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讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

來源:動(dòng)脈網(wǎng)   2020年03月13日 14:32 手機(jī)看

文 | 陳鵬

不同于以往的情況,我國的科技水平如今已經(jīng)有了大幅提升,甚至在某些領(lǐng)域領(lǐng)先全球,尤其是云服務(wù)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)等創(chuàng)新科技。在本次疫情防控工作中,我們用高科技武裝自己,將這些技術(shù)變?yōu)閼?yīng)對(duì)疫情的有力武器,在疫情追蹤溯源、路徑傳播、發(fā)展模型預(yù)測、資源調(diào)配等領(lǐng)域加以廣泛應(yīng)用。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

本文中大數(shù)據(jù)在疾控中的應(yīng)用(動(dòng)脈網(wǎng)制圖,僅供參考)

大數(shù)據(jù)究竟對(duì)本次疫情防控做出了哪些貢獻(xiàn)?在未來的疾控中可以發(fā)揮什么樣的潛在作用?動(dòng)脈網(wǎng)(微信號(hào):Vcbeat)對(duì)此進(jìn)行了梳理。

大數(shù)據(jù)在疾控預(yù)警及監(jiān)測中不可或缺,前提是“真實(shí)”數(shù)據(jù)

根據(jù)媒體的報(bào)道,2019年12月26日,湖北省中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院呼吸內(nèi)科主任張繼先在電子病歷系統(tǒng)中存儲(chǔ)一個(gè)病例時(shí)驚訝地發(fā)現(xiàn),當(dāng)天上午已經(jīng)有另外三條類似的數(shù)據(jù)都包含發(fā)熱、咳嗽和華南海鮮市場三個(gè)相同的關(guān)鍵字。

經(jīng)驗(yàn)豐富的張繼先感覺出了異常,并于12月27日向副院長、院感及醫(yī)務(wù)匯報(bào)。院方果斷把數(shù)據(jù)上報(bào)武漢市江漢區(qū)疾控中心。到了12月29日,類似數(shù)據(jù)增長到7條,張繼先再次向醫(yī)院報(bào)告。醫(yī)院立刻召開多部門會(huì)診,隨后,湖北省中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院直接向湖北省及武漢市衛(wèi)健委疾控處報(bào)告。

張繼先被認(rèn)為是“疫情上報(bào)第一人”,湖北省中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院則是第一家正式上報(bào)疫情的醫(yī)院。

公開報(bào)道中最早的病例可追溯到2019年12月8日。這半個(gè)月期間,武漢市的其他醫(yī)院也陸續(xù)收到了類似的病例。根據(jù)報(bào)道,出于謹(jǐn)慎考慮,院方選擇首先進(jìn)行基因測序確定病原體再行上報(bào)。考慮到這是一種全新的病毒,基因序列也需要時(shí)間,這也無可厚非。

不過,我們假設(shè)一下,如果當(dāng)時(shí)有大數(shù)據(jù)及人工智能能夠第一時(shí)間抓取到這些早期的蛛絲馬跡,情況是不是會(huì)向另外一個(gè)方向發(fā)展呢?

當(dāng)然,也有人會(huì)提出質(zhì)疑,為什么從2004年開始運(yùn)行,當(dāng)時(shí)耗資7.3億元巨資建設(shè)的國家傳染病與突發(fā)公共衛(wèi)生事件網(wǎng)絡(luò)直報(bào)系統(tǒng)(下文簡稱疾控直報(bào)專網(wǎng))沒有發(fā)揮預(yù)警作用?

根據(jù)動(dòng)脈網(wǎng)的了解以及媒體的公開報(bào)道,疾控直報(bào)專網(wǎng)并非沒有發(fā)生作用,但其數(shù)據(jù)來源完全取決于上報(bào)數(shù)據(jù),由于種種因素,疾控直報(bào)專網(wǎng)無法與醫(yī)院內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行直接連通。采集不到數(shù)據(jù),這一系統(tǒng)自然無從發(fā)揮。

2月3日,衛(wèi)健委發(fā)布了《關(guān)于加強(qiáng)信息化支撐新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知》。各地衛(wèi)健委根據(jù)通知不斷改進(jìn)采集方式,多數(shù)醫(yī)院開始采用網(wǎng)絡(luò)直報(bào)的方式,總算逐漸發(fā)揮了專網(wǎng)的作用。

