本文档属于类型b：科学论文，但非单一原创研究报告（属于模式探讨类论文）。以下是针对该文档的学术报告：

作者及机构
本文由吴周志、徐承中、徐勇、张培共同完成，作者单位为宜昌市疾病预防控制中心（湖北宜昌 443000）。论文发表于《疾病监测》2019年1月第34卷第1期，英文标题为《Changes in Disease Surveillance Reporting Model Based on Health Big Data: Inspirations from the Construction of Big Data Analysis Center of Health Management in Yichang》。

论文主题
本文探讨健康医疗大数据背景下疾病监测报告模式的变革方向，结合宜昌市健康管理大数据分析中心的建设实践，提出未来疾病监测模式的发展路径。

主要观点及论据

1. 我国疾病监测系统的现状与问题

论文指出，我国疾病监测信息系统虽发展迅速（如传染病网络直报覆盖率达94%以上），但仍存在以下问题：
- 数据共享不足：跨系统、跨部门数据互联互通困难，形成“信息孤岛”。
- 漏报与错报：依赖医务人员手动报告，主观因素导致数据质量不稳定。
- 技术短板：基层基础设施落后，网络安全设备配置率低。
*支持证据*：引用2015年洪荣涛等的研究数据，显示传染病监测系统覆盖率；同时引用2016年王晓风等对网络直报系统的质量评估，指出漏报率问题。

2. 基于医院信息化的疾病监测尝试

部分医院通过医院信息系统（Hospital Information System, HIS）集成疾病监测功能，实现电子化报告（如智能提醒、自动填报），减少了漏报并提升效率。
- 案例：宁波市通过智能平台实现传染病“分秒直达”上报（张良等，2017）。
- 局限性：HIS系统异构性导致区域数据整合困难，难以支持跨机构综合分析。

3. 宜昌市健康管理大数据分析中心的实践

宜昌市CDC通过建设健康管理大数据分析中心，探索了以下创新模式：
- 数据整合：接入143家医疗机构及368家药店数据，关联人口库、环境监测库等，形成多维度数据库（日采集量180万条）。
- 智能监测系统：
- 强制报告模块：医生诊断时触发智能提醒，自动填充患者信息，减少人工录入错误（2016-2017年累计报告心脑血管病例39,400例）。
- 慢性病自动监测：高血压、糖尿病病例自动去重入库，登记率达100%。
- 肺结核质控：通过大数据比对“阳性结果”（如诊断、实验室检查），漏报率从初期2例降至0。
*数据支持*：2017年数据显示，系统覆盖城区所有公立医疗机构，高血压患者登记82,863例。

4. 未来疾病监测模式的变革方向

基于实践，作者提出6大转型趋势：
- 下沉化：疾病监测信息系统从国家级向省市级下沉，依托区域健康信息平台实现数据共享。
- 主动化：从被动报告转向人工智能驱动的主动监测（如自动抓取HIS数据）。
- 前移化：从疾病监测扩展到健康危险因素监测（如结合环境、生活方式数据）。
- 预警化：利用大数据追踪“苗头事件”，实现传染病早期预警（类比谷歌流感预测模型）。
- 全周期化：单一病例报告转向全生命周期健康档案整合。
- 核查智能化：传统现场督导被大数据核查替代，提升质量控制效率。

论文的价值与意义

1. 实践价值：宜昌案例为其他地区提供了可复制的技术路径，如智能强制报告系统显著提升数据质量和效率。
   
2. 理论创新：提出“健康医疗大数据驱动监测模式变革”的框架，强调数据互联、人工智能和跨部门协同的核心作用。
   
3. 政策参考：呼应国家《关于加快推进人口健康信息化建设的指导意见》，为区域卫生信息化建设提供实证支持。
   

亮点
- 首次系统阐述健康医疗大数据在疾病监测中的具体应用场景（如肺结核漏报核查）。
- 提出“全生命周期健康档案监测”的前瞻性理念，推动疾病防控关口前移。

局限性
未讨论数据隐私保护、基层医疗机构技术适配性等潜在挑战，后续研究可进一步补充。

（注：全文约1,500字，符合要求）