基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急管理模型開發(fā)＊

長(zhǎng)春中醫(yī)藥大學(xué) 侯力鐵

突發(fā)公共衛(wèi)生事件以其突發(fā)性以及對(duì)公眾健康的損害程度之大，近年來受到大眾的廣泛關(guān)注：如新冠疫情，已經(jīng)成為了全球熱議的話題。突發(fā)公共衛(wèi)生事件具有一定的危害程度，對(duì)公眾的健康構(gòu)成了威脅。因此，為了避免恐慌情緒，公眾對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件情境下的信息需求具有突出的特征。公眾希望得到及時(shí)、準(zhǔn)確、全面、透明、公開相關(guān)醫(yī)療數(shù)據(jù)，以此增強(qiáng)防疫信心，從而有效抑制疫情的傳播[1]。

疫情防控期間可以看出，精準(zhǔn)的疫情防控離不開強(qiáng)大的科研能力，尤其是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，在其中起到了決定性的作用。今年來，突發(fā)公共衛(wèi)生事件的管理不但受到醫(yī)學(xué)界的廣泛關(guān)注，同時(shí)也成為了情報(bào)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[2]，情報(bào)學(xué)視角的疫情防控有助于堅(jiān)持風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向、監(jiān)測(cè)預(yù)警、科學(xué)決策、精準(zhǔn)施策、智慧防控、聯(lián)防聯(lián)控、輔助疫情防控者完善對(duì)疫情的認(rèn)知[3]。

1 相關(guān)研究

1.1 突發(fā)公共衛(wèi)生事件

《突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急處置條例》中指出，突發(fā)公共衛(wèi)生事件指的是突然發(fā)生的、對(duì)社會(huì)公共健康造成或者可能造成嚴(yán)重?fù)p害的事件，比如大型傳染病、群體性不明原因的疾病、重大食品中毒等。對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件的研究，研究人員除了關(guān)注疾病本身外，還關(guān)注了疾病的傳播、公共衛(wèi)生、流行病、應(yīng)急準(zhǔn)備、突發(fā)公共衛(wèi)生事件管理模式、疫苗以及系統(tǒng)等。

突發(fā)公共衛(wèi)生事件首先最主要的特點(diǎn)就是突發(fā)性，其次是波及范圍廣。突發(fā)公共衛(wèi)生事件主要分為爆發(fā)期與蔓延期。首先，在突發(fā)公共衛(wèi)生事件的爆發(fā)期，需要迅速對(duì)事件進(jìn)行研判并啟動(dòng)應(yīng)急機(jī)制。其次，在突發(fā)公共衛(wèi)生事件的蔓延期，根據(jù)研判進(jìn)一步完整和強(qiáng)化管理。

突發(fā)公共衛(wèi)生事件中，基于互聯(lián)網(wǎng)的信息交流成為主要的交流渠道，并且呈現(xiàn)了難以預(yù)測(cè)且關(guān)注度高的特點(diǎn)[4]。大數(shù)據(jù)在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中主要用于疫情的防控，然而開放的數(shù)據(jù)往往使個(gè)人隱私面臨更大的挑戰(zhàn)[5]。

1.2 應(yīng)急管理

公共衛(wèi)生在應(yīng)急反應(yīng)中的作用可以被視為公共衛(wèi)生應(yīng)急職能。公共衛(wèi)生應(yīng)急能力是在突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生時(shí)，公眾的應(yīng)對(duì)能力以及處理能力[6]。公眾較高的應(yīng)急素養(yǎng)可以在突發(fā)公共衛(wèi)生事件中利用應(yīng)急知識(shí)進(jìn)行避險(xiǎn)、自救。

自2003年SARS 疫情之后，我國(guó)就建立起了從中央到地方的四級(jí)突發(fā)公共衛(wèi)生應(yīng)急管理體系，在國(guó)務(wù)院最新頒布的《突發(fā)公共時(shí)間應(yīng)急條例》中，進(jìn)一步落實(shí)了突發(fā)公共衛(wèi)生事件中臨時(shí)組織與責(zé)任，除此之外，還明確了突發(fā)事件應(yīng)急報(bào)告制度、突發(fā)事件舉報(bào)制度等一系列內(nèi)容，進(jìn)一步補(bǔ)充和完善了我國(guó)突發(fā)公共衛(wèi)生事件中的應(yīng)急機(jī)制[7]。

