医院人工智能传染病预警系统的设计与应用

杨友林 胡 鑫 袁景山

公立医疗机构是突发公共卫生事件防控救治体系的主力军，承担着各方救治和防控的重任。目前，多数公立医疗机构缺乏有效的技术手段对新发传染病进行高效跟踪、筛查和预测。因此，积极应用大数据、人工智能等信息技术对疫情进行有效跟踪、筛查及预判，建立医院人工智能传染病预警系统，切实做到预防为主、关口前移以及防治结合具有重要意义[1-2]。为此，本研究设计医院人工智能传染病预警系统，为公立医疗机构高效跟踪、筛查和预测新发传染病提供有效的技术手段。

1 医院人工智能传染病预警系统设计

1.1 系统逻辑结构

医院人工智能传染病预警系统包括数据采集系统、传染病分析系统、传染病预警系统以及用户统一认证中心4个子系统，其逻辑结构见图1。

1.1.1 数据采集系统

图1 医院人工智能传染病预警系统逻辑结构

负责对内实时采集医院门诊日志，制定统一的数据标准，对外提供标准数据接口和标准数据模板，充分考虑扩展性，一旦推广应用，各医院只需按照标准的数据接口接入或下载标准数据模板填报，系统即可实时采集各家医院的信息。系统采集的主要数据信息有：患者个人基本信息、门诊日志(发热门诊)、病历记录、治疗记录、影像数据、检验数据及其他相关数据。

1.1.2 传染病分析系统

负责对采集数据进行处理、传染病特征分析、患者发病特征分析、挖掘潜在的患者和潜在高危人群、分析结果实时以及多维度展示。系统打破传统的规则模型，运用大数据、人工智能等先进信息技术建立“大数据条件分析模型”，对数据进行清洗、加工和统计分析，实时挖掘潜在新发传染病患者和潜在高危人群、潜在可能出现的传染病以及潜在其他疾病危险，向相关职能科室和医学专家进行展示。

1.1.3 传染病预警系统

用于设置预警参数、实时预警及传染病态势感知。积累历史传染病防控经验，结合相关症状从时间、空间在传染病预警系统设置预警参数阈值，当某种发病症状达到阈值，系统进行主动预警，并自动向相关职能部门发送预警通知[3]。从传染病发病特征、时间分布、地理区域分布等维度分析展示传染病态势，为新发传染病的防控提供第一手数据支撑。

1.1.4 用户统一认证中心

负责统一进行认证应用配置、机构和(或)科室维护、用户-角色-权限分配以及登录认证。

1.2 主要技术路线

医院人工智能传染病预警系统采用浏览器与服务器(browser/server，B/S)架构，系统部署后通过浏览器进行使用。包括表现层、服务层、技术层、数据层4个技术分层，其技术架构见图2。

图2 医院人工智能传染病预警系统技术架构

1.2.1 统一数据采集方式

采集患者基本信息、门诊日志(发热门诊)、病历记录、治疗记录、影像数据以及检验检查数据[4-5]。针对数据采集存在数据量大、标准不一致、实时性要求高等问题，制定一套统一的数据标准、数据接口，搭建医院人工智能预警系统PAAS平台，各医疗机构按照接口标准接入即可实现数据的实时采集[6]。

1.2.2 数据分析及挖掘方式

系统对采集的数据进行清洗、加工及结构化存储，采用自然语言处理(natural language processing，NLP)技术对发病特征、治疗记录、病历信息等进行语义分析，提取病史、症状特征、诊断、检查结果及治疗等关键词，用词向量将非线性回归到线性分类，运用确定有穷永动机(deterministic finite automaton，DFA)算法、支持向量机(support vector machine，SVM)等机器学习算法训练模型，挖掘潜在新发传染病患者和潜在的高危人群，并定期自动更新模型训练样本、调整模型参数，自动进行模型训练自动学习，其数据挖掘流程见图3。

图3 数据挖掘流程

1.2.3 新发传染病预警提示

系统通过商业智能(business intelligence，BI)可视化从发病症状、治疗情况、区域分布、单位分布、职业分布、年龄分布、性别分布等多个维度呈现传染病态势、发病症状态势和治疗态势[6-7]；系统可设置预警阈值，使用短信、邮件的方式自动发送预警通知，及时通知相关职能部门，提高医疗机构对新发传染病的识别能力[8-9]。新发传染病预警可视化架构见图4。

图4 新发传染病预警可视化架构图

1.2.4 加强医院数据安全

以虚拟化技术为核心，利用计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等模块，将方法计算、存储、网络等虚拟资源融合到一台标准X86服务器中，形成基础架构单元，搭建超融合私有云，并利用云安全组件搭建信息安全防御体系，包括堡垒机、安全套接层(security socket layer，SSL)、虚拟专用网(virtual private network，VPN)及防火墙等[10]。超融合体系架构见图5。

图5 超融合体系架构

2 医院人工智能传染病预警系统优势

应用医院人工智能传染病预警系统可充分发挥医院信息化技术优势，提高区域内新发传染病防控工作效率和质量，实现信息快速沟通，整合各医疗机构率先形成横向到边、纵向到底的新发传染病在线预警网络，实现疫情防控期间的统一调度、方案共享、救治指导、疫情预警等方面的快速响应[11-12]。

2.1 疫情信息可视化集中呈现

为地方政府制定决策和部署工作提供数据支撑；同时，地方政府可根据疫情实时发展态势，实现“大数据疫情防控指挥统筹兼顾、局部疫情优先调度”的功能。

2.2 实现应对新发传染病的统一调度

提供最快捷、准确的信息传输通道，实现疫情信息实时快速精准地上传下达，确保从中央到地方的决策部署第一时间传达到基层，有效遏制新发传染病疫情传播。

2.3 完善突发公共卫生事件应急体系

弥补现有传染病报告卡仅对已知疾病诊断编码的判断结果，对于新型疾病的确认时间周期长，上报逐级审核汇总再上报，人为干扰因素太多，无法实现应对突发大规模传染病流行的缺陷。

2.4 保障敏感数据安全

为政府部门、医疗机构、疾病预防控制中心等疫情防控单位提供数据安全技术支撑，保障数据规范使用，防范网络安全突发事件，为疫情防控工作提供可靠支撑。

3 结论

医院人工智能传染病预警系统有利于新发传染病确诊和疑似病历汇聚分析，可服务于疫情防控、临床救治和科研攻关，对疫情发展进行高效跟踪、筛查及预测，为科学防治、精准施策和便民服务提供有力支撑。医院人工智能传染病预警系统可在各级卫生健康主管部门使用，为疾病的科学防治、精准施策和便民服务提供有力支撑。