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。首先，数据获取是传染病防控的基础。江西中国传染病系统预警
国家传染病智能监测预警前置软件到目前已经显现三方面成效：风险预警能力提升：通过多维度数据建模，可识别异常传播趋势，例如对症状不典型或检测结果延迟的病例增设“待确诊”标签，降低漏诊风险。移动端支持：配套APP供防保科医生使用，提供病例审核、风险提示和统计分析功能，覆盖全国1万多家医疗机构。长期规划：下一步将强化系统巡检与数据质量监控，深化跨区域信息共享，构建更高效的公共卫生应急体系。甘肃标准版传染病系统预警传染病预警系统能够实时监测疫动态，提前预警。
国家前置软件项目根据国家疾控局2023年1月印发的《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》，明确提出建立全国一网统管、平台两级建设，业务分级应用的一体化传染病智慧监测预警与应急指挥信息平台的总体规划。平台架构分为能力层、资源层、平台层、功能层，要求通过集成医院信息系统（HIS）、病原检测信息系统（LIS）和疾控信息系统（PHIS），畅通传染病监测数据流，强化业务协同工作流，促进信息、工作双闭环。
“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。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。
支持对传染病病例信息进行多维度的筛选查询，包括但不限于有效身份证件号、姓名、手机号、性别、发病时间、临床表现、实验室检查以及居住行政区（精确到街道）等信息。支持关键信息查看，包括个人的***发热门诊就诊时间、***检测时间及结果、***状态等信息。指针对一些特殊的传染病，一旦发现1例，系统即实时发出预警信号。单病例预警的特殊病种：鼠疫、霍乱、传染型非典型肺炎、脊髓灰质炎、人***高致病性禽流感、肺炭疽、白喉、猴痘、急性***血吸虫病、丝虫病、手足口病重症和死亡、登革热、**重症和死亡、狂犬病及不明原因肺炎。信息平台是传染病预警与监测系统的中心，负责数据收集、处理、分析和发布。浙江2025传染病系统机构
传染病预警与监测系统由的监测网络构成，包括医疗机构、疾控中心、实验室等，负责收集传染病数据。江西中国传染病系统预警
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。江西中国传染病系统预警
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