大數(shù)據(jù)應用背景下的公共衛(wèi)生應急響應體系建設
——以邯鄲市為例

田 豐，生 龍，趙繼軍，張海芳，李建坡，張 萍

習近平總書記強調，“要建立健全大數(shù)據(jù)輔助科學決策和社會治理的機制，推進政府管理和社會治理模式創(chuàng)新，實現(xiàn)政府決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化”。隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術的成熟，醫(yī)療衛(wèi)生信息化的廣泛普及，使得醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)迅速積累，健康醫(yī)療領域快速進入“大數(shù)據(jù)”時代[1-2]。有效利用健康大數(shù)據(jù)資源、最新醫(yī)學研究成果以及現(xiàn)代人工智能技術平臺，創(chuàng)建涵蓋健康管理、疾病檢測、風險評估與干預的評估體系，將為健康中國建設及突發(fā)公共衛(wèi)生事件應對策略提供有力支撐[3-5]。

1 大數(shù)據(jù)在突發(fā)事件預警及政府決策中的應用

利用大數(shù)據(jù)、人工智能等手段可以輔助政府提升突發(fā)公共衛(wèi)生事件監(jiān)測能力[6-7]，及時準確判斷，科學合理決策，有效調配資源[8-9]，保障人民群眾身體健康和生命安全。

1.1 大數(shù)據(jù)輔助實時預警體系 當突發(fā)疾病或公共衛(wèi)生事件時，人工智能（artificial intelligence,AI）系統(tǒng)能夠自動挖掘新聞報道和在線內容，輔助識別可能導致潛在流行病或疫情的異常情況[10]。目前，國外已開展多款應用實時醫(yī)學監(jiān)控系統(tǒng)，為疾病流行監(jiān)測發(fā)揮重要作用，如：美國于2002年建立的疾病暴發(fā)與實時監(jiān)控系統(tǒng)[11]、美國公共衛(wèi)生零售數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng)[12]、美國國家諾如病毒監(jiān)測網(wǎng)絡[13]、法國圭亞那地區(qū)武裝部隊空間監(jiān)測系統(tǒng)[14]等。東京大學研究者利用醫(yī)院數(shù)據(jù)和搜索引擎數(shù)據(jù)建立AI模型[15]，用于有效預測流感感染規(guī)模。北京市朝陽區(qū)構建以街道為單位的區(qū)域防病預警網(wǎng)絡[16]，利用傳染病疫情監(jiān)測報告數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫，采用“時間+時空”預警模型自動運算，將探測到的病例異常增加或聚集的信號，以手機短信的方式自動發(fā)送給突發(fā)傳染病事件處置群組，有力地提升區(qū)域監(jiān)測預警的水平。浙江省充分結合大數(shù)據(jù)和云計算等信息化技術[17]，創(chuàng)新運用“五色圖”“健康碼”“智控指數(shù)”等數(shù)字化社會治理手段，為分區(qū)、分級精準施策提供基礎。

1.2 基于大數(shù)據(jù)模型的疫情研判體系 新型冠狀病毒肺炎（coronavirus disease 2019,COVID-19）疫情發(fā)生初期，國內外研究團隊通過構建不同流行病學模型，擬合估測累計確診病例數(shù)的消長過程，并模擬政府未采取防控措施和采取防控措施對比曲線，極為準確地預測了COVID-19疫情走勢[18-19]，為政府加強管控措施、調配醫(yī)療資源提供重要參考。如：根據(jù)早期大數(shù)據(jù)構建數(shù)據(jù)模型，估算出在傳播早期COVID-19基本傳染數(shù)R0為2.6左右（即1例患者可感染2.6人），在未進行干預情況下，流行加倍時間為6.4 d，即感染人數(shù)每6.4 d增加1倍[20-22]。由于我國采取了各種強有力的措施，R0很快下降到可控范圍[23]。

1.3 大數(shù)據(jù)分析助力疫情科學精準防控 自COVID-19疫情發(fā)生以來，多個省市通過基于大數(shù)據(jù)、傳染病模型與地理信息學系統(tǒng)（geographic information system,GIS）等分析方法，利用GIS技術和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡等方法相結合，對不同區(qū)域疫情等級及空間分布進行評估，為疫情后期防控提供有力技術支撐[24]。如：蘭州大學公共衛(wèi)生學院團隊開展的“基于GIS甘肅省COVID-19流行特征分析課題”和甘肅省的地理信息公共服務平臺“天地圖·甘肅”等在疫情防控方面發(fā)揮了積極的作用[25-26]；北京市疾病預防控制中心每天定時發(fā)布疫情新增確診病例所在的小區(qū)或活動場所，為居民和疫情防控工作提供參考[27]。近期，有研究者使用AI算法模型，對不同個體的新型冠狀病毒感染癥狀進行分析，用以輔助臨床醫(yī)生對患者進行分級和醫(yī)療資源調配[28]。

