兒童傳染病預警系統匯報人：XXX（職務/職稱）日期：2025年XX月XX日兒童傳染病概述國內外傳染病預警現狀系統整體架構設計核心技術支撐體系數據源整合與管理預警閾值模型構建實時監測與分級響應目錄用戶終端交互設計系統實施保障體系隱私保護與倫理審查試點應用與效果評估財政支持與可持續運營國際協作與技術共享未來發展方向規劃目錄兒童傳染病概述01如流感、麻疹、手足口病等，主要通過飛沫傳播，具有潛伏期短、傳播速度快的特點?；純撼１憩F為發熱、咳嗽、皮疹等癥狀，易在幼兒園、學校等集體場所暴發。呼吸道傳染病如流行性乙型腦炎、恙蟲病等，通過蚊蟲叮咬傳播，夏季高發，重癥可引發腦炎或器官損傷，需注重防蚊滅蚊。蟲媒傳染病包括輪狀病毒性腸炎、諾如病毒感染等，通過糞-口途徑傳播，癥狀以嘔吐、腹瀉為主，易導致脫水，需及時補液治療。消化道傳染病010302兒童常見傳染病類型及特點如水痘、急性結膜炎等，通過直接接觸或共用物品傳播，傳染性強，需隔離治療并加強環境消毒。接觸性傳染病04公共衛生資源擠兌社會經濟損失大規模傳染病暴發可能導致醫院門診量激增，醫療資源緊張，影響其他疾病的正常診療秩序。疫情引發的學校停課、家長停工等間接成本高昂，尤其對低收入家庭沖擊顯著，加劇社會不平等。傳染病爆發對社會的危害性分析心理與社會恐慌傳染病易引發群體焦慮，如搶購藥品、疫苗等非理性行為，甚至導致地域歧視等社會問題。長期健康影響部分傳染?。ㄈ缏檎?、乙腦）可能導致兒童終身殘疾，增加家庭照護負擔和社會福利支出。預警系統在防控中的核心作用早期監測與數據整合通過實時收集醫院、學校、社區的發病數據，結合實驗室檢測結果，快速識別異常病例聚集，為決策提供科學依據。01風險分級與響應觸發根據傳播速度、重癥率等指標劃分風險等級，自動觸發分級防控措施（如停課、隔離），縮短響應時間。02公眾教育與信息透明通過官方平臺發布預警信息和防護指南（如疫苗接種提醒、消毒方法），減少謠言傳播，提升公眾科學應對能力。03多部門協同機制聯動疾控、教育、交通等部門，實現病例追蹤、環境消殺、物資調配等一體化管理，優化防控效率。04國內外傳染病預警現狀02全球兒童傳染病監測趨勢多病原體聯合監測全球范圍內兒童傳染病監測正從單一病原體（如流感）轉向多病原體聯合監測（如新冠、RSV、鼻病毒等），通過哨點醫院和實驗室網絡實現病原譜動態追蹤。數字化技術應用疫苗可預防疾病重點監控歐美國家廣泛利用大數據和AI技術分析社交媒體、航空旅行數據等非傳統信息源，提升疫情早期預警靈敏度，如WHO的“EPI-WIN”系統。針對麻疹、脊灰等疫苗可預防疾病，全球建立實驗室快速確認和基因測序網絡，確保疫情暴發后48小時內啟動應急響應。123我國現有預警體系的短板分析部分縣級哨點醫院檢測設備落后，呼吸道樣本檢測僅覆蓋常見病毒（如流感、新冠），對博卡病毒、偏肺病毒等罕見病原體檢出率低。基層監測能力不足數據整合滯后區域差異顯著醫療機構HIS系統與疾控監測平臺尚未完全打通，導致門急診流感樣病例數據需人工上報，平均延遲1-2天，影響預警時效性。南方省份因氣候和人口密度因素，病原體檢出率普遍高于北方，但現有預警閾值未按地域分層設置，易造成誤判。國際經驗與啟示（如美國CDC、WHO模式）美國通過急診科癥狀群監測（如發熱、咳嗽組合）實時抓取異常就診趨勢，結合實驗室數據實現“癥狀-病原體”雙鏈路預警，靈敏度達85%以上。CDC的“SyndromicSurveillance”系統WHO推動人、動物、環境聯合監測，例如通過禽流感病毒在活禽市場的基因變異數據，預判人際傳播風險，該模式已在我國長三角地區試點。