青海云端传染病系统机构

全国部署与政策推动‌该软件部署已纳入国家公共卫生体系建设重点任务：‌政策依据‌：依据《国家传染病智能监测预警前置软件部署工作实施方案》等文件，要求2025年前在全国二级以上医疗机构***覆盖。‌‌3实施进展‌：天津、西安、湖南等地已率先完成试点部署，并通过接口改造实现与疾控机构数据对接，形成“医疗机构-疾控中心”联动机制。‌‌5‌技术规范‌：部署需满足统一技术参数，例如服务器配置要求国产32核以上处理器、256GB内存及特定存储规格，确保系统处理能力。‌‌3‌‌应用成效与未来方向利用统一标准实现跨部门数据融合。青海云端传染病系统机构

人群分布：根据病例的年龄、性别和职业等信息，分析病例的人群聚集性。当地罕见/少见病种：当地从未发生过或近5年来从未报告的病种。对预警信息进行初步分析后仍不能排除异常增加或聚集时，应立即通过电 话等方式做进一步核实。核实内容包括疾病诊断的准确性、病例的相关信息以 及**发展趋势等。电话核实结果仍不能排除的，需进行现场调查。并完成现场调查信息的反馈。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）。西藏医疗传染病系统时代如果医生漏报，即可推送回医生端，强制医生上报。

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。

马家奇认为，传统传染病监测与预警方式的主要弊端在于：一是“被动监测”，即依赖临床医生的主动诊断和报告。传染病的早期诊断，需要医生结合患者多病原检查检验结果和流行病学史等进行综合判断，很可能因病原检测结果延迟、缺乏风险识别辅助等各种因素，使得医生无法及时、准确做出诊断，导致传染病漏诊和迟报、漏报，甚至忽略对疑似新发传染病的早期排查。二是“人工报告”，存在信息采集缓慢、数据准确性不高等问题。上报流程存在断点，导致监测报告时效性、监测数据准确性均有所下降。数据显示，从临床医生作出传染病诊断，到疾控人员看到报告，一般需4个小时以上。手工转录的方式，也为各种人为因素导致填报信息错误提供了可能。研究表明，有效的预警系统能够使公众传染率降低20%-30%。

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。据统计，我国医疗机构报告的传染病病例占监测数据总量的80%以上。西藏未来传染病系统落地

构建起一张覆盖反应迅速的监测网络。青海云端传染病系统机构

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。青海云端传染病系统机构