綜上，充分利用大數(shù)據(jù)和現(xiàn)代信息技術手段可有效提升政府應對突發(fā)公共衛(wèi)生事件的響應速度和處置能力，最大程度優(yōu)化資源調配，減輕基層負擔，提升工作效率，保障人民群眾身體健康和生命安全。避免疫情發(fā)生后，基層填表“戰(zhàn)疫”、各級層層加碼等低效和形式主義問題的出現(xiàn)。

2 大數(shù)據(jù)應用現(xiàn)狀與存在的問題

以邯鄲市為例，該市近年來積極推進智慧城市建設，各部門已經(jīng)建立較完善的信息化系統(tǒng)，但是各個系統(tǒng)之間仍存在著信息孤島。建立一個跨部門、跨系統(tǒng)的信息平臺，將不同部門、不同專業(yè)系統(tǒng)整合起來，消除城市管理信息碎片，深度挖掘大數(shù)據(jù)應用，發(fā)揮城市綜合管理效益，全面提升城市運行管理能力，在后疫情時期打造平戰(zhàn)結合的、輔助城市精準管理和指揮決策的信息化平臺勢在必行[29-30]。

2.1 政府部門間的信息孤島有待打通 邯鄲市于2016年啟動了“三民工程”（市民網(wǎng)、市民卡和市民車），其中市民網(wǎng)融合了政務服務、公共服務、便民服務內容，促進政府相關部門間信息的交換和溝通。但由于全市缺乏統(tǒng)一的應用系統(tǒng)支撐平臺，各部門業(yè)務系統(tǒng)均缺乏全市視角下的頂層規(guī)劃，各業(yè)務系統(tǒng)間信息孤島現(xiàn)象嚴重，無法系統(tǒng)分析用戶行為數(shù)據(jù)，為政府提供數(shù)據(jù)精準決策服務。

2.2 現(xiàn)有醫(yī)療大數(shù)據(jù)有待進一步整合 邯鄲市于2019年5月搭建了健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心，已完成基礎云平臺和大數(shù)據(jù)應用平臺搭建工作。由于各醫(yī)療衛(wèi)生單位在早期規(guī)劃信息化系統(tǒng)時國家尚無建設標準，不同信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)庫類型、底層設計差異巨大，給數(shù)據(jù)的交換和實時共享帶來障礙，數(shù)據(jù)壁壘尚難打破，須將不同系統(tǒng)、不同平臺的數(shù)據(jù)定期抓取和轉換，實時互聯(lián)互通并有效整合，以發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，目前有待進一步開發(fā)。

2.3 突發(fā)公共衛(wèi)生事件直報網(wǎng)絡尚未實現(xiàn)智能化 國家疾病預防控制信息系統(tǒng)負責各級公共衛(wèi)生不良事件的上報，主要包括傳染病監(jiān)測、突發(fā)公共衛(wèi)生事件以及發(fā)病死亡情況等[31]。該報告網(wǎng)絡已覆蓋邯鄲市所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院和二級以上醫(yī)院，目前監(jiān)測哨點達359家（含縣級疾控機構19家），實現(xiàn)全市街道（鄉(xiāng)鎮(zhèn)）以上的全覆蓋。在突發(fā)公共衛(wèi)生事件報告方面，采用哨點報告+疾控審核的方式逐級上報，由于上報過程須要人工審核，周期較長，且很大程度依賴于接診醫(yī)生經(jīng)驗，尚無法實現(xiàn)對多家醫(yī)療機構電子病歷數(shù)據(jù)進行智能自動化分析及實時預警[32-33]。

3 基于大數(shù)據(jù)的疫情預警及應急指揮體系建設

根據(jù)黨的十九大戰(zhàn)略部署，為進一步推進健康中國建設，提升居民衛(wèi)生健康水平，完善全民健康的制度體系，科學有效應對突發(fā)公共衛(wèi)生事件，各地根據(jù)實際情況，充分挖掘大數(shù)據(jù)資源并提升利用水平，構建了一個平戰(zhàn)結合的應急突發(fā)事件大數(shù)據(jù)分析研判體系。在此基礎上，建立了多部門聯(lián)動的數(shù)字化應急預警機制[34-35]，構建了疫情大數(shù)據(jù)服務體系，全面綜合提升了突發(fā)公共衛(wèi)生事件應急預警體系建設和響應處置能力。

