江蘇智慧醫院傳染病系統預警

AI算法助力**預測。在**預測中，本系統結合機器學習ARIMA時序分析模型，SIR、SEIR傳播模型對**發展的可能情況進行態勢推演，估算出城市內部**危險系數，對傳播規律及其拐點進行模擬預測。大數據追蹤病患軌跡在傳播調查頁面中，我們采用大數據平臺、結合云計算，實現海量軌跡的篩選追蹤，推測患者關系，智能分析密接人員軌跡。作為軟硬件融合的**監測防疫體系，通過移動端、硬件設備與Web端有機結合，實時監測用戶安全。Web端針對疾控中心，實時監測和分析流行病發展態勢。符合國家要求的五級地址庫，方便臨床醫生填報。江蘇智慧醫院傳染病系統預警

通過對傳染病病例現住址信息抓取和完善，在GIS地圖上可按照病例上報醫院位置、病例現住址等維度的熱力顯示，可查看傳染病病例的詳細信息。地區分布：根據現住址或者工作（學習）單位等信息，分析病例的空 間聚集性。若多個病例來自于同一家庭、學校、幼托機構、自然村寨、社區或  毗鄰村寨/社區由同一醫療衛生單位報告時，需要對病例的空間聚集性進行深入分析。時間分布：根據病例的發病時間和疾病的潛伏期等信息，分析病例的時間聚集性。江蘇中國傳染病系統用戶再也不需要管理科室一個個打電話提醒。

**也逐漸成為公眾生活的一種常態，公眾對**的了解與精細防控有了更加迫切的需求。社會上現有互聯網公司旗下的平臺軟件對傳染疾病進行檢測，但仍存在著監測疾病種類少、監測尺度不***、民眾輿情無響應、缺少傳染病預警、缺少病患軌跡追蹤、缺少病患關系挖掘等問題。針對上述問題，為了實現精細防疫，科學防控，充分調動各種防疫力量與資源，同時也為了健全流行疾病防控機制，團隊研發了流行疾病大數據監測與智能分析系統，系統采用了云計算多終端協同模式，用戶主要面向疾控中心與公眾。三、系統設計

傳染病監測預警是防范和化解傳染病**風險，保護人民健康、保障公共衛生安全、維護經濟社會穩定的重要保障。在健全監測預警體制機制方面，指導意見提出完善傳染病監測、**風險評估、預警、**報告和信息公布制度；明確疾控部門、其他部門、疾控機構、醫療衛生機構的傳染病監測預警職責；健全多部門、醫防協同、平急轉換等工作機制。在開展多渠道傳染病監測方面，指導意見提出鞏固優化**報告管理系統，拓展臨床癥候群監測網絡、病原微生物實驗室監測網絡、宿主動物和環境相關風險因素監測網絡、全球傳染病**信息監測等8類傳染病監測渠道。據統計，我國醫療機構報告的傳染病病例占監測數據總量的80%以上。

各級各類醫療機構以集成部署國家前置軟件作為抓手，一方面可強化自身履行傳染病早期監測預警的公共衛生職責，另一方面也能獲得國家前置軟件為醫療機構帶來的賦能效果。”馬家奇坦言，醫療機構與疾控部門的視角、立場有時會存在差異，但關鍵時刻應當服從傳染病防控業務“一盤棋”、應用“一體化”的國家大局，實現監測數據“一數一源、一源多用”。“希望廣大醫療機構能與疾控部門達成共識、形成合力，共同推動國家前置軟件的部署應用，實現傳染病監測預警模式的全新變革。”據研究表明，有效的預警系統可以使傳染病防控時間縮短30%以上。青海未來傳染病系統落地

系統自動處理，避免重復報卡，減輕醫生工作量。江蘇智慧醫院傳染病系統預警

傳染病監測預警系統的創新，不僅體現在技術層面，更在于其“平戰結合”的設計理念。日常運行中，系統持續強化數據治理與模型優化，確保預警靈敏度與準確性；**發生時，系統可快速切換至應急模式，支撐應急指揮、資源調度等全流程管理。這種“平時筑基、戰時攻堅”的能力，使公共衛生防控從“經驗驅動”轉向“數據驅動”，為其他地方傳染病防控提供了可復制的“環球方案”。深化大數據、人工智能等技術應用，推動監測預警系統向更智能、更高效的方向演進，為構建人類衛生健康共同體貢獻科技力量江蘇智慧醫院傳染病系統預警