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疾控中心现代化应急指挥平台建设方案
时间:2025-09-03 人气:

新发突发传染病、输入性疫情、生物恐怖威胁等风险不断增大。传统的依赖人工、电话、纸质文件的应急管理模式已难以满足现代疾控工作的需求。建设一个集信息技术、通信技术、大数据技术、人工智能技术于一体的现代化应急指挥平台,是提升疾控机构监测预警、风险评估、决策支持、资源调度、指挥协同能力的核心举措,是健全国家公共卫生应急管理体系的关键环节。

二、 总体目标

构建一个 “上下贯通、横向联动、智能高效、安全可靠” 的“智慧大脑”和“指挥中枢”,实现:

  1. 态势感知全面化:整合多源数据,实现疫情与突发公共卫生事件的实时监测和自动预警。

  2. 决策支持科学化:利用大数据分析和AI模型,为指挥决策提供数据驱动的科学依据。

  3. 指挥调度扁平化:打通指挥指令下达与现场信息上报的通道,实现点对点精准调度。

  4. 资源管理可视化:对应急人员、物资、车辆、实验室等资源进行“一张图”式动态管理。

  5. 信息协同一体化:打破信息孤岛,实现跨部门、跨区域、跨层级的高效协同联动。

三、 设计原则

  • 平战结合:平台既满足日常监测管理需求,又能一键切换至战时应急指挥状态。

  • 业务驱动:以疾控应急业务流程为核心,功能设计贴合实战需求。

  • 技术先进:采用云计算、大数据、AI、GIS等成熟先进技术,确保平台前瞻性。

  • 标准规范:遵循国家及行业相关标准,保障数据互通和系统兼容。

  • 安全可靠:具备高可用性、高可靠性和强大的信息安全防护能力。

  • 可扩展性:采用模块化设计,便于未来功能扩展和系统升级。

四、 平台总体架构

平台采用分层解耦的架构设计,主要包括:

  1. 基础设施层 (IaaS)

    • 基于政务云或私有云,提供计算、存储、网络资源。

    • 建设指挥中心大屏显示系统、视频会议系统、通信系统、坐席协作系统等硬件环境。

  2. 数据资源层 (DaaS)

    • 传染病直报系统数据

    • 症候群监测数据(医院门诊、药店购药等)

    • 病原微生物数据(实验室检测结果)

    • 应急资源数据(人员、物资、车辆、隔离场所)

    • 地理信息数据(GIS地图、人口分布、重要设施)

    • 外部单位数据(交通、海关、气象、公安等)

    • 数据中心:构建应急主题数据库,整合包括:

    • 数据治理:建立数据标准,进行数据清洗、融合、管理,保障数据质量。

  3. 应用中台层 (PaaS)

    • 通用能力中台:提供GIS地图服务、AI算法模型服务、视频融合服务、统一身份认证服务等,为上层应用提供共性技术支撑。

  4. 应用系统层 (SaaS) - 核心功能模块

    • 内外部信息通告的起草、审核、一键发布。

    • 与上级部门、下级单位、兄弟单位(如医院、公安、交通)的系统对接,实现信息共享和业务协同。

    • 多维度数据统计分析(时空分析、人群分布分析)。

    • 利用传播动力学模型(如SEIR模型)进行疫情发展趋势预测。

    • 生成各类可视化分析报告和指挥建议,辅助领导决策。

    • 移动化流调信息采集(通过APP),数据实时同步至指挥中心。

    • 可视化展示病例关系链、传播链和活动轨迹。

    • 集成大数据(如行程数据、支付数据)辅助溯源分析。

    • “一张图”可视化:在电子地图上实时显示物资储备库、流调队伍、采样车辆、检测机构、隔离点等分布和状态。

    • 动态管理:实时更新资源库存、人员状态(在岗/出动/休整)、车辆位置(GPS追踪)。

    • 智能调配:根据疫情态势和需求,智能生成资源优化调配方案。

    • 一键启动:快速启动应急响应,生成应急工作组。

    • 任务派发:线上创建任务,指派给具体团队或个人,跟踪任务状态。

    • 指令下达:通过平台、短信、APP等多种方式快速下达指挥指令。

    • 视频会商:无缝接入多方视频会议,进行远程研判和指挥。

    • 多源数据自动化接入与可视化展示。

    • 设定预警阈值,实现自动触发报警(短信、平台弹窗、声音等)。

    • 基于AI算法进行疫情传播风险预测和早期识别。

    • 综合监测预警模块

    • 应急指挥调度模块

    • 资源统筹管理模块

    • 流调与溯源管理模块

    • 大数据分析与决策支持模块

    • 信息发布与协同模块

  5. 展现层

    • 指挥中心大屏:用于全局态势监控和重大事件指挥。

    • Web端后台:用于管理人员进行系统配置、数据维护和深度分析。

    • 移动APP:用于现场工作人员进行信息上报、接收指令、执行任务。

五、 关键技术

  • 大数据技术:Hadoop/Spark用于海量数据处理与分析。

  • 人工智能技术:机器学习/深度学习算法用于预测预警和智能推荐。

  • 地理信息技术 (GIS):用于空间分析和“一张图”可视化。

  • 微服务架构:实现系统模块解耦,灵活部署,易于扩展。

  • 移动互联网技术:保障现场与指挥中心的实时信息交互。

六、 实施保障措施

  1. 组织保障:成立由中心主要领导牵头的项目建设领导小组,明确各部门职责。

  2. 资金保障:争取财政专项资金,做好项目预算和资金管理。

  3. 制度保障:制定与平台运行相匹配的应急预案、工作流程和管理制度。

  4. 人才保障:加强对应急管理人员和技术人员的培训,开展常态化演练。

  5. 运维保障:建立专业的运维团队,制定完善的系统运维和应急预案。

七、 预期成效

  1. 响应速度显著提升:从事件发现到应急响应的周期大幅缩短。

  2. 决策科学性增强:基于数据模型的决策替代经验主义决策,减少失误。

  3. 资源利用效率优化:实现资源的精准投放和高效利用,避免浪费。

  4. 指挥协同能力飞跃:打破沟通壁垒,形成联防联控的强大合力。

  5. 社会效益显著:有效控制疫情扩散,最大限度保障公众健康和社会稳定。


此方案是一个综合性框架,具体实施需结合本地疾控中心的实际业务需求、现有信息化基础和财政预算进行详细设计和定制开发。


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