大数据应用背景下的公共卫生应急响应体系建设——以邯郸市为例

田 丰，生 龙，赵继军，张海芳，李建坡，张 萍

习近平总书记强调，“要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化”。随着互联网、云计算和物联网技术的成熟，医疗卫生信息化的广泛普及，使得医疗卫生数据迅速积累，健康医疗领域快速进入“大数据”时代[1-2]。有效利用健康大数据资源、最新医学研究成果以及现代人工智能技术平台，创建涵盖健康管理、疾病检测、风险评估与干预的评估体系，将为健康中国建设及突发公共卫生事件应对策略提供有力支撑[3-5]。

1 大数据在突发事件预警及政府决策中的应用

利用大数据、人工智能等手段可以辅助政府提升突发公共卫生事件监测能力[6-7]，及时准确判断，科学合理决策，有效调配资源[8-9]，保障人民群众身体健康和生命安全。

1.1 大数据辅助实时预警体系 当突发疾病或公共卫生事件时，人工智能（artificial intelligence,AI）系统能够自动挖掘新闻报道和在线内容，辅助识别可能导致潜在流行病或疫情的异常情况[10]。目前，国外已开展多款应用实时医学监控系统，为疾病流行监测发挥重要作用，如：美国于2002年建立的疾病暴发与实时监控系统[11]、美国公共卫生零售数据监测系统[12]、美国国家诺如病毒监测网络[13]、法国圭亚那地区武装部队空间监测系统[14]等。东京大学研究者利用医院数据和搜索引擎数据建立AI模型[15]，用于有效预测流感感染规模。北京市朝阳区构建以街道为单位的区域防病预警网络[16]，利用传染病疫情监测报告数据建立数据库，采用“时间+时空”预警模型自动运算，将探测到的病例异常增加或聚集的信号，以手机短信的方式自动发送给突发传染病事件处置群组，有力地提升区域监测预警的水平。浙江省充分结合大数据和云计算等信息化技术[17]，创新运用“五色图”“健康码”“智控指数”等数字化社会治理手段，为分区、分级精准施策提供基础。

1.2 基于大数据模型的疫情研判体系 新型冠状病毒肺炎（coronavirus disease 2019,COVID-19）疫情发生初期，国内外研究团队通过构建不同流行病学模型，拟合估测累计确诊病例数的消长过程，并模拟政府未采取防控措施和采取防控措施对比曲线，极为准确地预测了COVID-19疫情走势[18-19]，为政府加强管控措施、调配医疗资源提供重要参考。如：根据早期大数据构建数据模型，估算出在传播早期COVID-19基本传染数R0为2.6左右（即1例患者可感染2.6人），在未进行干预情况下，流行加倍时间为6.4 d，即感染人数每6.4 d增加1倍[20-22]。由于我国采取了各种强有力的措施，R0很快下降到可控范围[23]。

1.3 大数据分析助力疫情科学精准防控 自COVID-19疫情发生以来，多个省市通过基于大数据、传染病模型与地理信息学系统（geographic information system,GIS）等分析方法，利用GIS技术和反向传播神经网络等方法相结合，对不同区域疫情等级及空间分布进行评估，为疫情后期防控提供有力技术支撑[24]。如：兰州大学公共卫生学院团队开展的“基于GIS甘肃省COVID-19流行特征分析课题”和甘肃省的地理信息公共服务平台“天地图·甘肃”等在疫情防控方面发挥了积极的作用[25-26]；北京市疾病预防控制中心每天定时发布疫情新增确诊病例所在的小区或活动场所，为居民和疫情防控工作提供参考[27]。近期，有研究者使用AI算法模型，对不同个体的新型冠状病毒感染症状进行分析，用以辅助临床医生对患者进行分级和医疗资源调配[28]。

综上，充分利用大数据和现代信息技术手段可有效提升政府应对突发公共卫生事件的响应速度和处置能力，最大程度优化资源调配，减轻基层负担，提升工作效率，保障人民群众身体健康和生命安全。避免疫情发生后，基层填表“战疫”、各级层层加码等低效和形式主义问题的出现。

2 大数据应用现状与存在的问题

以邯郸市为例，该市近年来积极推进智慧城市建设，各部门已经建立较完善的信息化系统，但是各个系统之间仍存在着信息孤岛。建立一个跨部门、跨系统的信息平台，将不同部门、不同专业系统整合起来，消除城市管理信息碎片，深度挖掘大数据应用，发挥城市综合管理效益，全面提升城市运行管理能力，在后疫情时期打造平战结合的、辅助城市精准管理和指挥决策的信息化平台势在必行[29-30]。