WHO的“OneHealth”跨部門協作歐盟成員國通過電子預警響應系統（EWRS）實時交換疫情數據，包括兒童病例年齡分層、病原體耐藥性等，我國可借鑒以加強跨境傳染病聯防聯控。歐洲“EWRS”信息共享機制系統整體架構設計03多層次預警框架（數據采集-分析-響應）數據采集層分級響應層智能分析層通過物聯網設備（如體溫監測手環）、醫院電子病歷系統、學校健康打卡平臺等多源渠道實時采集兒童健康數據，確保覆蓋體溫、癥狀、疫苗接種記錄等核心指標。采用機器學習算法（如時間序列預測模型）對異常數據聚類分析，結合流行病學閾值動態生成風險等級，支持可視化儀表盤展示疫情熱力圖和傳播鏈追溯。根據預警級別觸發差異化預案，如一級預警自動推送隔離建議至家長端APP，三級預警聯動教育部門啟動停課流程，實現從個體到群體的精準干預。硬件/軟件集成方案說明邊緣計算終端部署支持LoRaWAN協議的便攜式體征監測設備，具備離線數據緩存和低功耗特性，適用于農村等網絡薄弱地區，數據同步延遲控制在5分鐘以內。混合云平臺采用私有云存儲敏感醫療數據（符合HIPAA標準），公有云處理非結構化數據（如家長問卷文本），通過區塊鏈技術確?？缦到y數據交換的可追溯性。微服務架構將病例上報、接觸者追蹤、資源調度等功能模塊解耦，基于Kubernetes實現彈性擴容，單日可處理百萬級并發請求且保證99.99%服務可用性。跨部門協作機制設計建立衛健、教育、社區三方的標準化數據接口規范，明確隱私脫敏規則和權限分級（如學校僅可查看本校聚合數據），通過聯邦學習實現跨域數據價值挖掘。數據共享協議聯合應急演練績效聯動考核每季度開展模擬疫情爆發場景的桌面推演，測試疾控中心指揮系統與醫院分診系統、120急救系統的無縫對接，平均響應時間要求縮短至15分鐘。將預警準確率、處置時效等KPI納入各部門年度考評，設立專項基金獎勵跨部門協作創新案例，如某區首創的"家校醫"三色碼協同管理機制。核心技術支撐體系04時空數據融合分析采用ApacheFlink等分布式計算引擎，對海量實時流式數據（如發熱門診量、藥店購藥記錄）進行窗口化聚合計算，通過滑動時間窗口算法檢測異常波動，觸發閾值預警機制。系統可支持每秒百萬級數據點的并發處理。實時流式計算框架多尺度時空預測模型基于SEIR（易感-暴露-感染-康復）動力學模型，融合人口流動OD矩陣和氣象環境數據，建立市級-區級-社區三級網格化預測體系。通過蒙特卡洛模擬評估不同干預措施下疫情擴散的時空演變趨勢。通過整合醫療機構電子病歷、移動設備定位、公共交通刷卡等多源時空數據，構建傳染病傳播鏈的動態拓撲網絡，實現病例接觸史追溯和傳播路徑可視化重構。例如，結合GIS地理信息系統對病例活動熱力圈進行分層聚類，識別高風險聚集區域。大數據動態追蹤技術（時空建模）機器學習預測算法選擇（如LSTM神經網絡）深度時序預測架構采用LSTM（長短期記憶網絡）構建多層編碼器-解碼器結構，處理具有長期依賴關系的傳染病發病序列數據。通過注意力機制動態加權歷史關鍵節點（如既往流行季峰值），在登革熱等周期性疾病預測中實現平均絕對誤差（MAE）低于15%。集成學習風險評分異常檢測算法優化組合隨機森林、XGBoost等算法構建stacking集成模型，輸入包括實驗室病原檢測陽性率、社交媒體輿情指數等200+維特征。通過SHAP值分析揭示關鍵預測因子，如"學校缺勤率上升15%"對流感暴發的貢獻度達32%。應用隔離森林（IsolationForest）和自編碼器（Autoencoder）檢測非典型傳播模式，在麻疹等疾病監測中實現較傳統閾值法早3-7天發現聚集性疫情，誤報率降低40%。