對(duì)于大數(shù)據(jù)來說,真實(shí)的數(shù)據(jù)來源是極其重要的一步。本次疫情的發(fā)展過程中我們可以清楚地發(fā)現(xiàn),依據(jù)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)得出的結(jié)論與事實(shí)相差千里。如何獲取真實(shí)可靠的、來自醫(yī)療機(jī)構(gòu)一線的數(shù)據(jù)?電子病歷系統(tǒng)(EMR)、實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)(LIS)、醫(yī)學(xué)影像存檔和通訊系統(tǒng)(PACS)以及醫(yī)院信息系統(tǒng)(HIS)這幾個(gè)主要的系統(tǒng)為我們提供了可靠的數(shù)據(jù)來源。

EMR是數(shù)據(jù)來源的最初一環(huán),也是國家推動(dòng)的醫(yī)院信息化升級(jí)中的一個(gè)核心系統(tǒng)。從2018年到2019年,國務(wù)院和國家衛(wèi)健委總共有9條政策詳細(xì)提到對(duì)于電子病歷的硬性要求。2019年,全國總計(jì)有7000多家醫(yī)院申報(bào)了國家的電子病歷評(píng)級(jí)。

利用大數(shù)據(jù)及人工智能對(duì)EMR進(jìn)行分析并運(yùn)用于疾控并非無法實(shí)現(xiàn),這是一個(gè)目前的熱門話題。北京大數(shù)醫(yī)達(dá)為南京市疾控中心建設(shè)的疾病與監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)便直接打通連接了當(dāng)?shù)蒯t(yī)院的EMR。

這一疾控監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用了大數(shù)醫(yī)達(dá)最先進(jìn)的大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),對(duì)醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜建立模型,再直接提取EMR進(jìn)行語義結(jié)構(gòu)化,由人工智能匹配知識(shí)庫判斷EMR中是否包含新冠肺炎等傳染病的關(guān)鍵詞。一旦被人工智能判斷為疑似或者是高度疑似則上報(bào)疾控部門,避免醫(yī)院因故遺漏或者遲報(bào)。

系統(tǒng)直接打通并連接到醫(yī)院的EMR,作為省市疾控中心的上報(bào)分析、數(shù)據(jù)匯總及預(yù)警分析系統(tǒng)。它具有很細(xì)的顆粒度,除了40種法定傳染病,也支持各地區(qū)自己補(bǔ)充當(dāng)?shù)卣J(rèn)定的多發(fā)性傳染病。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

大數(shù)醫(yī)達(dá)區(qū)域疾病監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)(所有顯示僅為展示,不代表任何實(shí)際意義)

同時(shí),系統(tǒng)結(jié)合歷史疾控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),并結(jié)合區(qū)域密度和人口流動(dòng)率等大數(shù)據(jù),可以對(duì)疑似數(shù)據(jù)對(duì)傳染病的發(fā)展速度及分布區(qū)域等進(jìn)行預(yù)測,從而為疾控決策給出參考數(shù)據(jù)。

總體來說,要把疫情防控工作做踏實(shí)做到位,需要借助AI+大數(shù)據(jù)技術(shù),既要打通行業(yè)內(nèi)“部-省-市-區(qū)縣”自上而下的垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù),又要橫向打通跨行業(yè)部門“信息孤島”。從頂層設(shè)計(jì)就要實(shí)時(shí)結(jié)構(gòu)化信息互聯(lián)互通,業(yè)務(wù)聯(lián)防聯(lián)動(dòng)。

大數(shù)醫(yī)達(dá)為江蘇省承建的這套系統(tǒng)原本是為春季流感高峰而準(zhǔn)備,沒想在這次更加嚴(yán)重的新冠疫情中發(fā)揮了作用。根據(jù)統(tǒng)計(jì),如果以疫情爆發(fā)的中心城市武漢為原點(diǎn),沿著高鐵線路畫一條半徑約為2小時(shí)的圓圈,可以清晰地看到各個(gè)地區(qū)疾控水平并不一樣。相對(duì)而言,江蘇省的新冠疫情控制的就比周邊要好很多。

