西藏云端傳染病系統(tǒng)行業(yè)

1病例管理病例編號、姓名、性別、年齡、聯(lián)系方式、疾病名稱、癥狀、就診時間、醫(yī)生姓名、醫(yī)院名稱、***進展等2病原體監(jiān)測病原體名稱、監(jiān)測時間、監(jiān)測地點、監(jiān)測結果、檢測方法、樣本類型等3預警預報預警類型、預警、級、預警信息、發(fā)生時間、預計影響范圍、采取措施等4接種管理疫苗名稱、接種時間、接種地點、接種人員、劑次、保護效果等5**分析**類型、發(fā)生時間、發(fā)生地點、病例數(shù)量、傳播途徑、***情況、預防措施等6防控措施防控措施名稱、執(zhí)行時間、執(zhí)行人員、防控效果、總結等7應急響應應急響應、級、啟動時間、啟動部門、任務分工、應急措施、應急效果等8消毒管理消毒時間、消毒地點、消毒方法、消毒劑、消毒效果等9物資管理物資名稱、領用時間、領用人員、物資數(shù)量、使用情況、補充計劃等10數(shù)據(jù)統(tǒng)計統(tǒng)計時間、統(tǒng)計類型、統(tǒng)計指標、統(tǒng)計結果、對比分析等11人員管理人員姓名、職務、聯(lián)系方式、工作部門、培訓記錄、獎懲情況等12疫苗管理疫苗名稱、入庫時間、生產(chǎn)廠家、批號、購置方式、使用情況等首先，數(shù)據(jù)獲取是傳染病防控的基礎。西藏云端傳染病系統(tǒng)行業(yè)

疾病預防控制體系是保護人民健康、保障公共衛(wèi)生安全、維護經(jīng)濟社會穩(wěn)定的重要保障，而監(jiān)測預警是有效防范和化解重大傳染病風險的重要關口，是推動疾控事業(yè)高質量發(fā)展、保障人民**健康安全的重要**能力之一。環(huán)球軟件傳染病監(jiān)測預警系統(tǒng)以技術創(chuàng)新為驅動，構建起覆蓋全區(qū)域、全流程的智慧化防控網(wǎng)絡，通過整合多源數(shù)據(jù)、強化智能分析、優(yōu)化資源配置，為公共衛(wèi)生安全提供強有力的“智慧支撐”。傳染病監(jiān)測預警系統(tǒng)涵蓋傳染病多渠道監(jiān)測數(shù)據(jù)收集、傳染病智慧化預警、應急作業(yè)和應急指揮等方面的內(nèi)容。山東全國傳染病系統(tǒng)可對接信息平臺，把提醒上報信息發(fā)送至醫(yī)生手機端。

移動端和智能手環(huán)針對用戶，移動端提供了解以及上報流行病的渠道，智能手環(huán)實時監(jiān)測用戶身體狀態(tài)。傳染疾病防控與智能分析系統(tǒng)實現(xiàn)了對流行疾病**、輿情、城市人群、行程軌跡、疫苗接種、風向溫度等**相關大數(shù)據(jù)的多維多尺度監(jiān)測、專題制圖和時空分析，同時基于手機信令和行程大數(shù)據(jù)核實確診患者的個人行程以及密接人員，并通過知識圖譜構建病患關系圖譜，精細篩選確診人群、潛在***人群信息及其行為軌跡，結合機器學習ARIMA時序分析模型，SIR、SEIR傳播模型對傳播規(guī)律及其拐點進行模擬預測，并通過K-Means聚類、情感分詞、TF-IDF算法、LDA主題模型進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**防控提供科學有力的支撐。

我國建成全球比較大傳染病網(wǎng)絡直報系統(tǒng)  3月9日，在十四屆全國人大二次會議民生主題記者會上，國家疾病預防控制局局長王賀勝表示，我國目前已建成全球規(guī)模比較大的傳染病網(wǎng)絡直報系統(tǒng)，平均報告時間從5天縮短到4小時；國家層面建立了72小時內(nèi)快速鑒定300種病原體的技術體系，所有省級和90%的市級疾控中心都具備了核酸檢測和病毒分離能力。 我國傳染病網(wǎng)絡直報系統(tǒng)現(xiàn)已覆蓋約8.4萬家醫(yī)療機構和2.8萬個發(fā)熱門診，有200余家綜合醫(yī)院正開展15種以上呼吸道多病原體監(jiān)測，流感等呼吸道傳染病防控工作取得積極成效。實驗室檢測結果作為監(jiān)測數(shù)據(jù)的重要組成部分，對于傳染病預警和防控具有重要意義。

“因此，國家前置軟件是集成醫(yī)院信息系統(tǒng)的重要軟件工具和主要技術手段，并非單純地解決傳染病報告卡的自動采集交換問題，將對醫(yī)療機構的傳染病監(jiān)測預警模式與流程產(chǎn)生重大變革?！瘪R家奇說。國家前置軟件的三大**業(yè)務目標“醫(yī)防融合，融的是數(shù)據(jù)流；醫(yī)防協(xié)同，協(xié)同的是工作流?！瘪R家奇認為，國家前置軟件基于數(shù)據(jù)流融合與工作流協(xié)同，力爭實現(xiàn)三大**業(yè)務目標。***，針對明確診斷的傳染病監(jiān)測信息，實現(xiàn)自動后結構化提取與上報。通過采用先進的自然語言處理技術（NLP）和信息抽取算法，國家前置軟件內(nèi)置能夠從原始電子病歷數(shù)據(jù)中提取關鍵信息并轉化為結構化數(shù)據(jù)的軟件工具，可有效提高醫(yī)療機構傳染病監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理效率和準確性。整合多源數(shù)據(jù)、運用智能分析技術，實現(xiàn)對傳染病的實時監(jiān)測、風險評估和早期預警的關鍵公共衛(wèi)生工具。北京全國傳染病系統(tǒng)轉型

數(shù)據(jù)顯示，合理分配資源可以減少應對成本30%-50%。西藏云端傳染病系統(tǒng)行業(yè)

AI算法助力**預測。在**預測中，本系統(tǒng)結合機器學習ARIMA時序分析模型，SIR、SEIR傳播模型對**發(fā)展的可能情況進行態(tài)勢推演，估算出城市內(nèi)部**危險系數(shù)，對傳播規(guī)律及其拐點進行模擬預測。大數(shù)據(jù)追蹤病患軌跡在傳播調(diào)查頁面中，我們采用大數(shù)據(jù)平臺、結合云計算，實現(xiàn)海量軌跡的篩選追蹤，推測患者關系，智能分析密接人員軌跡。作為軟硬件融合的**監(jiān)測防疫體系，通過移動端、硬件設備與Web端有機結合，實時監(jiān)測用戶安全。Web端針對疾控中心，實時監(jiān)測和分析流行病發(fā)展態(tài)勢。西藏云端傳染病系統(tǒng)行業(yè)