123基于HyperledgerFabric構建疾控機構-醫院-社區的三層區塊鏈網絡，所有疫情報告數據上鏈存證，采用PBFT共識機制確保節點間數據一致性。智能合約自動校驗數據完整性，防止歷史記錄篡改。區塊鏈技術保障數據安全多中心數據存證應用零知識證明（ZKP）和同態加密技術，在加密狀態下完成跨機構數據聯合計算。如在不暴露患者身份信息前提下，驗證密接者軌跡重疊度，滿足GDPR等數據合規要求。隱私計算協同分析通過區塊鏈時間戳和Merkle樹結構記錄數據全生命周期操作日志，支持疫情流調過程的穿透式審計。任一病例報告的修改都會生成新區塊并通知所有參與節點，確保責任可追溯。可追溯審計追蹤數據源整合與管理05醫療機構實時報送接口開發采用HL7/FHIR等醫療數據交換標準開發接口，確保體溫、癥狀描述、實驗室檢測結果等關鍵字段的結構化傳輸，支持與醫院HIS系統無縫對接。標準化數據格式雙向加密傳輸異常數據自動校驗部署SSL/TLS協議保障數據傳輸安全，結合動態令牌認證機制，防止患者隱私信息在傳輸過程中被截獲或篡改。內置邏輯判斷模塊，當上報的體溫值超過42℃或癥狀代碼不存在時自動觸發質控警報，要求醫療機構人工復核后重新提交。校園晨檢系統數據對接方案多終端適配協議班主任分級審核流程離線緩存同步機制制定統一API規范，兼容智能測溫槍、班級平板電腦、教師手機APP等多種晨檢設備的數據格式，實現發熱、咳嗽、皮疹等20類癥狀的標準化編碼轉換。針對網絡條件較差的鄉村學校，開發本地數據緩存功能，待網絡恢復后自動將晨午檢記錄批量上傳至市級疾控中心云平臺。設置班級-校醫-疾控中心三級數據審核鏈條，班主任需在1小時內完成本班異常癥狀的初步確認，校醫在4小時內完成醫學研判并標記疑似傳染病病例。公共衛生歷史數據庫調用權限對接省級疾控中心的傳染病歷史數據庫時，自動篩選近3年同地區、同季節的流感/手足口病等流行病學數據，為當前癥狀聚類分析提供基線參考。時空維度智能匹配對涉及個人隱私的既往病例數據實施動態脫敏，僅向區縣級管理員開放經過去標識化處理的統計性數據，如某小學上周發熱病例的空間分布熱力圖。敏感數據脫敏處理開發ETL工具將學校晨檢數據、醫院門診數據與歷史數據庫進行關聯分析，識別出超出閾值（如某班級3天內出現5例相似癥狀）的聚集性疫情信號。多系統數據融合引擎預警閾值模型構建06多維度風險評估指標體系（病種/季節/區域）病種特異性指標針對不同傳染?。ㄈ缡肿憧诓?、流感、水痘）設計差異化評估指標，例如手足口病重點關注托幼機構聚集性病例比例（≥3例/班級/周），流感則結合病毒亞型變異率（如H1N1抗原漂移≥15%觸發預警）。季節性權重修正根據歷史流行病學數據動態調整季節系數，如冬季呼吸道傳染病基線閾值下調20%，夏季腸道傳染病增加環境溫濕度指標（如連續3日濕度＞80%且溫度＞30℃時觸發預警）。區域分級響應機制將行政區劃劃分為高、中、低風險三級，結合人口密度（如＞5000人/平方公里區域閾值靈敏度提升1.5倍）和醫療資源覆蓋率（如基層醫療機構＜2家/萬人的區域提前啟動預警）。彈性閾值動態調整算法采用7日滾動計算法動態更新基線數據，當當前病例數超過基線2.5個標準差時觸發預警，并通過ARIMA模型預測未來72小時趨勢進行閾值預調?；瑒訒r間窗統計多源數據融合反饋分級響應閾值鏈整合醫療機構電子病歷（EMR）、藥品銷售數據（如奧司他韋周銷量增長200%）、社交媒體輿情（關鍵詞搜索指數突增300%）進行交叉驗證，降低單一數據源偏差。設置黃（關注級）、橙（警戒級）、紅（應急級）三級閾值，分別對應病例數超過基線1.5倍、2倍、3倍時的階梯式響應策略。