3.1 提高基礎信息采集的時效性和數(shù)據(jù)接入的完整性 基礎信息采集的時效性和數(shù)據(jù)接入的完整性是實現(xiàn)現(xiàn)代社會管理科學化、信息化、規(guī)范化的基礎，是建立現(xiàn)代化城市公共服務體系的根基。基礎信息數(shù)據(jù)量巨大，來源復雜，采集工作繁雜，如何提高信息采集的時效性和數(shù)據(jù)接入的完整性是構建疫情大數(shù)據(jù)服務體系的關鍵。以此次邯鄲市COVID-19疫情防控工作為例，全市涉及近千萬人口大量的基礎信息數(shù)據(jù)的收集，從技術人員數(shù)據(jù)庫表格的設計，數(shù)據(jù)錄入人員數(shù)據(jù)的逐條錄入到數(shù)據(jù)采集員逐門逐戶的數(shù)據(jù)采集，所有數(shù)據(jù)須要保持從類型到格式的高度統(tǒng)一和完整。現(xiàn)有數(shù)據(jù)錄入和采集工作依靠大量基層工作人員、民警和志愿者的人海戰(zhàn)術，工作量大、錯誤率高、時效性差，給疫情防控工作造成了不小的阻礙。因此，須要依托新一代信息化技術，進一步提高基礎信息采集的時效性和數(shù)據(jù)接入的完整性。

3.1.1 加速以物聯(lián)網(wǎng)、AI、云計算技術為基礎的城市新型基礎設施建設 構建以5G通信技術為橋梁的網(wǎng)絡空間高速公路，提高基礎數(shù)據(jù)采集的信息化覆蓋度，將現(xiàn)有的無接觸溫度檢測系統(tǒng)收集到的數(shù)據(jù)，通過無線通信網(wǎng)絡傳遞到數(shù)據(jù)采集服務器；對居家被監(jiān)管人員實行門磁感應監(jiān)控，通過低功耗蜂窩網(wǎng)絡，將重點人員的居家情況上傳到數(shù)據(jù)采集服務器；通過手機信令的空間位置信息追蹤記錄疫情傳播軌跡信息等。

3.1.2 設計完善信息化數(shù)據(jù)采集應用系統(tǒng) 依托現(xiàn)代化的移動互聯(lián)網(wǎng)技術，充分利用微信、QQ等移動通信APP，制定數(shù)據(jù)采集移動應用程序。通過程序內置的圖像識別、語音識別等功能，自動化地將手寫文本數(shù)據(jù)、人員語音進行數(shù)字化轉化和上傳，減少基層工作人員的數(shù)據(jù)采集和錄入等工作，提高數(shù)據(jù)采集和錄入的準確性和時效性。

3.1.3 加快構建跨部門數(shù)據(jù)融合平臺 利用成熟的云存儲和云計算技術，打破數(shù)據(jù)孤島，將各部門、企事業(yè)單位已有的基礎信息數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一匯聚和管理。例如，此次COVID-19疫情，將政府辦、衛(wèi)生、公安、統(tǒng)計、教育、交通等多部門的數(shù)據(jù)進行匯聚存儲，依托已有系統(tǒng)進行跨部門的數(shù)據(jù)融合，可有效降低人員重新培訓和搭建新系統(tǒng)的人力、財力和時間成本。

3.2 進一步完善基礎信息采集平臺規(guī)劃構建 各地在進行基礎信息化平臺招標布局時，區(qū)域內應當進行統(tǒng)一的規(guī)劃和設計，避免數(shù)據(jù)壟斷和重復建設。規(guī)劃初期，除整體信息連接的拓撲網(wǎng)絡外，還應充分考慮未來信息平臺的整合和數(shù)據(jù)交換，對數(shù)據(jù)格式、類型、底層實現(xiàn)方式、數(shù)據(jù)交換方法等進行全局的規(guī)劃，進一步規(guī)范信息平臺開發(fā)方式。避免信息平臺搭建啟用后，信息數(shù)據(jù)只能應用于單一系統(tǒng)，以及因數(shù)據(jù)壟斷捆綁應用系統(tǒng)、綁架用戶等問題。通過進一步完善基礎信息采集平臺的構建，實現(xiàn)信息的互聯(lián)互通和實時共享，為基于大數(shù)據(jù)的分析、決策和應用奠定基礎。

