建立疾控系统的事前预警、事中监测和事后溯源机制尤为重要，通过对疾病防控相关的数据进行实时监测、多渠道数据交叉预警，并利用机器学习等人工智能等技术进行智能预警、扩散预测、风险研判、传染源溯源等分析，能够提供精准的疫情防控策略，帮助政府在疫情大规模爆发之前采取有效手段阻断传播，提高传染病防控能力。
实验室信息管理系统：通过本项目建设，实现从监测计划编制—任务分配—现场采样（检测）—样品流转—实验操作—数据采集/计算—原始技术记录—检测报告—报告审核/审批—报告发放等全过程，纳入全面信息化管理。对各环节的业务操作行为进行规范约束，提高工作效率，降低工作误差率。
应急管理系统：实现应急队伍、应急预案、应急检测保障、应急物资、应急培训、应急演练、应急车辆、应急检测、应急卫生和疾病监测、应急健康教育与宣传、事件处置过程会商分析、事件处置过程信息发布、事件现场处置音视频采集和传输等、应急指挥调度、事件结案报告等业务的信息化智能辅助处理。
疾控质量管理系统：通过系统建设，实现对“人、机、料、法、环、测”六要素的质量控制管理。强化质控计划、资质、仪器设备检定校准期间核查、能力对比、技术记录和检测报告、不符合性项纠偏、内审等质量管理，保证检测实验室质量管理体系的建立健全，有效规范检测实验室的管理工作。
实验室物资管理系统：规范物资管理，将物资（含固定资产）、设备仪器、试剂耗材、药品危险化学品等多个管理对象数据进行整合，对物资申请、采购、出入库、报损、盘点等进行全面闭环管理，解决物资散、乱、杂的管理现状，最大化的规范物资管理工作流程，实现实验室物资的精细化管理以及整体效益的提升。
健康教育平台：通过微信公众平台、门户网站进行疾控中心健康防病知识的宣传、工作动态及相关信息的展示，为居民了解疾病防控、健康科普知识等增加的新途径，提升疾控整体服务形象。
数据分析系统：通过系统的建设，有效的解决疾控数据在疾控中心长期不能有效更新、更新数据不符合，传统数据无法得到有效的分析和利用等一系列问题，且随着平台数据的持续更新和不断丰富，将以数据的整合、共享为出发点，以深入挖掘数据价值、保障数据安全为主线逐步形成疾控自我数据网。
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