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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。有效的预警系统能够避免资源过度集中或分散，提高资源利用效率，节约公共开支。重庆利翔科技传染病系统APP

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。重庆利翔科技传染病系统APP首先，数据获取是传染病防控的基础。

传染病系统。该系统以电子病历为基础，获取诊断为传染性疾病（包括但不限于40种法定传染病）的电子病历数据（包含病例基本信息、症状体征、实验室检查、***转归、发病时间、***者人口学特征、地域分布等），构建基于医院电子病历的传染病病例监测预警。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。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。

“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。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。四川2025传染病系统平台

预警模型是传染病预警与监测系统的关键技术，通过对历史数据和实时数据的分析，预测发展趋势。重庆利翔科技传染病系统APP

应用场景传染病网络直报系统广泛应用于各类医疗机构（如医院、诊所）、疾病预防控制中心以及卫生行政部门等公共卫生领域。它不仅能够支持日常的传染病监测工作，还能在突发公共卫生事件发生时发挥重要作用，为**和相关部门提供有力的决策支持。五、总结传染病网络直报系统的建设和应用是提升我国公共卫生服务水平的重要举措之一。通过不断优化和完善系统功能，加强跨部门的协同合作，我们有信心更好地应对未来可能出现的传染病挑战，保障人民**的生命安全和身体健康。重庆利翔科技传染病系统APP