第二，針對(duì)病原檢測(cè)結(jié)果陽(yáng)***例，主動(dòng)提醒醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行確診。通過(guò)智能算法，國(guó)家前置軟件能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和識(shí)別病原檢測(cè)結(jié)果中為“陽(yáng)性”的病例，并自動(dòng)提取相關(guān)信息，與已有的傳染病數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配和比對(duì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)病原檢測(cè)陽(yáng)性結(jié)果尚未作出明確診斷病例的發(fā)現(xiàn)，即時(shí)觸發(fā)提醒進(jìn)行病例追蹤復(fù)診的工作流。第三，對(duì)主動(dòng)感知的異常病例實(shí)時(shí)提醒排查。利用深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估規(guī)則庫(kù)，國(guó)家前置軟件能根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)異常病例和重點(diǎn)關(guān)注疾病進(jìn)行動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。疾控中心通過(guò)流行病學(xué)調(diào)查、實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)等方式，獲取傳染病的詳細(xì)數(shù)據(jù)，為預(yù)警和防控提供科學(xué)依據(jù)。傳染病系統(tǒng)分類

移動(dòng)端和智能手環(huán)針對(duì)用戶，移動(dòng)端提供了解以及上報(bào)流行病的渠道，智能手環(huán)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶身體狀態(tài)。傳染疾病防控與智能分析系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)流行疾病**、輿情、城市人群、行程軌跡、疫苗接種、風(fēng)向溫度等**相關(guān)大數(shù)據(jù)的多維多尺度監(jiān)測(cè)、專題制圖和時(shí)空分析，同時(shí)基于手機(jī)信令和行程大數(shù)據(jù)核實(shí)確診患者的個(gè)人行程以及密接人員，并通過(guò)知識(shí)圖譜構(gòu)建病患關(guān)系圖譜，精細(xì)篩選確診人群、潛在***人群信息及其行為軌跡，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)傳播規(guī)律及其拐點(diǎn)進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，并通過(guò)K-Means聚類、情感分詞、TF-IDF算法、LDA主題模型進(jìn)行輿情主題信息提取及民眾情感分析，為民眾生活、疾控部門的**防控提供科學(xué)有力的支撐。浙江手機(jī)傳染病系統(tǒng)平臺(tái)有效的預(yù)警系統(tǒng)能夠避免資源過(guò)度集中或分散，提高資源利用效率，節(jié)約公共開支。

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。

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)。傳染病預(yù)警與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)由監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，包括醫(yī)療機(jī)構(gòu)、疾控中心、實(shí)驗(yàn)室等，負(fù)責(zé)收集傳染病數(shù)據(jù)。

傳染病系統(tǒng)架構(gòu)基于疾控中心提供的四十多種法定傳染疾病大數(shù)據(jù)、行程防疫大數(shù)據(jù)、電信部門提供的手機(jī)信令大數(shù)據(jù)、通過(guò)我們定制手環(huán)獲取的隔離用戶生理特征和軌跡大數(shù)據(jù)以及通過(guò)分布式爬蟲獲取的**輿情大數(shù)據(jù)，綜合利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、IoT、AI智能算法、時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘、GIS等先進(jìn)技術(shù)，建立**參與的全過(guò)程全周期**精細(xì)預(yù)防與防控體系。本系統(tǒng)自上而下分為四層，分別為：眾源數(shù)據(jù)層、應(yīng)用支撐層、業(yè)務(wù)邏輯層和應(yīng)用表現(xiàn)層。 可設(shè)置強(qiáng)制上報(bào)：一預(yù)警就上報(bào)。甘肅2026傳染病系統(tǒng)用戶

據(jù)研究表明，有效的預(yù)警系統(tǒng)可以使傳染病防控時(shí)間縮短30%以上。傳染病系統(tǒng)分類

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。傳染病系統(tǒng)分類