專門從事傳染病疾病智能監(jiān)測的長沙雙數(shù)科技則試圖通過解決醫(yī)生在當(dāng)下傳染病報(bào)卡中的痛點(diǎn)從而解決整個(gè)傳染病監(jiān)測的痛點(diǎn)。首診醫(yī)生負(fù)責(zé)制規(guī)定,凡發(fā)現(xiàn)傳染病人,疑似病人病源攜帶者的均由首診醫(yī)生填寫傳染病報(bào)告卡,并作好記錄備查。

傳染病監(jiān)控對(duì)傳染病報(bào)告卡的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高,包括傳染病報(bào)告的及時(shí)性、傳染病報(bào)告數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性都是重要指標(biāo)。這本是一件好事,但客觀上也使得醫(yī)生在實(shí)際傳染病報(bào)卡過程中會(huì)遇到很多問題。

首先是及時(shí)性?,F(xiàn)行規(guī)定甲類傳染病必須在2小時(shí)內(nèi),乙類傳染病及丙類傳染病須24小時(shí)內(nèi)上報(bào)。然而,醫(yī)生填寫傳染病報(bào)告卡信息需要花費(fèi)較多時(shí)間,遇到就診病人多時(shí),就很容易出現(xiàn)疏漏造成沒有及時(shí)上報(bào),這樣就會(huì)導(dǎo)致傳染病的遲報(bào)和漏報(bào)情況的出現(xiàn)。

其次則是傳染病報(bào)告數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。目前多數(shù)醫(yī)院掛號(hào)系統(tǒng)中并沒有完整的地址及電話等信息,在填報(bào)時(shí)無法滿足傳染病報(bào)卡對(duì)病人信息完整性的要求。醫(yī)生只能現(xiàn)場詢問并錄入,過程耗費(fèi)3-5分鐘時(shí)間甚至更長,讓人頗為頭疼。

醫(yī)生對(duì)傳染病疫情是不是有足夠意識(shí)也影響到傳染病的監(jiān)測。在疾控直報(bào)專網(wǎng)的傳染病報(bào)卡中有“不明原因肺炎”的選項(xiàng),實(shí)際上可以對(duì)應(yīng)早期未明確的新冠肺炎。現(xiàn)實(shí)情況則是醫(yī)生基本上都沒有選擇此項(xiàng)選擇報(bào)告,因?yàn)樯蠄?bào)就意味著后續(xù)需要完成一系列登記填表及調(diào)查工作,對(duì)于他們是額外的負(fù)擔(dān)。或者,即使知曉有此選項(xiàng),但缺乏明確的診斷也不敢輕易上報(bào)或無法通過現(xiàn)有系統(tǒng)的規(guī)則進(jìn)行上報(bào)。

目前醫(yī)院的傳染病監(jiān)測報(bào)卡系統(tǒng)不夠智能、對(duì)醫(yī)生的干預(yù)方案不夠有效、醫(yī)院傳染病疫情管理部門對(duì)傳染病遲報(bào)漏報(bào)篩查耗時(shí)耗力,這些都是傳染病監(jiān)測無法做到杜絕遲漏報(bào)的客觀因素,也是傳染病監(jiān)測中的痛點(diǎn)所在。長沙雙數(shù)科技經(jīng)過熟練的實(shí)踐,認(rèn)為這些痛點(diǎn)可以利用大數(shù)據(jù)解決。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

雙數(shù)科技傳染病疾病智能監(jiān)測方案運(yùn)行邏輯

在雙數(shù)科技的傳染病疾病智能監(jiān)測解決方案中,首先匯集EMR、LIS、EMR及PACS四大系統(tǒng)診療數(shù)據(jù),再運(yùn)用雙數(shù)傳染病專家知識(shí)庫、語義分析技術(shù),對(duì)診療數(shù)據(jù)進(jìn)行傳染病疾病相關(guān)特征提取、標(biāo)記。其后,使用傳染病疾病分析模型對(duì)特征進(jìn)行分析比對(duì),從而認(rèn)知傳染病。

一旦認(rèn)知到傳染病病例,系統(tǒng)即時(shí)推送或延遲推送到具體醫(yī)生電腦前端,并可強(qiáng)制鎖死系統(tǒng)要求醫(yī)生必須完成重要的傳染病報(bào)告。

