美国。症状监测系统能够对潜在的生物恐怖袭击进行接近实时的监测预警。以美国为代表的发达国家在症状监测领域进行了深入研究，而我国尚处于探索尝试阶段，我军也亟需进行症状监测实践。
一、传染病监测
传染病监测是预警的基础。美国CDC在20世纪中叶首次系统阐明了疾病监测原理并应用于疾病预防控制实践。随着微生物学和检验检测技术的发展，病原体实验室监测成为各国和地区传染病监测的重要组成部分。20世纪90年代中后期，症状监测得到了更多重视，传染病监测及其系统发展呈现出多元化趋势。
1. 传统监测：基于病例临床或实验室确诊信息的监测手段，其应用较早、覆盖广泛、技术成熟，主要包括法定传染病报告和病原体实验室监测。我国的传染病信息报告管理系统实现了基于医疗卫生机构的法定传染病病例实时、在线、直接报告。美国通过国家法定疾病监测系统对约3,000个卫生机构开展法定疾病病例信息监测，使用电子实验室报告系统监测病例生物样本的检测和结果信息等。
2. 非传统监测：基于非特异临床症状和传染病相关现象的监测手段，更加注重早期多源数据的使用，主要包括症状监测、事件舆情监测以及药物销售、学校缺课等多源数据监测。症状监测通过收集、分析临床明确诊断前的相关资料并作出合理解释，以时发现疾病在时间和空间分布上的异常聚集。
二、传染病预警
传染病预警的基本原理是从传染病监测数据中发现和识别超出常态水平的异常情况。最初的预警系统多基于法定报告传染病监测建立，如美国的ESSENCE系统和我国的CIDARS系统。随着症状监测和非传统监测的涌现，预警数据源得到丰富，推动了预警系统的多元化发展。
1. 预警数据源：
（1）临床和实验室诊断数据：是当前预警数据源中最重要的组成部分，如我国的CIDARS系统。但这种数据产生于病例诊断后且需要被动上报，导致预警及时性不足，特别是对新发传染病暴发无法发挥预警作用。
（2）症状监测数据：能与基于临床和实验室数据的预警形成补充，但存在特异性低的问题，容易产生假阳性信号。
（3）其他多源数据：有利于更早期捕捉异常信号、推动预警工作的“关口前移”。如美国的ESSENCE系统和WHO的GPHIN系统。
2. 预警模型分析技术：是预警系统的核心，如美国的Biosense系统。
3. 预警信息发布：影响预警效果的重要环节。
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