基于大数据深度学习的公共卫生管理平台新模式

吴杰 汪小雨 张雷

基金项目：重庆交通大学2020年大学生创新创业训练项目;项目编号：S202010618004

摘要：本文通过对现有公共卫生管理平台模式的分析，发现传统公共卫生管理平台在面对突发性公共卫生事件时存在着预防不到位、发现不及时、管理不彻底的问题。文章提出的新模式结合大数据技术和深度学习理论，着重解决数据来源和模型结果中存在的问题，为公共卫生管理平台的发展提供了新的模式和方向。

关键词：大数据技术;深度学习理论;实时性;公共卫生管理新模式

中图分类号：R197.1文献标识码：A文章编号：1672-9129（2020）14-0106-01

国内外的公共卫生应急管理体系在突发重大疫情的冲击下暴露出了自身的短板，反映出国内缺乏全方位测控居民身心健康的平台的不足;而且随着经济的快速发展，公共卫生医疗资源分布不均衡和生态环境的恶化问题也日益突出。怎样改变传统公共卫生管理平台的发展模式来解决上述问题具有很强的研究意义。

1可行性分析

1.1背景分析。目前国内外普遍面临着因经济快速发展而引发的生态环境的恶化问题，同时因为区域发展的不均衡性，导致医疗配套资源未跟上，公共卫生医疗事业和生态环境事业的压力愈加繁重，为此我国对医疗卫生行业的投资比重也逐渐攀升。

1.2市场分析。由于缺乏适当的心理健康教育，我国出现了许多心理疾病的携带群体和潜在患者。但近几年国内的智能健康监测设备的普及率迅猛攀升，加之其数据存储和分析能力不断提升，已经为该模式的转变提供了充足的准备。另外，我国众多的大型城市和企业对提高公共卫生管理能力存在着巨大的需求。

1.3价值分析。该模式将居民、社会、政府联系起来，通过居民自我管理和政府的宏观调控，对重大疫情和公共卫生突发事件的控制起到未雨绸缪的作用，有效推进“健康城市”的建成。

2技术应用

2.1大数据技术应用。数据更新不及时和数据分析不当是传统公共卫生管理平台的主要问题，背后的主要原因就是未联系大数据技术。将大数据技术运用到数据收集、数据存储和数据分析等过程中，将大大提高平台的管理效率。

2.2外挂智能设备应用。近几年国内的智能健康监测设备普及率的迅猛攀升与设备数据存储和分析能力的不断提升直接影响到公共卫生管理的发展方向。让数据采集简单化的同时，也为公共卫生管理平台的发展减轻了负担。

3模式建立

3.1模式思路。针对传统公共卫生管理系统无法全方位实时测控居民身心健康的短板和现有应急管理体系在重大公共卫生突发事件爆发时暴露出的不足等问题，本文给出了“大数据+深度学习”背景下公共卫生管理平台发展的新方案、新模式。

该模式以外挂智能设备采集、客户端信息录入、网络信息收集三重途径获取得到的居民身心健康数据为基础，以数据采集—监测评估—控制反馈为主线，以大数据理论和深度学习算法为核心，组建监控分析、预警反馈和健康等级标度划定等板块以构成新型的公共卫生管理模式。

3.2模式板块。

（1）重大疫情和公共卫生突发事件应急管理板块。该板块以外挂智能设备收集的居民身体健康指标和网页端收集的居民心理健康指标为基础，在经过数据处理和深度学习模型构建等操作后，能够及时筛选出身心健康水平超标的用户，并判断用户所在区域是否存在潜在性的公共卫生事件。若存在，则协助政府部门及时对公共卫生突发事件进行应急管理;若不存在，则充当保障居民身心健康的“家庭医生”。

（2）健康城市管理板块。该板块以已得到的区域居民健康数据和网络爬虫得到的公共生态环境数据为基础，在经过指标权重计算和DEA-C2R模型构建后，量化城市的健康水平。一方面為居民推送周围环境情况，适当采取保护措施;另一方面为政府筛选不健康的地区，协助政府对公共卫生环境作出宏观调整。

3.3技术路线。实现该模式的完整技术路线主要包括：特征构建、数据收集、数据处理、监测评估（数据分析）、预警反馈（结果分析）。其核心步骤是数据收集和数据分析两个过程。

（1）数据收集。数据的来源有三个途径：①外挂智能设备收集居民心率、血压、血氧等身体健康数据;②客户端通过对居民填报的专业心理调查问卷和与心理医师交流等信息的分析，获取得到居民的心理健康数据;③网络爬取统计生态年鉴和生态环境信息发布平台相关信息，实时收集城市健康信息和区域环境卫生状况数据。

（2）数据分析。基于不同途径收集的数据，提取得到居民身体健康、居民心理健康和公共卫生环境三类信息，并通过系列处理后存入HBase数据库。运用模型融合和回归的思想，通过基于深度学习和神经网络的健康评估模型，判断该区域存在突发公共卫生事件的可能性;通过DEA-C2R模型，判断对居民健康造成的不利影响程度。

3.4模式功能。在该模式中，具有三大功能：①充当居民的家庭医生，输出居民个人的身心健康状况报告并提出合理建议，保证居民的健康。②实现对重大疫情和公共卫生突发事件的管理;通过捕捉管控患病群体，疏导引导健康群体，完成对潜在的区域性公共卫生事件的预防及管理。③实现对公共卫生环境的动态测控;结合结果对地区建设提出建议，为健康城市和健康中国战略提供有力保障。

4结语

在信息互联和公共卫生事件的爆发风险急剧增大的背景下，该模式通过整合外挂智能设备、客户端和网络爬虫等信息收集渠道，避免了传统公共卫生管理平台数据更新不及时的弊端;开创式地将大数据技术和深度学习理论结合并融入到公共卫生环境的监测、预防与管理中，提高了平台应急管理的能力，为公共卫生管理平台的发展提供了新的模式和方向。

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