從實(shí)踐來看,醫(yī)生的確在初期不熟悉操作的情況會(huì)有一些微詞;但是在醫(yī)生填報(bào)卡過程中,雙數(shù)利用大數(shù)據(jù)+人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了傳染病的高精準(zhǔn)認(rèn)知、待報(bào)卡信息的自動(dòng)提示、病人信息的自動(dòng)填充、地址信息到街道的智能解析認(rèn)知和重復(fù)報(bào)卡的自動(dòng)去重等一系列優(yōu)化方案來實(shí)現(xiàn)明顯的效率提升。最后,醫(yī)生對(duì)此都予以接受和認(rèn)可。

這一傳染病智能監(jiān)測解決方案還實(shí)現(xiàn)了關(guān)口前移,把疾控直報(bào)專網(wǎng)上報(bào)的校驗(yàn)邏輯全面前移到醫(yī)生填寫傳染病報(bào)告的階段。校驗(yàn)不過就完成不了上報(bào),這樣就有效解決了報(bào)卡完整性和準(zhǔn)確性問題。

醫(yī)生完成報(bào)告?zhèn)魅静?bào)卡后,數(shù)據(jù)完整準(zhǔn)確的傳染病報(bào)卡經(jīng)醫(yī)院傳染病疫情報(bào)告人員審核后再上報(bào)至疾控直報(bào)專網(wǎng),也解決了及時(shí)性的問題。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

雙數(shù)傳染病監(jiān)測平臺(tái)(所有顯示僅為展示,不代表任何實(shí)際意義)

在解決醫(yī)生傳染病報(bào)卡的基礎(chǔ)上,雙數(shù)科技進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了從醫(yī)院內(nèi)網(wǎng)至疾控直報(bào)專網(wǎng)的一鍵直報(bào)功能。2017年5月,中南大學(xué)湘雅醫(yī)院利用該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了傳染病報(bào)卡醫(yī)院內(nèi)網(wǎng)一鍵直報(bào)功能,耗時(shí)不到3秒。這在當(dāng)時(shí)也是極個(gè)別可以實(shí)現(xiàn)內(nèi)網(wǎng)直報(bào)的案例。

目前除了湖南省的中南大學(xué)湘雅醫(yī)院外,重慶醫(yī)科大學(xué)附屬兒童醫(yī)院和貴州遵義醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院均已采用內(nèi)網(wǎng)一鍵直報(bào)的方案。

根據(jù)統(tǒng)計(jì),利用大數(shù)據(jù)和人工智能的雙數(shù)傳染病監(jiān)測方案可以將杜絕遲報(bào)漏報(bào)的有效率做到95%以上;將醫(yī)生的平均傳染病報(bào)卡所耗時(shí)間從以往的5-8分鐘大幅降低到40秒以內(nèi);疾控直報(bào)專網(wǎng)上報(bào)所耗時(shí)間也從2-3分鐘縮短至幾秒鐘。

事實(shí)上,武漢大學(xué)中南醫(yī)院也剛剛在去年采用雙數(shù)傳染病監(jiān)測方案,并在后續(xù)的疫情報(bào)告效率上體現(xiàn)出了優(yōu)勢。不過,在突發(fā)性的未知傳染病早期預(yù)警上,雙數(shù)科技認(rèn)為對(duì)單個(gè)醫(yī)院的數(shù)據(jù)分析的結(jié)果、在說服力還是相對(duì)不足。

相對(duì)而言,雙數(shù)科技認(rèn)為區(qū)域一體化傳染病疫情預(yù)警監(jiān)測方案是應(yīng)對(duì)區(qū)域重大傳染病最好的建設(shè)方案。目前,雙數(shù)科技已經(jīng)完成了區(qū)域一體化傳染病疫情預(yù)警監(jiān)測方案的研發(fā),已經(jīng)在其他省市加快部署計(jì)劃,希望能為中國整體的傳染病信息化進(jìn)程探索新模式。

不要忽視院內(nèi)數(shù)據(jù)快速采集,大數(shù)據(jù)運(yùn)營需要可視化

隨著疾控上報(bào)流程的理順,疾控信息的上報(bào)變得簡單了不少,但多數(shù)醫(yī)院對(duì)于他們身邊正在處理的患者數(shù)量、確診疑似病例分布、內(nèi)部科室人員配比、排班情況和防護(hù)物資等狀況反而難以獲取全貌。通過Excel打印紙質(zhì)表單手寫統(tǒng)計(jì)這種落后方式不得不重出江湖。

