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2026年01期
专栏·国家传染病智能监测预警前置软件

国家传染病智能监测预警前置软件应用对法定传染病报告效率与报告数量的影响研究

刘洋;高燕琳;虎霄;栗圆;史芸萍;王超;李伟;李佳泽;杜婧;李刚;

目的 评估国家传染病智能监测预警前置软件的部署与应用对医疗机构传染病报告效率与数量的影响,为优化传染病监测系统提供实证依据。方法 基于2024—2025年北京市法定传染病报告数据,将113家部署前置软件的医疗机构作为部署组,通过倾向得分匹配选取115家未部署机构作为对照组。采用双重差分模型,控制医疗机构与时间固定效应,比较两组在软件部署前后1—8月报告效率与数量的差异。结果 部署组传染病中位报告时限由6.90 h缩短至5.03 h,效率提升27.10%(W=2.511×1010,P<0.001),其中,二级和三级医疗机构的效率分别提升31.60%(W=3.256×108,P<0.001)和27.86%(W=1.972×1010,P<0.001)。双重差分模型显示,软件部署使医疗机构月均报卡量提高23.49%(β=0.211,95%CI:15.03%~33.64%,P<0.001)。事件研究法提示,效应部署当月达到峰值(β=0.366,P<0.001),随后趋于稳定,各期均保持显著正向影响。异质性分析发现,三级医疗机构在报卡量上的提升幅度21.52%(95%CI:11.64%~32.17%,P<0.001)高于二级医疗机构12.22%(95%CI:2.25%~23.13%,P=0.015)。结论 国家传染病智能监测预警前置软件可显著提升传染病报告的效率与数量,增强传染病监测系统的敏感性,具有良好的推广应用价值。

2026 年 01 期 v.20 ; 国家重点研发计划(编号:2023YFC230803); 首都卫生发展科研专项(编号:2024-2G-30121)
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重庆市疾病智能监测预警新模式构建与应用

唐蓉;张华东;廖妍唯;江玲;夏雨逸;

目的 构建融合国家前置软件与重庆医防协同的疾病智能监测预警新模式,提升监测灵敏度与数据质量,减轻基层负担。方法 采用云端中心化+本地边缘计算协同架构,实现多源数据自动提取、智能预警、闭环质控与AI辅助运维。结果 截至2025年9月,覆盖1 336家医疗机构,处理诊疗活动数据超2.37亿条,累计触发监测预警事件提醒7 495万件次。建立涵盖完整性、及时性、一致性、稳定性和关联性的数据质量评估模型,全市数据质量综合指数由75.87升至86.96。基于Qwen2.5大模型研发灵眸云析(ICA)智能助手,人工审核工作量减少约40%。结论 该模式实现了医防数据融合与业务协同,提升了预警效能与数据治理水平,为智慧公卫建设提供可复制的技术路径。

2026 年 01 期 v.20 ; 重庆市科卫联合医学科研项目(编号:2025MSXM150)
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国家传染病智能监测预警前置软件应用前后传染病报告质量比较研究

张晓晗;侯子堉;颜丙琦;刘艳宁;娄阁;齐啸;王兆南;黄立勇;

目的 分析国家传染病智能监测预警前置软件应用前后,朝阳区传染病报告卡质量变化和影响因素,为进一步提升报告质量提供科学依据。方法 收集2025年1月已正式应用的16家二级及以上公立医疗机构2025年2—5月的传染病报告卡与2024年同期进行及时性、重复报告和填写质量三方面比较,并按照医院级别和报告卡数量进行分层分析。结果 2025年2—5月朝阳区16家机构报告传染病病例数21 275例,较2024年同期(39 603例)下降46.28%,主要原因为新型冠状病毒感染和流行性感冒报告量下降。16家机构包括2家二级和14家三级,以各机构报告病例数跳跃断点分为低(8家)、中(5家)和高(3家)三层。前置软件应用后,报告用时整体减少0.30 h(95%CI:0.24~0.37),中位数由5.88 h降至5.00 h;重复报告率从3.71%降至1.24%(χ2=304.477,P<0.001);问题卡率由0.49%增至0.95%(χ2=44.130,P<0.001),其中联系电话、证件号、工作单位填写问题率分别由0.12%升至0.42%(χ2=53.119,P<0.001),0.13%升至0.27%(χ2=14.551,P<0.001),0.14%升至0.23%(χ2=5.456,P=0.020)。医疗机构重复报告率均下降,二级和低报告量机构报告用时减少、问题卡率无变化,中报告量机构报告用时和问题卡率均增加,三级和高报告量机构报告用时减少但问题卡率略有增加。问题卡率随月份增加呈下降趋势(Z=-6.137,P<0.001)。结论 前置软件应用后,医疗机构传染病及时性总体提升,重复报告明显改善,应从报告管理和软件优化两方面推进数据治理,为实现智能化主动监测提供支撑。

2026 年 01 期 v.20 ;
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北京市某三甲中医医院国家传染病智能监测预警前置软件初步应用效果分析

张硕;虎霄;宣雅波;

