安徽智慧医院传染病系统平台

通过对传染病病例现住址信息抓取和完善，在GIS地图上可按照病例上报医院位置、病例现住址等维度的热力显示，可查看传染病病例的详细信息。地区分布：根据现住址或者工作（学习）单位等信息，分析病例的空间聚集性。若多个病例来自于同一家庭、学校、幼托机构、自然村寨、社区或毗邻村寨/社区由同一医疗卫生单位报告时，需要对病例的空间聚集性进行深入分析。时间分布：根据病例的发病时间和疾病的潜伏期等信息，分析病例的时间聚集性。研究表明，有效的预警系统能够使公众传染率降低20%-30%。安徽智慧医院传染病系统平台

传染病监测的内容涉及多个方面，包括传染源、传播途径、临床表现、人群的易感性、流行趋势，以及干预措施的效果等。1、传染源首要任务是寻找并确定传染源。这需要我们深入了解患者***前的身体状况，以及其人口统计信息、生活习惯、经济和文化教育状况、居住条件和人口流动等情况。2、传播途径一旦识别出传播途径，必须立即切断它。例如，对于性传播疾病，应避免多个**并始终使用安全套；对于血液传播疾病，务必注意不要共用针头。3、临床表现需要深入了解传染病的临床表现。通过对比患者***前后的症状，我们可以观察***效果，并为临床用药提供有力依据。4、易感性监测人群对特定传染病的易感性是至关重要的。这包括了解人们在***后是否能够自愈，或者是否会产生保护性抗体。江苏手机传染病系统信息系统构建起一张覆盖反应迅速的监测网络。

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）。

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。，决策分析是传染病防控的中心环节。

智慧转型，从“被动报告”到“主动感知”传统传染病监测依赖医疗机构被动上报，存在时效性差、覆盖面有限等问题。系统通过强化日常监测信息分析和定期风险评估，构建起“主动感知”新模式。系统实时研判重点传染病流行态势和发展趋势，定时通报监测分析结果，为防控策略调整提供前瞻性指导。更重要的是，系统推动医疗机构和疾控机构信息系统有效对接，实现涉疫数据双向流通和异常信号自动识别。例如，当患者就诊记录、药品**或社区健康异常事件出现关联性波动时，系统可立即触发预警，将**信息从传统的“被动报告”转向“主动感知”，大幅缩短响应时间。实验室检测结果作为监测数据的重要组成部分，对于传染病预警和防控具有重要意义。安徽中国传染病系统检测

模型包括统计模型、人工智能模型等，具有高度的智能化和自动化。安徽智慧医院传染病系统平台

除政策推动外，在资金支持方面，国家疾控局专门申请了“**转移支付传染病监测预警与应急指挥能力提升项目”，其中安排全国各省每个地市平均投入90万元，对近1.6万家二级及以上医疗机构集成部署国家前置软件，保障国家前置软件项目在全国尽快落地实施。同时，国家疾控局在《加快建设完善省统筹区域传染病监测预警与应急指挥信息平台实施方案》中对实施进度与覆盖率提出明确目标要求，将“全国二级及以上医疗机构***集成部署应用国家前置软件”作为首要项目绩效考核指标，计划通过两年的时间，实现二级及以上医疗机构国家前置软件部署应用的全覆盖。安徽智慧医院传染病系统平台