低效的數(shù)據(jù)工作給一線醫(yī)護(hù)人員的工作帶來了不少負(fù)擔(dān)和危險(xiǎn),也讓管理者難以獲得全貌。主任和院長無法進(jìn)行快速調(diào)度,甚至影響了正常排班。上海華山醫(yī)院張文宏主任“讓黨員先上”的做法贏得一片喝彩,但其背后的原因之一恐怕也是因?yàn)榫o急時(shí)刻使得理想的調(diào)度流程出現(xiàn)了問題。

實(shí)際上,絕大多數(shù)醫(yī)院依賴廠商的服務(wù),本身缺少快速開發(fā)數(shù)據(jù)采集和處理數(shù)據(jù)的能力。一旦遇到突發(fā)情況沒有辦法處理,信息化系統(tǒng)就變成了擺設(shè)。在不得已的情況下,手寫表格也就變得可以理解。

根據(jù)帆軟從醫(yī)院獲取的反饋,醫(yī)院內(nèi)部在疫情期間的數(shù)據(jù)堵塞點(diǎn)非常多,主要分為填報(bào)微系統(tǒng)、報(bào)表自動(dòng)化和管理型數(shù)據(jù)應(yīng)用三個(gè)方向。

填報(bào)微系統(tǒng)是疫情期間醫(yī)院的最大需求之一。醫(yī)院的信息系統(tǒng)已經(jīng)相當(dāng)復(fù)雜,但現(xiàn)有信息系統(tǒng)的功能大多是圍繞醫(yī)院常規(guī)運(yùn)行設(shè)計(jì),對(duì)于很多可以運(yùn)營的數(shù)據(jù)并未做額外采集。這導(dǎo)致許多臨時(shí)性需求數(shù)據(jù)無法采集,一旦廠商工程師因故無法及時(shí)現(xiàn)場響應(yīng)(比如疫情),醫(yī)院基本只能抓瞎。

填報(bào)微系統(tǒng)主要就是為了將醫(yī)院日??赡芡ㄟ^Excel進(jìn)行收集的部分?jǐn)?shù)據(jù),或者將突發(fā)性、臨時(shí)性的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集保留到數(shù)據(jù)庫中以備緊急情況下使用,比如疫情中醫(yī)院防護(hù)物資的臨時(shí)管理。

第二個(gè)需求則是自動(dòng)化報(bào)表業(yè)務(wù),目的就是為了讓醫(yī)院從復(fù)雜繁瑣的報(bào)表任務(wù)中解脫出來。同時(shí),自動(dòng)化報(bào)表還能夠結(jié)合醫(yī)院自身情況快速調(diào)整和修改。在疫情過程中,自動(dòng)化報(bào)表在降低醫(yī)院工作負(fù)擔(dān)上也發(fā)揮了不小的作用。

第三則是管理型的數(shù)據(jù)應(yīng)用。通過采集醫(yī)院EMR、HIS和LIS系統(tǒng)的數(shù)據(jù),并與填報(bào)微系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)結(jié)合,很方便就能給醫(yī)院管理者提供目前醫(yī)院的運(yùn)營狀況和指揮發(fā)力點(diǎn)。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

在這方面,帆軟經(jīng)過對(duì)長期實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的總結(jié),為醫(yī)院提供了多種填報(bào)微系統(tǒng)及自動(dòng)化報(bào)表的模板,包括物資處理、健康狀況報(bào)告及遠(yuǎn)程辦公數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等多種醫(yī)院運(yùn)營指標(biāo)模板,可對(duì)醫(yī)院工作量、防護(hù)物資總覽及疫情動(dòng)態(tài)等三個(gè)方向共計(jì)數(shù)十個(gè)指標(biāo)進(jìn)行填報(bào),解了醫(yī)院的燃眉之急。