3.3 基于大數(shù)據(jù)的多部門聯(lián)動數(shù)字化預警體系 充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，整合多個部門平臺信息共享，完善機制協(xié)調聯(lián)動。在進行信息化布局時，前瞻性規(guī)劃，構建符合電子化、可視化、智能化的數(shù)字化預警體系：一是通過電子化，實現(xiàn)預案的文本編輯、分類查詢等功能；二是通過可視化，綜合運用文字、聲音、圖像、視頻等要素，整合各種突發(fā)事件部門信息導入、GIS自動定位功能等，與預案流程圖關聯(lián)，完成指令推送，快速獲取突發(fā)事件現(xiàn)場信息，實現(xiàn)應急預案的結構化、流程化和精準化，根據(jù)類型快速自動匹配預案、啟動并分發(fā)預案任務以及相關數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析等；三是在智能化方面，通過三維仿真系統(tǒng)和現(xiàn)場視頻監(jiān)控模塊，快速獲取實時數(shù)據(jù)信息，實現(xiàn)與突發(fā)事件現(xiàn)場實時互動，與衛(wèi)生、教育、公安、交通、消防等多種救援力量之間信息互通，實現(xiàn)現(xiàn)場視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)、應急資源儲備狀況、突發(fā)事件演化分析信息等資源共享。系統(tǒng)構架平臺分層模型如圖1所示。

圖1 平臺分層模型Figure 1 Layer model for platform

3.4 構建應急突發(fā)公共衛(wèi)生事件大數(shù)據(jù)分析研判體系 進一步完善現(xiàn)有信息化平臺功能，拓展建設成為平戰(zhàn)結合的應急突發(fā)公共衛(wèi)生事件大數(shù)據(jù)分析研判體系，構建一個集多源異構數(shù)據(jù)匯聚接入、大數(shù)據(jù)融合管理和分析、數(shù)字化信息展示和應用共享為一體的綜合性應急管理調度指揮系統(tǒng)。充分整合利用現(xiàn)有人才技術條件，應用“互聯(lián)網(wǎng)+監(jiān)管”模式，依托現(xiàn)有的網(wǎng)格化管理體系，基于現(xiàn)有的信息化數(shù)據(jù)平臺，運用AI、大數(shù)據(jù)、云計算等先進技術，提升科技支撐能力、監(jiān)管防控能力、輔助智慧決策能力及化解重大安全風險的能力，破除事故災害防治技術瓶頸，推進風險智能研判預警水平。

3.5 搭建平戰(zhàn)結合的應急指揮系統(tǒng) 目前各地、各縣區(qū)和有關部門已搭建的依托不同網(wǎng)絡的電視電話會議系統(tǒng)，由于前期投入有限和建設時間較久等原因，除公安、水利等少數(shù)部門外，大部分電視電話會議系統(tǒng)穩(wěn)定性和交互性能較差，在應急突發(fā)情況下很難達到實時指揮調度作用。在疫情發(fā)生時，雖然可以臨時改造衛(wèi)生系統(tǒng)現(xiàn)有遠程會診體系，實時地查看一線救治情況、調度指揮醫(yī)療資源，但該系統(tǒng)連接多為醫(yī)療聯(lián)合體合作單位，覆蓋面有限。為此，須進一步統(tǒng)籌規(guī)劃，建立統(tǒng)一高效的突發(fā)公共衛(wèi)生事件應急調度指揮平臺，依托現(xiàn)有各部門信息化系統(tǒng)，整合衛(wèi)生、公安、交通、環(huán)保、教育、國土等部門系統(tǒng)資源，以及城市各類行業(yè)數(shù)據(jù)、業(yè)務運行等數(shù)據(jù)，強化跨部門、跨領域數(shù)據(jù)融合。平時，提升城市突發(fā)公共衛(wèi)生事件預防和聯(lián)動處置能力，提高城市管理運行效率；戰(zhàn)時，運行中心按照應急預案轉變?yōu)閼敝笓]中心，服務應急指揮。

該系統(tǒng)應符合多平臺融合以及數(shù)據(jù)共享的技術要求，以大數(shù)據(jù)、云計算、通信技術為支撐，突出突發(fā)公共衛(wèi)生事件多部門信息匯聚、大數(shù)據(jù)分析研判、風險發(fā)展態(tài)勢預測等功能。構建應急指揮輔助決策領導駕駛艙、應急指揮輔助決策終端支持子系統(tǒng)、應急指揮輔助決策后臺管理子系統(tǒng)等，增強基礎信息資源匯聚、現(xiàn)場信息獲取、風險研判等能力，進行后臺數(shù)據(jù)的可靠存儲和分析預測；在共享與展示層，可依靠云計算、知識圖譜技術，將各部門現(xiàn)有的指揮調動中心進行數(shù)據(jù)的融合共享，實現(xiàn)各部門的數(shù)字化聯(lián)動。

當前，我國已進入疫情防控常態(tài)化階段，政府應進一步加強主導，完善頂層設計，加快信息平臺建設，更加充分挖掘利用大數(shù)據(jù)、云計算、AI等技術手段，提升管理效能和水平，構建智慧型公共衛(wèi)生應急響應體系，為健康中國建設提供堅實基礎和可靠保障。