“为实现及时、智能的传染病报告，需要对传统上报方式进行变革。”马家奇认为，理想的方式是***取消手工报告，实现数据的自动抓取与上报。而“关键点是疾控传染病监测系统要与医院信息系统集成和数据交互。以前就有这个想法，但是落地很难，多年来难以突破。现在下定决心，要真正解决医疗机构与疾控系统互不联通的问题”。国家前置软件项目的创新设计思路“国家传染病智能监测预警前置软件项目”应运而生，其本质是一种具有基于医疗机构电子病历（EMR）智能化主动监测预警能力的传染病监测预警软件系统。据介绍，国家前置软件部署在医疗机构后，可主动从患者电子病历中提取并分析各类与传染病相关的数据，包括就诊记录、检查检验结果、疾病诊断、用药信息等，再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。自动推送疑似病例并生成报告卡，减少漏报。安徽全国传染病系统对接
传染病系统架构基于疾控中心提供的四十多种法定传染疾病大数据、行程防疫大数据、电信部门提供的手机信令大数据、通过我们定制手环获取的隔离用户生理特征和轨迹大数据以及通过分布式爬虫获取的**舆情大数据，综合利用移动互联网、大数据、云计算、IoT、AI智能算法、时空数据挖掘、GIS等先进技术，建立**参与的全过程全周期**精细预防与防控体系。本系统自上而下分为四层，分别为：众源数据层、应用支撑层、业务逻辑层和应用表现层。安徽全国传染病系统对接实验室检测是传染病监测的重要手段，通过对病原体的检测，确定传染病的类型和传播途径。
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。
“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。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。
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。如果医生漏报，即可推送回医生端，强制医生上报。山东未来传染病系统对接
疾控中心通过流行病学调查、实验室检测等方式，获取传染病的详细数据，为预警和防控提供科学依据。安徽全国传染病系统对接
各级各类医疗机构以集成部署国家前置软件作为抓手，一方面可强化自身履行传染病早期监测预警的公共卫生职责，另一方面也能获得国家前置软件为医疗机构带来的赋能效果。”马家奇坦言，医疗机构与疾控部门的视角、立场有时会存在差异，但关键时刻应当服从传染病防控业务“一盘棋”、应用“一体化”的国家大局，实现监测数据“一数一源、一源多用”。“希望广大医疗机构能与疾控部门达成共识、形成合力，共同推动国家前置软件的部署应用，实现传染病监测预警模式的全新变革。”安徽全国传染病系统对接
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