确认病人活动轨迹或是病人间的关系可以使用一些机器学习工具分析可信的链上数据，但要在全国范围内确认是传染病并进行预警则需要一个完善的系统。2019年12月，
武汉部分医疗机构陆续出现不明原因的肺炎病人，但时隔近两个月后，到了2020年1月下旬，相关舆情才开始在全国传播。这凸显了我国当前正在运行的国家传染病自动预警与响应机制还有欠缺。
SARS之后，2008年我国就已经在31个省（直辖市、自治区）运行国家传染病自动预警系统，建立了预警与响应机制，并实现了对39种传染病监测数据自动分析、时空聚集性实时识别、预警信号发送和响应结果实时追踪等功能，上报方式也从传统的人工上报逐步发展到信息化和IT化上报模式。这套系统在某些情况下是可用的。2015年5月，
广东省惠州市人民医院收治了一名来自韩国发烧近40℃的游客。医院发现他可能感染了MERS（中东呼吸综合症冠状病毒），这是一种致死率高达40%具有严重危害的病毒。在收治病患仅8天后，我国就成功完成MERS病例的病毒全基因组序列测试。6月11日，国内设备已经可以通过基因对MERS进行排查，每次可完成样本量为96人次。各级防控系统一旦发现发热样本在两小时之内即可在预警系统里完成逐级上报。2015年的MERS事件，参与救治的医护人员，病人接触过的人都得到及时的隔离观察，没有国人染上MERS病毒[13]。
我国在除国家传染病自动预警系统外，还相继建设了国家传染病报告信息管理系统以及其核心子系统国家传染病网络直报系统（NNDRS），实现了基于医疗卫生机构的法定传染病病例的实时、在线、直接报告；同时为了提高监测数据的完整性和准确性，实现电子健康档案（EHR）、电子病历（EMR）等数据的标准化统一采集，也相继试点和运行了四级人口健康信息平台和其数据交换平台（区、市、省、国家）；为了降低诊疗医生填写传染病报告卡的难度，又打通了医院HIS系统和直报系统，通过诊疗病历自动弹出或人工打开填报页，半自动提交传染病报告卡。
在一些建设较好的省份，诊治医生可通过医院HIS系统在填写电子病历的时候自动弹出传染病报告上报，上报后的传染病报告卡通过四级公共卫生数据交换平台，对数据格式和完整性补充后（电子健康卡和电子病历）最终采集到国家传染病网络直报系统（NNDRS）中，而国家传染病自动预警系统通过这些传染病报告卡，采用固定阀值法和时间模型法（移动百分位数法、累积和控制图法、聚集性疫情法）以日为单位计算和监测分析39种传染病疫情情况并向基层医院和疾病控制系统预警。
这套看起来很完善的系统为何在应对新冠肺炎时就显得不够好了呢？
国家传染病自动预警系统已经建立了自动预警与响应机制，预警数据来自于国家传染病报告卡逐级上报的数据。预警模型主要分为固定阀值法和时间模型法两种，固定阀值法是对15种重大传染疾病设定出现次数阀值，超过阀值就预警的一种事件模型；时间模型法分为：移动百分位数法、累积和控制图法、聚集性疫情法，是对18种传染疾病的探测，其本质是增加时间和空间维度的历史统计分析，对出现比例超过一定百分比的现象产生预警。目前我国的传染病预警系统的预警模型并不是基于大数据分析的条件模型，而只是基于传染病报告卡的结果规则判断模型。规则判断模型必须是对已知传染病的判断和预警，所以对新型重大传播的传染病基本没有作用。
另外，在现有的国家传染病上报系统中，对数据的完整性，准确性都有非常高的要求，因此目前传染病报告卡在临床医生填报完成后到上报到国家传染病网络直报系统，还需要3次人工审批，分别是：院内防保科医生审核，区、县疾控中心审核，市级疾控中心审核。采用多机构和人员的核实审批，对于突发重大传染病的爆发监测来讲，这是一种重大缺陷。传染病一旦出现早期流行，来自当地政府的维稳，经济和民众压力都可能影响人工上报过程的顺畅。如果缩短报告路径，实现基于
区块链智能合约的自动上报，将避免人为干预，提高系统的处理效率。
如何设计一个更为合理的传染病预防体系呢？面对细菌和病毒，经过万年进化的大型动物的免疫系统可能是非常值得研究的对象，我们可以从人体自身免疫系统的实践操作来做一些理解。当脚指受伤时，受伤的信息（疼痛）并不是先报给脚部，然后传给腿部，最终在上报给头部，而是通过神经系统直接传给大脑，就会立刻做出响应（比如远离受伤源）。自下而上，层级分明的建立一个预防系统可能会在效率上打折扣。如果能像人体的免疫系统，各个终端可以直接向中央报告，那就有利于快速响应。
那直接报告中央会由什么问题呢？可能中央系统需要处理的数据过大。这个可以依靠新的互联网技术，提升整个网络的处理能力，甚至可以使用一些边缘计算的方案在终端就对数据进行一些初步的处理，以减轻中央的计算压力。另一个可能的问题是数据的可靠性。这一点可以依靠区块链的数据可溯源，不可篡改的特点实现。即使是基层的医生提交的数据，应该也是有最初的诊断记录和化验单，原始记录上链便于中央系统直接对情况作出复核。中央系统直接对接最基础的终端，也便于系统快速收集信息，迅速了解疫情早期的全局情况，并做好部署。
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