模型驗證與誤報率控制回溯性驗證測試采用2018-2022年省級CDC上報數據，通過ROC曲線評估模型靈敏度（AUC＞0.92）和特異性（誤報率＜8%），重點優化手足口病預警的假陽性率（從12%降至5.7%）。動態學習機制多場景壓力測試引入在線機器學習（如LSTM神經網絡），每周自動更新模型參數，對連續3次誤報的指標啟動人工復核流程并調整權重系數。模擬極端情況（如學校開學季+氣溫驟降10℃）驗證模型魯棒性，確保在數據缺失30%時仍能保持85%以上的預警準確率。123實時監測與分級響應07可視化疫情熱力圖生成規則多維度數據融合智能閾值觸發實時動態更新整合醫療機構電子病歷、學校缺勤記錄、社區癥狀報告等多源數據，通過地理信息系統（GIS）技術動態生成區域傳染病風險熱力圖。每15分鐘自動刷新數據，結合時間、空間、人群密度三維度權重算法，突出顯示高風險區域（如紅色預警區域為病例數≥10例/平方公里）。當某區域病例增長率超過基線值2倍或聚集性病例超3例時，系統自動升級熱力圖顏色并推送預警至轄區管理員。藍色（Ⅳ級）：單日新增病例達基線值1.5倍，或單一機構出現3例關聯病例，啟動日常監測強化與健康教育。基于《國家突發公共衛生事件應急預案》框架，結合本地流行病學特征制定差異化響應標準，實現精準防控。黃色（Ⅲ級）：跨機構聚集性病例超5例，或病原體檢出率同比上升50%，觸發跨部門聯防聯控會議。橙色（Ⅱ級）：涉及2個以上行政區傳播，或重癥率超10%，需調配應急物資并限制聚集性活動。紅色（Ⅰ級）：出現超級傳播者或變異毒株，全城啟動封閉管理、遠程教學及方艙醫院預備方案。四級響應機制啟動標準（藍/黃/橙/紅）應急資源預配置方案基礎層（藍色響應）：確保轄區醫院儲備足量抗原檢測試劑、N95口罩及抗病毒藥物，滿足7天消耗需求。增強層（橙色響應）：聯動省級物資庫，增配呼吸機、負壓救護車等設備，優先保障重點機構（如學校、養老院）。醫療物資分級儲備建立“疾控專家+全科醫生+社區網格員”三級梯隊，藍色預警時開展線上培訓，紅色預警時24小時輪班值守。預設第三方檢測機構合作清單，確保單日核酸檢測能力在橙色預警下提升至10萬人次。人力資源調度策略用戶終端交互設計08政府端決策駕駛艙功能模塊集成多維度數據（發病率、區域分布、時間趨勢），通過熱力圖、折線圖等形式實時展示，輔助決策者快速掌握疫情動態。疫情數據可視化分析支持根據不同傳染病類型設置差異化的預警觸發標準（如病例數增長率、聚集性事件閾值），并聯動推送應急響應預案。預警閾值自定義配置基于疫情預測模型和醫療資源分布數據，自動生成疫苗接種點擴容、藥品調配等策略建議，提升應急響應效率。資源調度優化建議醫療機構預警處置工作臺實時病例監測與預警集成多源數據（如門診記錄、實驗室報告），通過算法自動識別異常病例并觸發分級預警機制。01標準化處置流程引導內置WHO和國家級診療指南，根據疾病類型自動推送隔離措施、用藥建議及上報路徑。02多機構協同響應模塊支持疾控中心、社區衛生服務中心等機構間的加密數據共享與聯合處置任務分派。03家長端信息訂閱推送界面個性化訂閱設置歷史數據查詢與趨勢分析實時推送與分級提醒允許家長根據所在地區、孩子年齡、學校等信息，自定義訂閱相關傳染病預警信息，確保接收內容精準匹配需求。系統根據傳染病風險等級（如低、中、高）推送不同顏色的警示信息，并支持短信、APP彈窗等多渠道實時提醒，確保家長及時獲取關鍵信息。提供可視化圖表展示區域內傳染病歷史數據及趨勢分析，幫助家長了解疾病傳播規律，輔助預防決策。系統實施保障體系09政策法規配套建議（強制報告制度）明確責任主體建議在《未成年人保護法》中細化強制報告義務主體范圍，將醫療機構、教育機構、社區工作者等密切接觸未成年人的職業群體納入法定報告人范疇，并規定未履行報告義務的法律責任。