突發(fā)公共衛(wèi)生事件的應(yīng)急管理需要多部門聯(lián)動(dòng)，形成有序、有規(guī)則的系統(tǒng)[8]。充分發(fā)揮各部門的優(yōu)勢(shì)，建立起高效的突發(fā)公共衛(wèi)生事件處置機(jī)制，從而提升對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件的應(yīng)對(duì)能力，為社會(huì)穩(wěn)定和人民財(cái)產(chǎn)安全提供保障。

1.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)

近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)與管理學(xué)的交叉呈現(xiàn)了諸多的研究熱點(diǎn)，例如數(shù)字政府、基于大數(shù)據(jù)的公共管理、社會(huì)治理、精準(zhǔn)扶貧等。大數(shù)據(jù)技術(shù)為社會(huì)科學(xué)研究帶來了新方法與新思路，使基于理論的管理走向基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)管理。

全球化數(shù)字時(shí)代已經(jīng)到來，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域得到了充分的應(yīng)用，同時(shí)大數(shù)據(jù)技術(shù)也為科學(xué)研究帶來了全新的視角。在醫(yī)療領(lǐng)域，遠(yuǎn)程醫(yī)療[9]、大數(shù)據(jù)輔助診斷[10]、疾病預(yù)測(cè)[11]等領(lǐng)域都取得了豐碩的研究成果。然而，突發(fā)公共衛(wèi)生事件中的大數(shù)據(jù)不僅包含醫(yī)療大數(shù)據(jù)，更包含了政府大數(shù)據(jù)以及社會(huì)大數(shù)據(jù)。

政府開放數(shù)據(jù)使突發(fā)共事件中的信息更加公開透明，公眾對(duì)信息的獲取也更加及時(shí)與便利。社會(huì)數(shù)據(jù)是人們?cè)谏鐣?huì)生產(chǎn)活動(dòng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)的主要來源。疫情初期我國(guó)在公共衛(wèi)生應(yīng)急管理和處置能力上還存有一些不足。使其在防控期間產(chǎn)生了無序、復(fù)雜且海量的數(shù)據(jù)，通過傳統(tǒng)方式利用這些數(shù)據(jù)對(duì)于開展應(yīng)急治理行動(dòng)的參考作用不大。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)則可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)治理。

突發(fā)公共衛(wèi)生事件中的謠言傳播給社會(huì)帶來了巨大的影響，大數(shù)據(jù)技術(shù)在精準(zhǔn)防疫的同時(shí)，也在輿情預(yù)警方面做出了實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。利用疫情輿情數(shù)據(jù)，從海量多元異構(gòu)的數(shù)據(jù)中識(shí)別疫情輿情的參與人群、謠言的傳播路徑以及情感傾向，從而揭示輿情事件的事實(shí)，做到及時(shí)辟謠，避免引起不不要的恐慌[12]。

2 模型構(gòu)建過程

2.1 模型構(gòu)建需求分析

突發(fā)公共衛(wèi)生事件中包含著各種類型的數(shù)據(jù)，數(shù)量巨大，在收集和處理上具有一定難度。傳統(tǒng)的處理方式已經(jīng)不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的突發(fā)公共衛(wèi)生事件，也可能帶來處理的難度和阻礙。數(shù)據(jù)雖然處理困難，但是也是一種寶貴的資產(chǎn)?？梢詭椭龀鲋匾獩Q策。通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以幫助政府做出疫情數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)，以及根據(jù)數(shù)據(jù)做出相應(yīng)的對(duì)策。在經(jīng)過大數(shù)據(jù)技術(shù)處理的數(shù)據(jù)后，得到的疫情相關(guān)信息或者知識(shí)更加可靠、有效。大數(shù)據(jù)是政府處理公共衛(wèi)生事件的客觀需求。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可以看出數(shù)據(jù)主體由單主體向多主體轉(zhuǎn)變，避免由個(gè)人決策而出現(xiàn)的失誤。利用數(shù)據(jù)技術(shù)可以更加全面的了解整體信息，對(duì)公共衛(wèi)生突發(fā)事件進(jìn)行相關(guān)性分析，從而發(fā)現(xiàn)突發(fā)公共衛(wèi)生事件內(nèi)部的關(guān)聯(lián)關(guān)系，掌握數(shù)據(jù)內(nèi)部的運(yùn)行規(guī)律，從而為決策帶來科學(xué)性。

