当前，全球传染病防控面临病毒变异带来的高度不确定性、跨区域传播的复杂局势，以及疫情与经济深度联动所引发的系统性挑战，这些均成为公共卫生应急管理领域亟待破解的核心难题。随着数字化和智能化技术的广泛应用，传染病监测与预警体系正逐步向数据驱动、智能分析与精准防控转型升级。公共卫生学院流行病学课题组倾力打造的传染病智能监测预警好帮手“海丝大平台”，聚焦疫情防控行业痛点，构建起涵盖“数（大数据库）、模（大模型库）、智（智能工具库）、用（大场景库）”的全链条智能防控体系，助力提升全球重大传染病防控的科学性与时效性。

海丝大平台以全球传染病态势感知地图为核心，打造了一屏统览的全球疫情可视化指挥中枢。平台以DeepSeek V4大模型为技术底座，融合数据聚合、AI智能分析、可视化展示、流行趋势研判、风险预测预警与多场景仿真等多维能力，适配全球、国家、省市级公共卫生预警场景。界面搭载自定义看板系统，提供态势概览、分病种监测、数据总览等多场景面板，实时同步全球50余种病原动态监测数据，集成50余种专业模型算法，应用13类分析工具，覆盖13类预测预警场景，清晰呈现全球疫情分布与传播态势，为传染病防控与公共卫生决策提供全方位、科学化、智能化的支撑。

全球态势感知地图

作为海丝大平台的核心，该模块整合WHO、CDC、ProMED、气象数据与自然事件等多源权威数据，通过交互式地图、疾病热点标注、多图层叠加、悬浮详情查询、时间筛选与疾病分类等功能，以四级预警分级（严重、高危、中危、低危）直观呈现全球传染病的传播分布格局，实现全球疫情态势的一屏统览与动态感知。

大数据库

大数据库构建了覆盖全球级、国家级、省级、市级的四级数据层级，整合WHO、CDC、ECDC、ProMED等权威机构来源的官方数据、监测数据、研究数据，同时纳入新闻、社交媒体舆情及气象、自然事件等环境关联信息，汇聚传染病病例时序数据、传播时空轨迹、病毒变异位点及宿主环境等多维度信息。平台采用高效的大数据采集与清洗技术，实现多源异构数据的自动汇聚与质量校验，保障数据更新的及时性与时空准确性。大数据库为全流程预测预警提供了坚实的数据基础，确保从数据输入到决策输出的全链条可重复性及可验证性。

大模型库

大模型库集成传播动力学模型、个体随机模型、机器学习及深度学习等核心模型，依托多编程语言（Python、MATLAB、R等），实现传染病数据分析与经济影响评估。用户可根据疾病类型（艾滋病、肺结核、流感等）与建模方法（动力学、个体随机模型、ABM及神经网络）进行灵活筛选。该模型库能够精准捕捉疫情传播过程中的时空异质性、干预响应及演化规律，并可同步模拟疫情对经济态势的影响，显著提升预测预警与仿真评估的科学性与可靠性。

智能工具库

智能工具库集成了丰富的智能计算与仿真评估工具，涵盖参数估计、分段预测、仿真评估、数据可视化与趋势分析等核心模块。基于该模块，用户可完成从基础数据处理到干预措施仿真及结果呈现的完整分析流程。该工具库显著降低了复杂传染病建模的操作门槛，提升了模型复用效率与结果可解释性，为公共卫生决策者提供快速、精准、多维度的量化支持。

大场景库

大场景库构建了全球级、国家级、区域级三级的多病种、多区域、多算法的传染病防控情景矩阵，从区域性精准模拟到全球宏观研判，涵盖流感、呼吸道传染病及麻疹等重点传染病的专项防控场景，涵盖预测预警、监测预警、风险评估等方向。该模块聚焦各类疫情相关情景，能实时模拟病毒变异、防控强度调整、跨区域传播等不同疫情场景，同步呈现对应经济态势，生成多套动态情景方案，为仿真评估提供丰富场景支撑。

海丝智能助手

海丝AI传染病助手以DeepSeek V4为核心引擎，依托权威传染病医学知识库与大语言模型技术构建，可为用户提供覆盖传染病知识问答、防控指导及疫情分析建议的全面科学指引。针对传染病相关的公共卫生问题，可输出专业真实的科学解答，既为公众提供高效可靠健康信息的便捷渠道，也为传染病防控领域的科普工作提供智能化支撑，助力提升公众的健康意识与公共卫生素养。

综上所述，海丝大平台以“数-模-智-用”四位一体为核心架构，构建了一套面向全球重大传染病预测预警与仿真评估的智能化、全链条支撑体系。平台通过大数据库实现多源异构时空数据的高效汇聚，依托大模型库集成机制驱动、传播动力学、数据驱动及机器学习等核心算法，结合大场景库构建多病种、多区域、多干预策略的情景仿真矩阵，并以智能工具库提供从参数估计、风险计算到可视化输出的全流程分析能力。该平台可为重大传染病应急防控管理提供科学、可靠、可复用、智能化决策辅助工具。

（公共卫生学院）