传染病智能监测预警

问题

传染病预警常依赖人工比对病例、判断聚集和撰写报告。输入可能只是零散病例、地区发病率、学校异常描述，需要快速区分法定类别、识别异常信号、评估暴发风险，并形成可提交疾控的参考材料。

工作方式

该技能把监测输入转化为结构化分析：

• 法定病种识别：依据《传染病防治法》区分 甲类、乙类、丙类，并提示报告时限。
• 异常信号检测：从时间、空间、人群三间分布判断聚集，如学校/社区在潜伏期内出现多例相同诊断。
• 风险评估与参数分析：按散发、聚集、社区传播等给出 5 级风险，并结合 R0、潜伏期、传播途径估算传播可能。
• 报告与建议：输出符合 CDC 风格的预警报告、分级响应措施，并标注 AI 辅助生成边界。

适用边界

适合公共卫生分析师、疾控研究人员和智能体工作流中的预警草稿生成。它不替代现场调查，不直接发布正式预警；对信息不足、非法定传染病、季节性波动和不明原因疾病会按规则降级或提示上报。