近年來，國家對公共衛生體系建設的重視程度日益提升，始終將其視為保障人民生命健康的重要基石。“健康中國”戰略穩步推進，傳染病防控在其中占據核心地位。從《“十四五”公共衛生體系建設規劃》的全面擘畫，到“強化監測預警、提升應急響應”等具體部署的落地實施，清晰展現出國家以科技賦能防控為關鍵手段，全力構建智慧化公共衛生防線的堅定決心。在科技創新驅動下，公共衛生領域不斷迎來新變革，為守護大眾健康提供了更為堅實的支撐。

在這樣的大背景下，漢嘉設計（300746.SZ）旗下的伏泰科技公衛團隊多年來深耕傳染病預測模型領域，以數據智能作為核心驅動力，為“防疫戰場”注入強大新動能。目前，團隊已深度參與吉林、江西、安徽、海南、遼寧等多省統籌傳染病多點觸發預警與應急指揮系統的建設工作，為筑牢公共衛生安全防線貢獻了重要力量。

SIR模型作為國際通用的傳染病預測模型，歷經發展衍生出SEIR、SEIRD、SEIRAD等多種變體，被廣泛應用于各類傳染病的研究與預測。伏泰科技聯合眾多科研機構及學者，以SEIR模型為基礎展開深入研究，持續推動該模型的發展與完善。他們極大地豐富了現有模型的可調參數，在傳播率β、潛伏期轉化率σ、潛伏期傳播率p、康復率γ、移除率μ等基礎參數之上，進一步拓展出大量可調節參數或影響因素，讓疫情防控工作做到心中有“數”。

在實際應用中，該模型通過三類場景為防疫決策賦能，實戰價值顯著。對于疾控部門而言，能夠預測疫情峰值、感染規模，從而提前籌備醫療資源。例如，當R0≥5.5時，便需儲備5000張隔離床位（R0指1個感染者在傳染期內平均能傳染的新易感者數量）；還能評估防控措施的成本效益，如對比全民核酸與精準流調在感染控制效果及經濟成本方面的差異。

對于醫療機構，模型可助力動態調整床位分配與醫護排班。若模型預測某醫院10天后感染者將激增300%，便能提前啟動重癥救治專班；同時，優化藥物/疫苗投放策略，針對高傳播區域優先接種，以降低整體感染率。政府部門在決策過程中，也能依據模型動態調整床位分配、醫護排班，優化藥物/疫苗投放策略，做出更科學的決策。

依托成熟的多元AI大模型平臺，伏泰科技將繼續深化模型研究。結合社會和政府需求，進一步挖掘預測模型的價值，拓展應用場景，讓模型發揮更大的社會價值。同時，團隊還將結合伏泰城市治理數字化整體解決方案，把疫情預測模塊接入城市大腦，聯動交通、教育、商業等系統。通過結合歷史防控成效、經費投入等數據，提供防疫成本與社會代價數據關聯的綜合模型，助力做出更科學的防疫決策，賦能城市運行管理，引領行業智能化升級。（CIS）