2.1 政府部门间的信息孤岛有待打通 邯郸市于2016年启动了“三民工程”（市民网、市民卡和市民车），其中市民网融合了政务服务、公共服务、便民服务内容，促进政府相关部门间信息的交换和沟通。但由于全市缺乏统一的应用系统支撑平台，各部门业务系统均缺乏全市视角下的顶层规划，各业务系统间信息孤岛现象严重，无法系统分析用户行为数据，为政府提供数据精准决策服务。

2.2 现有医疗大数据有待进一步整合 邯郸市于2019年5月搭建了健康医疗大数据中心，已完成基础云平台和大数据应用平台搭建工作。由于各医疗卫生单位在早期规划信息化系统时国家尚无建设标准，不同信息系统数据格式、数据库类型、底层设计差异巨大，给数据的交换和实时共享带来障碍，数据壁垒尚难打破，须将不同系统、不同平台的数据定期抓取和转换，实时互联互通并有效整合，以发挥大数据的优势，目前有待进一步开发。

2.3 突发公共卫生事件直报网络尚未实现智能化 国家疾病预防控制信息系统负责各级公共卫生不良事件的上报，主要包括传染病监测、突发公共卫生事件以及发病死亡情况等[31]。该报告网络已覆盖邯郸市所有乡镇卫生院和二级以上医院，目前监测哨点达359家（含县级疾控机构19家），实现全市街道（乡镇）以上的全覆盖。在突发公共卫生事件报告方面，采用哨点报告+疾控审核的方式逐级上报，由于上报过程须要人工审核，周期较长，且很大程度依赖于接诊医生经验，尚无法实现对多家医疗机构电子病历数据进行智能自动化分析及实时预警[32-33]。

3 基于大数据的疫情预警及应急指挥体系建设

根据党的十九大战略部署，为进一步推进健康中国建设，提升居民卫生健康水平，完善全民健康的制度体系，科学有效应对突发公共卫生事件，各地根据实际情况，充分挖掘大数据资源并提升利用水平，构建了一个平战结合的应急突发事件大数据分析研判体系。在此基础上，建立了多部门联动的数字化应急预警机制[34-35]，构建了疫情大数据服务体系，全面综合提升了突发公共卫生事件应急预警体系建设和响应处置能力。

3.1 提高基础信息采集的时效性和数据接入的完整性 基础信息采集的时效性和数据接入的完整性是实现现代社会管理科学化、信息化、规范化的基础，是建立现代化城市公共服务体系的根基。基础信息数据量巨大，来源复杂，采集工作繁杂，如何提高信息采集的时效性和数据接入的完整性是构建疫情大数据服务体系的关键。以此次邯郸市COVID-19疫情防控工作为例，全市涉及近千万人口大量的基础信息数据的收集，从技术人员数据库表格的设计，数据录入人员数据的逐条录入到数据采集员逐门逐户的数据采集，所有数据须要保持从类型到格式的高度统一和完整。现有数据录入和采集工作依靠大量基层工作人员、民警和志愿者的人海战术，工作量大、错误率高、时效性差，给疫情防控工作造成了不小的阻碍。因此，须要依托新一代信息化技术，进一步提高基础信息采集的时效性和数据接入的完整性。

3.1.1 加速以物联网、AI、云计算技术为基础的城市新型基础设施建设 构建以5G通信技术为桥梁的网络空间高速公路，提高基础数据采集的信息化覆盖度，将现有的无接触温度检测系统收集到的数据，通过无线通信网络传递到数据采集服务器；对居家被监管人员实行门磁感应监控，通过低功耗蜂窝网络，将重点人员的居家情况上传到数据采集服务器；通过手机信令的空间位置信息追踪记录疫情传播轨迹信息等。

3.1.2 设计完善信息化数据采集应用系统 依托现代化的移动互联网技术，充分利用微信、QQ等移动通信APP，制定数据采集移动应用程序。通过程序内置的图像识别、语音识别等功能，自动化地将手写文本数据、人员语音进行数字化转化和上传，减少基层工作人员的数据采集和录入等工作，提高数据采集和录入的准确性和时效性。

3.1.3 加快构建跨部门数据融合平台 利用成熟的云存储和云计算技术，打破数据孤岛，将各部门、企事业单位已有的基础信息数据进行统一汇聚和管理。例如，此次COVID-19疫情，将政府办、卫生、公安、统计、教育、交通等多部门的数据进行汇聚存储，依托已有系统进行跨部门的数据融合，可有效降低人员重新培训和搭建新系统的人力、财力和时间成本。