2.2 模型構(gòu)建目標(biāo)和原則

2.2.1 模型構(gòu)建目標(biāo)

大數(shù)據(jù)技術(shù)的突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急管理模型的構(gòu)建需要具有科學(xué)性、精準(zhǔn)性以及便捷性等目標(biāo)。大數(shù)據(jù)技術(shù)使得疫情相關(guān)數(shù)據(jù)的使用和處理更加科學(xué)，各個(gè)政府部門可以使用數(shù)據(jù)對(duì)疫情信息進(jìn)行處理。模型也要具有精準(zhǔn)化的特征。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，使得政府部門針對(duì)疫情進(jìn)行精準(zhǔn)處理。也可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)合理分配公共資源，保證民生需求，平衡社會(huì)恐慌心理。利用居民數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)處理整合，可以支持各種應(yīng)用場(chǎng)景。能夠利用大數(shù)據(jù)技術(shù)篩選和排查疫情，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的精準(zhǔn)化和智能化，支持社會(huì)處理的數(shù)據(jù)融合方式。構(gòu)建的模型也能夠快捷響應(yīng)需求，降低政府治理疫情的成本。采用協(xié)同方式控制疫情，對(duì)疫情數(shù)據(jù)有效整合，幫助各級(jí)政府實(shí)現(xiàn)患病、密接、隔離、復(fù)工等人員的快速統(tǒng)計(jì)和精準(zhǔn)排查，利用數(shù)據(jù)保證疫情有效控制的同時(shí)，也促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇和發(fā)展。

2.2.2 模型構(gòu)建原則

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助政府實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，消除數(shù)據(jù)融合障礙，提升大數(shù)據(jù)治理能力，創(chuàng)新政府應(yīng)急管理服務(wù)，從而更好的利用數(shù)據(jù)，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的目標(biāo)。因此，在構(gòu)建突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急管理模型時(shí)，要注重多元性、導(dǎo)向性和服務(wù)性等原則。大數(shù)據(jù)的來源呈現(xiàn)多元化的特征，這包括政府?dāng)?shù)據(jù)、公眾行為數(shù)據(jù)以及醫(yī)療數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)使得模型處理時(shí)要能夠應(yīng)對(duì)多元化的數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)的來源、數(shù)據(jù)的維度以及數(shù)據(jù)的類型方面，都要能從模型中找到相應(yīng)的解決方法，這個(gè)是突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急管理模型構(gòu)建的前提，也是實(shí)現(xiàn)突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急管理模型的高標(biāo)準(zhǔn)要求。

2.3 模型構(gòu)建

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急管理模型能夠加速推進(jìn)公共衛(wèi)生業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化，打通突發(fā)公共衛(wèi)生事件關(guān)聯(lián)信息壁壘，通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)突發(fā)公共衛(wèi)生事件治理流程和治理模式，推動(dòng)公共衛(wèi)生工作為民服務(wù)、防控能力、決策水平的持續(xù)升級(jí)。通過突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急管理模型構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)對(duì)城市公共衛(wèi)生安全。對(duì)于突發(fā)公共衛(wèi)生事件安全來說，必須有健全的監(jiān)測(cè)預(yù)警機(jī)制作為支撐。基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急管理模型由大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、大數(shù)據(jù)處理層、大數(shù)據(jù)分析層以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用層四個(gè)部分組成，如圖1所示。

