传染病继续成为世界各国发病死亡主要原因之一，影响公众生命健康、社会经济发展甚至国家安全，新型冠状病毒肺炎（新冠肺炎）、埃博拉病毒病、甲型H1N1流感、甲型H7N9人禽流感、鼠疫、霍乱等新发重大传染病影响更为突出；新冠肺炎国际关注公共卫生事件还在传播蔓延，还在影响全球国家安全，还在改变、扰动世界格局，成为过去、现在和未来震惊民众和协同应对的挑战，引起全球专家官员对传染病监测预警、预防为主、病原检测、防控策略、应对处置、防治资源、法律法规防控体系现代化建设问题的广泛关注[1-6]。国际社会继续承担缓解应对传染病危机、暴发的高额成本，尽管中国、美国、英国等通过电子疾病数据信息、病原体核酸检测等高通量试验技术强化现有传染病监测、预警和响应系统，并开发实施及时接收疾病个案、提高数据预测值、降低预测阈值评价工具等探测暴发流行新系统，还重视疾病个案报告审查、累积聚集病例报告、暴发模式标志识别、早期意味暴发新型数据（保健品采购、旷工旷课、聚餐会议、人口迁移、症状监测）接收，也确定了公共卫生监测的病例检测干预、疾病伤害影响、疾病分布传播、防治措施评价等功能，然而，现有强化新系统无论通过疾病报告、相差检测分析或利用暴发早期迹象监测，对传染病早期发现与暴发过程和暴发应对的敏感性、特异性、科学性、有效性难以度量，仍然没有能够及时准确地了解传染病暴发或流行情况、暴露、来源、病因、风险、过程和驱动因素的通用标准传染病探测、监测、预警体系，主要因为支撑相应体系运行的多时空节点、多学科渠道数据信息非常有限而使得相应过程复杂化，也许没有暴发流行过程分期度量的创新技术，也许考量收集利用具体数据信息的资源价值，也许没有发现报告责任人的真正激励[4-14]。按照我国传染病防治法、突发事件应对条例、生物安全条例和WHO、世界动物卫生组织（OIE）、联合国粮农组织（FAO）的要求，不但要规范诊断报告已知、未知传染病，还必须建立运行监测预警机制；传染病探测、监测、预警已经成为全球防止暴发流行与减少危害的重要科技问题以及全球公共卫生安全的重要组成部分，完善修订相关概念、理论、技术、指标、准则并提出创新技术体系具有重要实践意义[6, 9-12]。

1. 基本概念和数据信息类型：传染病探测、监测和预警是指医疗卫生机构等持续收集、核查、分析传染病在人群中发生、发展、分布及其影响因素的数据信息，尽早发现传染病发生条件、病例数增加、聚集性病例出现等异常信息，调查研究暴发流行风险并采取行政、技术、社会应对措施以避免疫情发生或减少危害程度；早期探测指在传染病暴发尚未发生和暴发起始期及时从驱动传染病发生和病原体传播环境变化、病例发现、病例数增加、聚集病例出现等一系列复杂因素中探测暴发或流行异常信息（人群聚集、人口迁移等前置条件和疑似聚集病例与暴发苗头事件）；有效监测和有效预警通常在早期探测阶段难以完成，需要进行现场调查、实验室检测和多时空节点与多学科渠道监测的分析研究，以全面准确地认识暴发或流行事实条件、危险因素、驱动因素、传播链、病原体变异，提出科学、精准、高效防控策略措施，有效预警还包括政府主导、风险评估、决策制定和公众交流等[9-12]。

传染病数据信息种类决定探测、监测、预警效果，医学是将自然、社会和人文学科结合起来构成维护人类健康与生命的多学科知识技术体系；人群因素是社会、政治、经济、人文因素，病原体因素是微生物学、生理学与环境科学因素，人群与病原体共性因素是遗传学、生物学、传染病学和生态学因素。把以上复杂因素划分为环境卫生学观察、流行病学监测、病例环境病原学与微生物学监测、病例调查处理和暴发流行调查应对5个数据信息类型，相应数据信息类型在一定程度上依次表现暴发进程阶段性、流行病学关联性和预测确定性的递进差异；探测预警传染病暴发流行固有矛盾是获得数据信息类型需要越多前置时间，就意味着其较小预测确定性价值[9-12]。

2. 数字技术检测和暴发监测分期：收集分析传染病发生条件、发病率、聚集性、病原学、时空传播等数据信息的数字技术检测能改进传染病探测、监测和预警，缩短发现暴发流行时间的关键是及时监测能把数字噪声（非传播链驱动因素的其他共存因素）分离的发生条件、驱动因素和传播链。传染病暴发流行传播链驱动因素谱（数字驱动信号）包括传染源、污染源、传播途径、传播链、人群敏感性；传染病监测预警技术是设计用于检测驱动因素数据流和确定传播链的标准方法，并基于驱动因素、传播链实施资源分配和干预；提供传染病病例与病原体传播时间变化数字检测真实病例、数字病例、数字驱动、数字噪声4个变量和暴发流行起始期（B点前）、前期（BC点间）、后期（CD点间）、平稳期（DE点间）和下降期（E点后）因果关系链概念模式图或趋势图，同源暴发、同源持续暴发、连续传播性流行和混合暴发流行日、周、月传染病病例数直方图会呈现波动性变化，需要特别指出关键时空节点A、B、C、D往往为非具体坐标点的趋势性范围，其预测确定性分别为低、中、高、极高，预测确定性价值分别为大、中、小、极小；流行曲线的B、D点分别接近凹型曲线OBC和凸型曲线CDE的顶点，C点接近同源暴发病例数变化拐点（曲线OBC、CDE的交点），自原点O向右分别经历病例数增加速度延迟缓和、由小变大、由大变小、趋于平稳、负数增长的阶段性趋势，力求在流行曲线C/t0点向左阶段确定暴发驱动因素或传播链；B/t1、C/t0、D/t2分别是病例数快速增加的起点、拐点和终点，t1~t2期是减少单位时间病例数、压低流行高峰、缩短暴发时期、降低罹患率的关键控制期，争取在t0前实施积极人口管理和反应性紧急干预以阻断传播链或消除驱动因素，最大限度地改变病原体传播的危险进程，最大限度保护人民生命安全和身体健康；早期探测、有效监测、有效预警起始点都为暴发流行过程开始点，早期探测结束点是流行曲线病例数增长起始期终点（B点），有效监测、有效预警结束点都是病例数增长后期终点（D点），D点后才确定发生条件、驱动因素、传播链就属于延迟性监测和延迟性预警（图 1）[9-17]。尽管因为呼吸道、肠道、虫媒传染病的传染源、病原体、污染源、传播途径、传播链等差异而在探测、监测和预警相关数据信息方面有许多不同，但它们的暴发类型都会有同源暴发、同源持续暴发、连续传播性流行和混合暴发流行，也会出现以上几类暴发类型的典型流行曲线，显然传染病流行曲线、流行过程、流行规律都会受到监测、预警、响应程度的影响，以美国、中国新冠肺炎流行曲线和防控绩效为例，美国2020年1月21日至12月15日报告确诊病例数突破1 650万、死亡病例数超30万（https://www.coronavirus.gov），其流行曲线还处在类似