目的 评估国家传染病智能监测预警前置软件(以下简称前置软件)在中医医院的应用效果,验证其是否符合中医医院疾病预防控制管理需求。方法 对比分析医院信息系统(HIS)与前置软件双系统同时运行(双轨运行)期间(2024年12月—2025年5月)某三甲中医医院法定传染病监测数据,对比前置软件与HIS在数据质量、工作效率、医务人员使用体验指标上的差异。结果 前置软件在数据质量(漏报率为0.09%,误报率为2.44%,重卡率为0)优于HIS系统(漏报率为1.74%,误报率为6.97%,重卡率为2.53%),差异有统计学意义(P均<0.001),病例处置耗时、医务人员使用体验评分上前置软件的评分均高于HIS,且差异均有统计学意义(P均<0.001)。结论 该医院前置软件传染病智能监测预警应用效果优于HIS,前置软件的应用是中医医院疾控管理智能化发展模式,从源头采集和传送数据,提升了中医医院传染病管理质量和工作效率。

2026 年 01 期 v.20 ;
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电子疾病档案在传染病报告和防控中的应用

栗圆;石颖珊;黄家鑫;虎霄;冀燃;张一鸣;郭文章;高燕琳;李刚;

电子疾病档案(EDR)是指以患者个体为核心,通过信息技术手段将其在不同医疗机构、不同时间阶段的疾病相关信息进行归一化处理和连续性记录,形成完整、动态、可追溯的个人疾病信息档案。EDR数据可依托于国家传染病智能监测预警前置软件(以下简称前置软件)实现采集。前置软件部署于医疗机构端,能够主动从患者电子病例中提取并分析各类与传染病相关的数据等多源异构系统中的诊疗数据,并通过智能处理将非结构化信息转化为标准化数据,为EDR的构建提供高质量的数据基础。通过机制的改变,EDR可有力支撑传染病监测从“被动报告”向“主动感知”的根本性转变,支持全国范围内医疗机构对重大传染病患者全病程的监测、治疗、随访、转归、评估等工作,实现监测数据“一数一源、一源多用”的目标。本文系统综述EDR及前置软件的技术架构、在传染病报告与防控中的应用进展与实践经验。同时,探讨了未来EDR在传染病防控体系中的发展方向与潜在价值,旨在为推动传染病防控信息化建设提供科学参考。

2026 年 01 期 v.20 ;
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论著

基于深度强化学习的重大传染病防控措施智能调整方法

刚静奕;张苔丝;杜婧;李锦宇;许皓翔;唐颂;袁汉宁;阮思捷;

目的 根据当前重大传染病流行态势,动态给出防控措施调整建议,在保护公众健康的同时尽可能减小重大传染病对经济社会运行的影响。方法 首先基于传染病传播动力学模型构建防控措施实施效果模拟器,然后利用深度强化学习算法让防控措施决策智能体与模拟器迭代交互,从而学习更好的防控措施调整策略。结果 在哈萨克斯坦传染病数据集上的实验结果显示,与现有防控措施调整方法相比,本方法在防控综合支出上较其他方法至少降低32%。结论 深度强化学习算法能够学习有效防控策略,有潜力为真实世界防控策略调整提供指导建议。

2026 年 01 期 v.20 ; 国家重点研发计划(编号:2023YFC2308703); 国家自然科学基金(编号:62306033)
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基于英国生物样本库数据的血压与心血管死亡年龄性别分析

陈毓铭;卓瑞洁;刘徽;WANG Kaipeng;邓嫣然;马乐;杨洲;张惠静;许蓓蓓;

目的 探索中老年人血压与心血管死亡风险的关联及年龄和性别差异。方法 利用英国生物样本库(UK Biobank)数据,纳入501 040名基线年龄为37~73岁的成年人。按年龄和性别分层,采用基于Cox比例风险回归模型的限制性立方样条图,分别分析收缩压及舒张压与心血管死亡的剂量反应关系。结果 研究对象平均年龄为(57.0±8.1)岁。男女性各年龄组收缩压及舒张压与心血管死亡均呈U形关系(非线性检验P均<0.01)。男性最低心血管死亡风险对应的收缩压随年龄增长而升高,≥60岁的血压最佳区间极差较37~<50岁增加3 mmHg。女性舒张压的最佳区间亦随年龄增长呈扩展趋势。结论 中老年人血压与心血管死亡风险存在非线性关联,最低心血管死亡风险对应的血压值随年龄增长而上升。本研究为高血压的精准防控提供依据,并强调了基于年龄和性别的个体化血压管理策略的必要性。

2026 年 01 期 v.20 ; 国家自然科学基金(编号:82273712)
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期刊信息

期刊名称: 首都公共卫生
创办日期: 2007年2月
主管:北京市卫生健康委员会
主办:北京市疾病预防控制中心
刊期: 双月刊
电话: 010-64407286
Email: shdggwsh@163.com
国内统一刊号(CN): 11-5533/R
国际标准刊号(ISSN):1673-7830

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近期,有作者收到落款为“《首都公共卫生》编辑部复核组”的通知,要对其已发表论文进行复核,并希望添加微信。

现郑重声明,《首都公共卫生》编辑部从未开展复核工作。此外,编辑部仅会通过电子邮箱(shdggwsh@163.com)和办公电话(010-64407286)与作者联系,且不会要求作者添加微信好友。谨防受骗!

 

《首都公共卫生》编辑部

20251028