確認病人活動軌跡或是病人間的關系可以使用一些機器學習工具分析可信的鏈上數據，但要在全國范圍內確認是傳染病并進行預警則需要一個完善的系統。2019年12月，
武漢部分醫療機構陸續出現不明原因的肺炎病人，但時隔近兩個月后，到了2020年1月下旬，相關輿情才開始在全國傳播。這凸顯了我國當前正在運行的國家傳染病自動預警與響應機制還有欠缺。
SARS之后，2008年我國就已經在31個省（直轄市、自治區）運行國家傳染病自動預警系統，建立了預警與響應機制，并實現了對39種傳染病監測數據自動分析、時空聚集性實時識別、預警信號發送和響應結果實時追蹤等功能，上報方式也從傳統的人工上報逐步發展到信息化和IT化上報模式。這套系統在某些情況下是可用的。2015年5月，
廣東省惠州市人民醫院收治了一名來自韓國發燒近40℃的游客。醫院發現他可能感染了MERS（中東呼吸綜合癥冠狀病毒），這是一種致死率高達40%具有嚴重危害的病毒。在收治病患僅8天后，我國就成功完成MERS病例的病毒全基因組序列測試。6月11日，國內設備已經可以通過基因對MERS進行排查，每次可完成樣本量為96人次。各級防控系統一旦發現發熱樣本在兩小時之內即可在預警系統里完成逐級上報。2015年的MERS事件，參與救治的醫護人員，病人接觸過的人都得到及時的隔離觀察，沒有國人染上MERS病毒[13]。
我國在除國家傳染病自動預警系統外，還相繼建設了國家傳染病報告信息管理系統以及其核心子系統國家傳染病網絡直報系統（NNDRS），實現了基于醫療衛生機構的法定傳染病病例的實時、在線、直接報告；同時為了提高監測數據的完整性和準確性，實現電子健康檔案（EHR）、電子病歷（EMR）等數據的標準化統一采集，也相繼試點和運行了四級人口健康信息平臺和其數據交換平臺（區、市、省、國家）；為了降低診療醫生填寫傳染病報告卡的難度，又打通了醫院HIS系統和直報系統，通過診療病歷自動彈出或人工打開填報頁，半自動提交傳染病報告卡。
在一些建設較好的省份，診治醫生可通過醫院HIS系統在填寫電子病歷的時候自動彈出傳染病報告上報，上報后的傳染病報告卡通過四級公共衛生數據交換平臺，對數據格式和完整性補充后（電子健康卡和電子病歷）最終采集到國家傳染病網絡直報系統（NNDRS）中，而國家傳染病自動預警系統通過這些傳染病報告卡，采用固定閥值法和時間模型法（移動百分位數法、累積和控制圖法、聚集性疫情法）以日為單位計算和監測分析39種傳染病疫情情況并向基層醫院和疾病控制系統預警。
這套看起來很完善的系統為何在應對新冠肺炎時就顯得不夠好了呢？
國家傳染病自動預警系統已經建立了自動預警與響應機制，預警數據來自于國家傳染病報告卡逐級上報的數據。預警模型主要分為固定閥值法和時間模型法兩種，固定閥值法是對15種重大傳染疾病設定出現次數閥值，超過閥值就預警的一種事件模型；時間模型法分為：移動百分位數法、累積和控制圖法、聚集性疫情法，是對18種傳染疾病的探測，其本質是增加時間和空間維度的歷史統計分析，對出現比例超過一定百分比的現象產生預警。目前我國的傳染病預警系統的預警模型并不是基于大數據分析的條件模型，而只是基于傳染病報告卡的結果規則判斷模型。規則判斷模型必須是對已知傳染病的判斷和預警，所以對新型重大傳播的傳染病基本沒有作用。
另外，在現有的國家傳染病上報系統中，對數據的完整性，準確性都有非常高的要求，因此目前傳染病報告卡在臨床醫生填報完成后到上報到國家傳染病網絡直報系統，還需要3次人工審批，分別是：院內防保科醫生審核，區、縣疾控中心審核，市級疾控中心審核。采用多機構和人員的核實審批，對于突發重大傳染病的爆發監測來講，這是一種重大缺陷。傳染病一旦出現早期流行，來自當地政府的維穩，經濟和民眾壓力都可能影響人工上報過程的順暢。如果縮短報告路徑，實現基于
區塊鏈智能合約的自動上報，將避免人為干預，提高系統的處理效率。
如何設計一個更為合理的傳染病預防體系呢？面對細菌和病毒，經過萬年進化的大型動物的免疫系統可能是非常值得研究的對象，我們可以從人體自身免疫系統的實踐操作來做一些理解。當腳指受傷時，受傷的信息（疼痛）并不是先報給腳部，然后傳給腿部，最終在上報給頭部，而是通過神經系統直接傳給大腦，就會立刻做出響應（比如遠離受傷源）。自下而上，層級分明的建立一個預防系統可能會在效率上打折扣。如果能像人體的免疫系統，各個終端可以直接向中央報告，那就有利于快速響應。
那直接報告中央會由什么問題呢？可能中央系統需要處理的數據過大。這個可以依靠新的互聯網技術，提升整個網絡的處理能力，甚至可以使用一些邊緣計算的方案在終端就對數據進行一些初步的處理，以減輕中央的計算壓力。另一個可能的問題是數據的可靠性。這一點可以依靠區塊鏈的數據可溯源，不可篡改的特點實現。即使是基層的醫生提交的數據，應該也是有最初的診斷記錄和化驗單，原始記錄上鏈便于中央系統直接對情況作出復核。中央系統直接對接最基礎的終端，也便于系統快速收集信息，迅速了解疫情早期的全局情況，并做好部署。
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