快速识别新疫情常被忽视的 5 个步骤

针对现有监测系统易遗漏新病原体非典型症状的缺陷，研究提出通过“症状准备”框架快速识别新发疫情。该方案建议利用 DHIS2 等工具与算法验证异常聚集，并引入机器学习模型辅助筛查偏离常规模式的非典型症状。卫生机构还需转向动态分层的病例定义，根据实时临床数据滚动更新诊断标准。