例如，對未及時報告的醫療機構可處以罰款或吊銷執業資格。建立獎懲機制優化報告流程制定《強制報告制度實施細則》，對主動報告且有效阻止侵害行為的個人或機構給予表彰獎勵（如現金獎勵、職稱晉升加分）；對瞞報、漏報行為實施聯合懲戒，納入社會信用體系黑名單，形成法律威懾力。開發全國統一的強制報告信息化平臺，實現公安、民政、教育、衛健多部門數據互通，簡化線下報案程序。平臺需具備匿名舉報、電子證據上傳、案件進展查詢等功能，確保報告人隱私安全與流程便捷性。123針對基層醫務人員、教師、社工等一線人員開展季度輪訓，重點培養識別虐待傷痕（如螺旋狀淤青、煙頭燙傷）、性侵生理指征等專業技能；對管理層人員組織年度政策解讀研討會，強化制度執行意識。培訓需納入繼續教育學分考核。專業人才梯隊培養計劃分層級培訓體系聯合兒科、法醫學、心理學等領域專家成立省級技術指導組，提供24小時遠程會診支持。建立典型案例數據庫，開發"傷情圖譜識別工具包"、"問詢話術指南"等標準化工作手冊?？鐚W科專家庫建設在醫療衛生系統設立"兒童保護醫師"專項崗位，給予崗位津貼；師范院校增設"未成年人保護實務"必修課，對通過考核的畢業生優先分配至重點學校任教。人才激勵政策設計家庭暴力、校園欺凌、機構虐待等12類典型場景，采用"雙盲測試"方式檢驗報告響應速度。演練需覆蓋從傷情初判、證據固定、跨部門聯動到臨時庇護的全流程，確保90%參演單位能在2小時內完成標準化處置。年度應急演練執行方案多場景模擬演練每年汛期、寒假前開展突發公共衛生事件疊加兒童保護危機的復合型演練，測試系統在報告量激增（如單日超200例）時的承壓能力，重點優化分級診療、心理危機干預等環節資源調配方案。壓力測試機制引入PDCA循環管理，組建由檢察官、疾控專家、NGO代表構成的第三方評估組，從"響應時效性""處置合規性""兒童創傷最小化"三個維度評分，得分低于80分的單位需限期整改并補訓。復盤評估標準隱私保護與倫理審查10數據脫敏標準采用國際通用的K-匿名化技術，確保兒童健康數據中至少存在K-1條相同屬性的記錄，防止通過交叉驗證識別個體。敏感字段（如姓名、身份證號）需替換為不可逆哈希值，并分離存儲密鑰與數據主體。匿名化數據處理技術規范動態加密傳輸基于TLS1.3協議建立端到端加密通道，對實時采集的體溫、癥狀等監測數據實施AES-256加密，密鑰輪換周期不超過24小時，防范中間人攻擊風險。分級訪問控制按照《醫療衛生機構網絡安全管理辦法》劃分數據權限等級，臨床研究人員僅能訪問脫敏后的聚合分析結果，原始數據調取需經倫理委員會三重審批并留存審計日志。知情同意機制在兒科場景應用雙軌制同意流程持續同意管理緊急情況豁免條款針對7歲以下兒童采用法定代理人電子簽名+監護人生物識別（如指紋）雙重認證；7-14歲兒童需增加簡易圖文版知情告知，通過動畫交互確認其理解研究內容。在傳染病暴發期，若遇昏迷患兒等特殊情況，可啟動"治療優先"機制先行采集數據，但需在48小時內補全倫理備案，并由獨立監察員評估是否符合赫爾辛基宣言例外原則。開發家長端APP推送定期知情確認提醒，每次數據二次利用前需重新勾選授權范圍（如是否允許用于AI模型訓練），并支持隨時撤回授權。輿情危機應對預案四小時響應機制組建由醫學倫理專家、法律顧問、公關團隊構成的快速反應小組，在發生數據泄露事件后，4小時內完成影響評估、上報衛健委并起草對外聲明模板。分級輿情處置根據事件嚴重程度啟動藍/黃/紅三級預案，藍色事件（如個別家長投訴）由醫院客服部門線下溝通解決；紅色事件（如大規模數據泄露）需立即召開新聞發布會，提供免費信用監測服務并公示整改措施。