推荐单位：国家疾控局

申报单位：浙江省疾病预防控制中心

一、背景

为能早期发现并处置传染病疫情、最大限度降低社会影响，亟待建立主动感知智能化监测预警体系。本案例整合临床诊疗、公共卫生和部门协同等数据资源，建立高质量个人电子疾病档案数据集（EDR），依托人工智能预警模型的综合应用，实现了疫情趋势的智能研判与多维数据碰撞分析，有效变革了传统依赖人力报告的监测预警模式，显著提升了我省传染病疫情的早发现与早处置能力。

高质量电子疾病档案（EDR）数据集建设与应用架构

二、方案和成效

一是构建公共卫生领域多源异构数据归集体系。依托公共卫生大数据平台，与外部系统建立长期、有效的良性合作机制，汇聚离散的个人健康数据，打破信息孤岛困局。主要包括全省公立医疗机构与基层医疗卫生机构的电子病历、处方、检验检查等诊疗记录；涵盖传染病、慢性病、免疫规划、职业健康、学生健康、食品安全等领域的公共卫生监测数据；以及教育、气象、地理信息、舆情等跨部门协同数据。

二是依托人工智能技术建立高效数据治理体系。通过以人为核心的数据治理理念，应用DeepSeek和Qwen大语言模型、NLP及数据治理专业算法等技术，构建了包含8500万个人主索引（OneID）、100余亿条记录、147个数据标签及12个专题数据库的高质量数据集—个人电子疾病档案（EDR）。

三是以高质量数据集赋能传染病早期监测预警。以EDR数据集为基础，结合业务规范和大语言模型能力，提取和分析症状、病原、病例报告及外环境健康影响因素等重要信息，全方位赋能重大传染病防控。自体系建立以来，全省突发公共卫生事件及相关信息报告数较2024年同期下降69.02%，传染病发病人数同比下降71.09%。

三、创新点

一是全域全程传染病风险一体化监测。实现8大症候群分析、500种病原分析、病例报告、舆情监测、环境监测和病媒监测等全域全程传染病风险一体化监测。

二是多渠道和多维风险综合洞察。通过多部门的数据碰撞，多渠道探查聚集性疫情预警信号，提升预警信号精准度。通过汇聚传染病报告、医院诊疗、因病缺课、重点人群等多源监测数据，构建预警模型仓库，实现疫情趋势智能研判，显著提升传染病疫情早发现、早处置能力。

三是智慧化科学研判评价，全方位赋能重大传染病防控。通过大模型+电子病历+检验检查+声音影像，实现重大疾病传播风险“五色管理”和个体、群体风险预测。