在全球人员与货物往来日益频繁的背景下，口岸及自贸区面临严峻的传染病跨境传播风险。传统的传染病监测模式依赖病例确诊后上报，存在被动滞后、预警迟缓等短板，难以满足“外防输入、早发现、快处置”的精准防控需求。海南省卫生健康委员会统计信息中心立足自贸港防控重点与区域疾病特点，聚焦新型冠状病毒感染、登革热等重点病种，创新构建基于多源大数据的智能监测预警体系，旨在破解数据孤岛与预警滞后难题，为保障国门安全提供智能化解决方案。

一是汇聚多源跨域数据，奠定主动预警基石。针对“外防输入”核心需求，打破传统被动监测模式下的数据壁垒，主动整合航班、海关、医疗机构、疾控、舆情等至少9个部门及领域的多源数据。通过汇聚诊疗报告、蚊媒监测、疫情事件、全球航班轨迹、舆情信息等多维度数据，构建了覆盖输入风险感知、境内传播线索发现的全链条数据资源池，为实现从“被动响应”到“主动扫描”的预警模式转型奠定了坚实基础。

二是构建智能预警模型与治理流程，实现风险精准识别与分级。在数据治理基础上，与疾控专家深度协作，针对不同病种（如登革热）建立科学的“风险病例”智能纳排逻辑与判定规则，支持对潜在风险病例的早期识别与推送核实。构建由单病例预警、固定阈值预警、趋势性预警等模型组成的智能预警体系，建立“红、黄、蓝”

三级风险分级预警机制。该体系能够对个体病例、医疗机构乃至市县区域进行不同维度的风险研判与分级提示，实现从分钟级主动预警到早期干预的闭环管理。

三是驱动监测预警场景落地，提升“早快准”防控能力。基于多源数据与智能模型，通过整合全球航班等多部门数据，实现输入性传染病风险提前7天感知与秒级轨迹比对；通过AI动态扫描超前指标，实现风险分钟级主动预警，支撑公共卫生人员在疫情萌芽阶段即采取早期处置措施；通过“三间分布”分析、全病程详情展示等工具，辅助进行风险研判与暴发风险控制，从而有效阻断传播链。

四是形成可推广预警模式，创造显著经济社会效益。通过构建的“数据多点触发、智能分级预警”模式，成功将防控关口前移。一方面通过早期预警与精准干预，能够避免大规模封控，最大限度保障海南自贸港口岸贸易与人员往来的连续性，维护社会经济稳定运行，另一方面系统提升监测预警的效率和准确性，节约大量医疗人力与后续的疫情防控成本。

（本项目获得2025年“数据要素×”大赛全国总决赛医疗健康赛道优秀奖－应用实践奖）