警、缺少病患轨迹追踪、缺少病患关系挖掘等问题。针对上述问题，为了实现精细防疫，科学防控，充分调动各种防疫力量与资源，同时也为了健全流行疾病防控机制，团队研发了流行疾病大数据监测与智能分析系统，系统采用了云计算多终端协同模式，用户主要面向疾控中心与公众。三、系统设计安徽全国传染病系统
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