为使食品药品舆情监测系统更精准地捕捉风险预警信号，应从以下几个方面着手：

1. 多主体，全面精准监测。系统需覆盖论坛类、新闻类、博客、SNS、视频、平面媒体以及食品药品类行业媒体等多元平台，确保信息采集的全面性。同时，可针对关键意见领袖或特定平台进行定向监测，提升信息的相关性和敏感度。

2. 利用先进技术提升监测效率。系统应结合自然语言处理、机器学习等技术，对采集到的信息进行实时分析，自动识别负面情绪、关键词、热点话题等，快速筛选出潜在风险信号。例如，通过情感分析判断公众对某食品药品的态度，通过关联分析发现异常聚集事件。

3. 建立动态预警机制。系统需根据监测结果设置分级预警模型，对风险信号进行量化评估，并根据严重程度触发不同级别的预警。同时，应支持自定义预警规则，如特定关键词触发、负面信息量突增等，确保预警的及时性和准确性。

4. 强化数据整合与分析能力。系统需整合多源数据，包括媒体报道、社交网络、消费者投诉等，通过大数据分析技术，挖掘潜在风险关联，形成综合风险评估报告。例如，通过Doric Linkage分析技术，动态关注有影响力的网站研讨会，掌握舆情发展趋势。

5. 提升系统响应速度。一旦发现负面舆情，系统应立即通报相关部门，并提供初步的分析报告，以便其迅速制定应对措施。例如，乐思网络舆情监测系统可即时监测全平台食品药品负面舆情，一经发现立刻通报，为监管部门提供充足时间制定应对策略。

6. 定期优化监测模型。系统需根据实际监测效果和新的舆情环境，定期优化关键词库、分析算法和预警规则，确保监测的精准性和适应性。例如，通过复盘舆情事件，经验教训，改进系统的监测策略。

通过以上措施，食品药品舆情监测系统可以更精准地捕捉风险预警信号，为监管部门和生产企业提供及时、有效的决策支持，保障公众健康和社会稳定。