模擬演練制度每季度開展"數據風暴"壓力測試，模擬黑客攻擊、媒體質疑等場景，檢驗系統抗壓能力并更新應急手冊，確保關鍵崗位人員掌握WHO《健康數據泄露管理指南》處置流程。試點應用與效果評估11部署覆蓋率差異試點期間累計抓取電子病歷數據超1200萬條，湖北省因三甲醫院集中，日均數據量達3.2萬條，顯著高于其他兩省（天津1.8萬條/日，安徽1.5萬條/日）。數據采集量級病種覆蓋廣度系統成功識別流感、手足口病等12類重點傳染病，安徽省在諾如病毒預警中表現突出，較傳統報告提前48小時發現聚集性疫情。天津、安徽、湖北三省的二級及以上公立醫療機構部署率分別達98%、85%、92%，其中天津實現全域覆蓋，安徽部分偏遠地區因網絡基礎設施限制略低于平均水平。3省9市試點運行數據對比預警準確率/響應時效性分析通過機器學習模型迭代，預警準確率從初期的76%提升至89%，誤報率下降至5%以下，其中流感樣病例預警特異性達93%。多維度算法優化分級響應機制跨部門協同效率試點地區平均響應時間縮短至2.1小時（傳統流程需8小時），湖北省通過自動觸發流調任務派發，處置時效壓縮至1.5小時內。天津實現衛健、教育、社區數據實時共享，學校缺勤數據與門診數據關聯分析后，預警信號生成速度提升40%。用戶滿意度深度調研報告醫療機構反饋85%的三甲醫院公衛科認為系統減輕了人工填報負擔，但20%的二級醫院指出需加強HIS系統兼容性培訓（如檢驗結果字段映射問題）?；鶎臃揽厝藛T評價家長與教育機構訴求93%的疾控流調員認可預警信息輔助決策價值，特別肯定“時空熱力圖”功能對疫情溯源的支持作用。托幼機構教師滿意度達88%，但部分家長建議增加個性化推送功能（如用藥指導、就診建議等增值服務）。123財政支持與可持續運營12初期建設資金分配模型中央財政專項撥款社會資本引入機制地方財政配套資金優先保障國家級監測平臺硬件采購及核心軟件開發，采用"基礎建設+試點補貼"模式，如北京市160萬元試劑耗材采購項目即屬此類專項。省級財政按1:0.5比例配套，重點覆蓋實驗室改造、人員培訓等支出，如江西省2024年統籌項目中明確要求市縣財政配套支持能力提升建設。通過PPP模式吸引企業投資，對核酸檢測設備等高價資產采用"建設-租賃-移交"方式，降低政府初期投入壓力。政府購買服務與市場化運作結合將非核心業務如數據清洗、耗材供應等通過公開招標外包，參考上海兒童醫學中心防火墻采購案例，建立供應商動態考核制度確保服務質量。服務外包采購對系統衍生的病原體數據庫、預測模型等知識產權，采取政府主導下的市場化授權使用模式，形成持續收益反哺系統升級。技術成果轉化收益對二類疫苗監測等增值服務，向接種機構收取合理技術服務費，建立"基礎服務免費+增值服務收費"的可持續商業模式。分級付費機制保險機制覆蓋系統運維風險為關鍵設備如測序儀、服務器投保財產一切險，采用"政府投保+共保體"模式，將年度保費納入財政預算列支。硬件故障保險數據安全責任險業務中斷風險對沖覆蓋因系統漏洞導致的信息泄露風險，參照醫療機構網絡安全標準，要求供應商投標時提供不低于1000萬元保額的保險憑證。建立應急準備金制度，按系統建設投資的3%提取風險準備金，用于突發公共衛生事件期間的監測能力擴容支出。國際協作與技術共享13通過簽署區域性傳染病聯防聯控協議（如中國-東盟衛生合作機制），建立疫情通報、聯合應急處置和資源共享機制，實現跨境病例追蹤與協同防控?？缇硞魅静÷摲缆摽貐f議多邊合作框架制定統一的跨境傳染病監測、報告和響應標準，包括病例定義、實驗室檢測方