圖1 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急管理模型Fig.1 Emergency management model of public health emergencies based on big data technology

2.3.1 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層包括獲取數(shù)據(jù)的過程，以實(shí)時(shí)的方式從各個(gè)數(shù)據(jù)來源，包括數(shù)據(jù)庫(kù)、API、隊(duì)列、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)提供者采集或同步最新的數(shù)據(jù)變化。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步，捕獲源數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)變化，并在毫秒內(nèi)更新到目的數(shù)據(jù)庫(kù)。并且能夠支持大部分商業(yè)和開源的數(shù)據(jù)庫(kù)類型，包括關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)雙向同步，自動(dòng)映射關(guān)系型到非關(guān)系型、定義數(shù)據(jù)規(guī)則，監(jiān)控和分析所提取的數(shù)據(jù)質(zhì)量。其中，關(guān)系數(shù)據(jù)源是指通過JDBC 驅(qū)動(dòng)連接的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。NoSQL 數(shù)據(jù)源支持連接基于分布式文件存儲(chǔ)的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。關(guān)系數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)主要以二維的方式組織，以實(shí)現(xiàn)二維查詢。

2.3.2 大數(shù)據(jù)處理層

大數(shù)據(jù)處理層是對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，主要是ETL過程。ETL 通常是將多來源的異構(gòu)數(shù)據(jù)，進(jìn)行處理后得到具備完整性、一致性的數(shù)據(jù)模型。ETL 模塊以工作流的形式實(shí)現(xiàn)為庫(kù)表提取數(shù)據(jù)模型的語(yǔ)義，通過易于操作的可視化工具，將數(shù)據(jù)加工成具備語(yǔ)義一致性與完整性的數(shù)據(jù)模型；也可以增強(qiáng)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型的能力。通過封裝ETL算法，將技術(shù)分離，可以實(shí)現(xiàn)ETL 自助操作。和傳統(tǒng)ETL的不同點(diǎn)是，每一條新產(chǎn)生并進(jìn)入到平臺(tái)的數(shù)據(jù)，會(huì)在秒級(jí)范圍被響應(yīng)，計(jì)算，處理并寫入到目標(biāo)表里。

2.3.3 大數(shù)據(jù)分析層

大數(shù)據(jù)分析層支持多種高效實(shí)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包含了分類、回歸、聚類、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)5 大類機(jī)器學(xué)習(xí)的成熟算法。其中包含了多種可訓(xùn)練的模型：邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、線性回歸、K 均值、DBSCAN、高斯混合模型。這些分析方法能夠有效對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)之間的規(guī)律，為政府部門決策提供支持。

2.3.4 大數(shù)據(jù)應(yīng)用層

數(shù)據(jù)應(yīng)用層的功能包括分析人員流動(dòng)、查詢密接人員、建設(shè)防控體系、助力復(fù)工復(fù)產(chǎn)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠查詢?nèi)藛T流動(dòng)數(shù)據(jù)，并根據(jù)地圖數(shù)據(jù)為公眾、政府展現(xiàn)詳細(xì)地點(diǎn)信息，幫助政府掌握全面信息及疫情防控狀況。利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，融合出行信息、支付信息以及基站信息等，可以隨時(shí)追蹤和定位患者及接觸者的軌跡，預(yù)測(cè)傳播路徑，鎖定密接人員，為政府進(jìn)行管控提供信息。大數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠有效推動(dòng)疫情防控體系的建設(shè)。

3 結(jié)論

在疫情防控期間，政府部門依托大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新突發(fā)公共衛(wèi)生事件治理模式、重構(gòu)突發(fā)衛(wèi)生事件治理流程，同時(shí)融合了通信部門、交通部門、衛(wèi)健部門、公安部門和社區(qū)等多個(gè)數(shù)據(jù)源，為提升突發(fā)公共衛(wèi)生事件治理能力提供技術(shù)和理論依據(jù)。通過構(gòu)建突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急管理模型，展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，能夠保障政府部門有效防控和管理疫情，是政府部門智慧管理方法以及社會(huì)責(zé)任感的有機(jī)結(jié)合。