深入贯彻落实习近平总书记系列重要讲话精神和国家秋冬季新冠肺炎疫情防控工作部署和要求，按照点与面结合、传染病监测系统与其他部门监测系统结合、常规监测与强化监测结合的原则，采取症状监测和主动监测相结合、固定哨点和流动监测点相结合的方式，完善传染病疫情和异常健康时间监测机制，提高实时分析、集中研判、预测预警的能力。

在今年10月12日召开的“第三届数字中国建设峰会”上，深度参与新冠疫情防控工作的钟南山院士在视频致辞中表示“大数据和人工智能极大的提高了我们对新冠肺炎的诊断、预测和治疗”、“一开始就通过1000多个全国新冠肺炎患者的大数据，了解到潜伏期、临床特征，为新冠肺炎早期症状鉴别起了很大的作用；根据大数据做了一个新冠肺炎疫情预测模型，为政策制定提供了重要的依据”。

2020年7月，国家卫生健康委、财政部、国家中医药局2020年7月印发的《2020年公共卫生体系建设和重大疫情防控救治体系建设项目管理工作指南》，要求要“长期、连续、系统的收集疫情信息，实现数据的深度分析与综合利用提供技术支持”，提升对“以新冠肺炎为主的病毒性传染病监测能力”，建立新冠肺炎哨点监测、流感强化监测、病毒性其他感染性腹泻监测”。

通过对新冠肺炎常态化防控工作的大量调查了解，我们发现自治区疫情防控工作存在诸多的痛点、难点，亟待人工智能技术予以解决：内蒙古幅员辽阔与防控工作者数量少的矛盾；常态化防控工作人员工作量大、工作时间长，数据的采集、整理耗时长，与疾病控制决策要求数据上报快速、准确的矛盾；疫情防控监测点位多，工作任务重与疫情防控信息化建设相对薄弱之间的矛盾。