3.2 进一步完善基础信息采集平台规划构建 各地在进行基础信息化平台招标布局时，区域内应当进行统一的规划和设计，避免数据垄断和重复建设。规划初期，除整体信息连接的拓扑网络外，还应充分考虑未来信息平台的整合和数据交换，对数据格式、类型、底层实现方式、数据交换方法等进行全局的规划，进一步规范信息平台开发方式。避免信息平台搭建启用后，信息数据只能应用于单一系统，以及因数据垄断捆绑应用系统、绑架用户等问题。通过进一步完善基础信息采集平台的构建，实现信息的互联互通和实时共享，为基于大数据的分析、决策和应用奠定基础。

3.3 基于大数据的多部门联动数字化预警体系 充分发挥大数据优势，整合多个部门平台信息共享，完善机制协调联动。在进行信息化布局时，前瞻性规划，构建符合电子化、可视化、智能化的数字化预警体系：一是通过电子化，实现预案的文本编辑、分类查询等功能；二是通过可视化，综合运用文字、声音、图像、视频等要素，整合各种突发事件部门信息导入、GIS自动定位功能等，与预案流程图关联，完成指令推送，快速获取突发事件现场信息，实现应急预案的结构化、流程化和精准化，根据类型快速自动匹配预案、启动并分发预案任务以及相关数据的统计和分析等；三是在智能化方面，通过三维仿真系统和现场视频监控模块，快速获取实时数据信息，实现与突发事件现场实时互动，与卫生、教育、公安、交通、消防等多种救援力量之间信息互通，实现现场视频监控数据、应急资源储备状况、突发事件演化分析信息等资源共享。系统构架平台分层模型如图1所示。

图1 平台分层模型Figure 1 Layer model for platform

3.4 构建应急突发公共卫生事件大数据分析研判体系 进一步完善现有信息化平台功能，拓展建设成为平战结合的应急突发公共卫生事件大数据分析研判体系，构建一个集多源异构数据汇聚接入、大数据融合管理和分析、数字化信息展示和应用共享为一体的综合性应急管理调度指挥系统。充分整合利用现有人才技术条件，应用“互联网+监管”模式，依托现有的网格化管理体系，基于现有的信息化数据平台，运用AI、大数据、云计算等先进技术，提升科技支撑能力、监管防控能力、辅助智慧决策能力及化解重大安全风险的能力，破除事故灾害防治技术瓶颈，推进风险智能研判预警水平。

3.5 搭建平战结合的应急指挥系统 目前各地、各县区和有关部门已搭建的依托不同网络的电视电话会议系统，由于前期投入有限和建设时间较久等原因，除公安、水利等少数部门外，大部分电视电话会议系统稳定性和交互性能较差，在应急突发情况下很难达到实时指挥调度作用。在疫情发生时，虽然可以临时改造卫生系统现有远程会诊体系，实时地查看一线救治情况、调度指挥医疗资源，但该系统连接多为医疗联合体合作单位，覆盖面有限。为此，须进一步统筹规划，建立统一高效的突发公共卫生事件应急调度指挥平台，依托现有各部门信息化系统，整合卫生、公安、交通、环保、教育、国土等部门系统资源，以及城市各类行业数据、业务运行等数据，强化跨部门、跨领域数据融合。平时，提升城市突发公共卫生事件预防和联动处置能力，提高城市管理运行效率；战时，运行中心按照应急预案转变为应急指挥中心，服务应急指挥。

该系统应符合多平台融合以及数据共享的技术要求，以大数据、云计算、通信技术为支撑，突出突发公共卫生事件多部门信息汇聚、大数据分析研判、风险发展态势预测等功能。构建应急指挥辅助决策领导驾驶舱、应急指挥辅助决策终端支持子系统、应急指挥辅助决策后台管理子系统等，增强基础信息资源汇聚、现场信息获取、风险研判等能力，进行后台数据的可靠存储和分析预测；在共享与展示层，可依靠云计算、知识图谱技术，将各部门现有的指挥调动中心进行数据的融合共享，实现各部门的数字化联动。

当前，我国已进入疫情防控常态化阶段，政府应进一步加强主导，完善顶层设计，加快信息平台建设，更加充分挖掘利用大数据、云计算、AI等技术手段，提升管理效能和水平，构建智慧型公共卫生应急响应体系，为健康中国建设提供坚实基础和可靠保障。