說到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,多數(shù)應(yīng)用的推廣都離不開數(shù)據(jù)的可視化。除了常規(guī)的柱狀圖、折線圖、餅圖之外,疫情地圖始終都是最讓人關(guān)注的部分。這并不是最近才興起,早在1854年,英國麻醉學(xué)家、流行病學(xué)家約翰·斯諾(John Snow)對(duì)倫敦西部西敏市蘇活區(qū)霍亂爆發(fā)的研究被認(rèn)為是流行病學(xué)研究的先驅(qū)。

當(dāng)時(shí)對(duì)于霍亂的認(rèn)識(shí)并不多,甚至認(rèn)為是由空氣傳播。斯諾統(tǒng)計(jì)了每戶病亡人數(shù),并在地圖上予以標(biāo)注。分析發(fā)現(xiàn),大多數(shù)病例的住所都圍繞在Broad Street水泵附近,結(jié)合其他證據(jù),斯諾認(rèn)為病例與該水泵的水被污染有關(guān),于是關(guān)閉了水泵,霍亂得到控制。人們也從此認(rèn)識(shí)到霍亂是由水源傳播。

盡管當(dāng)時(shí)的醫(yī)療水平還難以應(yīng)付霍亂,但運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化則可對(duì)疫情有效地加以控制。斯諾正確地選擇了地圖,而非其他圖表,從而使得統(tǒng)計(jì)分析變得一目了然。數(shù)據(jù)可視化的作用由此可見一斑。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

帆軟的門診監(jiān)控看板(圖片由帆軟提供,顯示僅為展示,不代表任何實(shí)際意義)

帆軟在數(shù)據(jù)可視化上的專長也在疫情防控中發(fā)揮出來。它的數(shù)據(jù)報(bào)表可視化工具可將醫(yī)院信息系統(tǒng)獲得的數(shù)據(jù)以及填報(bào)微系統(tǒng)抓取的數(shù)據(jù)結(jié)合,生成可視化大屏看板,方便醫(yī)院管理者能夠面對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)做出及時(shí)準(zhǔn)確的決策判斷。

望??敌庞?月4日緊急上線的應(yīng)急物資管理系統(tǒng)除了在不到20天時(shí)間內(nèi)幫助140家醫(yī)院完成緊缺物資對(duì)接外,也通過大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)可視化對(duì)全國醫(yī)院整體物資狀況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

望??敌艖?yīng)急物資管理系統(tǒng)注冊情況(截至2020年2月23日,圖片來自望??敌臜IA大數(shù)據(jù)平臺(tái))

由望海康信HIA數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)發(fā)布報(bào)告中的可視化圖表,可以輕易發(fā)現(xiàn)由于各地均派遣了醫(yī)療隊(duì)前往湖北省支援,醫(yī)院物資緊缺狀況并不局限在華中地區(qū),而是遍及全國。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

疫情期間各省市援助武漢醫(yī)務(wù)人員情況(截至2020年2月15日,圖片來自望海康信HIA數(shù)據(jù)平臺(tái))

通過人員調(diào)派圖上,也可以看出全國各地醫(yī)療系統(tǒng)對(duì)湖北省的支援情況。以截止2月15日的數(shù)據(jù)為例,江蘇省累計(jì)派出醫(yī)務(wù)人員3182人,是當(dāng)時(shí)最多的,但其占全省醫(yī)務(wù)人員總數(shù)的比例大約在4%左右,顯示了江蘇省雄厚的醫(yī)療資源。相對(duì)而言,寧夏自治區(qū)累計(jì)派出醫(yī)務(wù)人員536人,但其占當(dāng)?shù)蒯t(yī)務(wù)人員總數(shù)的比例已經(jīng)達(dá)到8.62%,是當(dāng)時(shí)所占比例最高的。這樣的可視化數(shù)據(jù)對(duì)于管理者統(tǒng)籌資源進(jìn)行決策有著決定性的作用。

大數(shù)據(jù)還原城市疫情全貌及輿情,改進(jìn)疫情防控流程

將醫(yī)療小數(shù)據(jù)與各式各樣的大數(shù)據(jù)結(jié)合,就能夠創(chuàng)造出不少實(shí)用的抗疫數(shù)據(jù)應(yīng)用:同行航班查詢、同行車次查詢、周邊社區(qū)確診查詢、疫情全國分布等等。這也是本次疫情中最為直觀且大家最為關(guān)注的數(shù)據(jù),很多醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)都在其中發(fā)揮了不小的作用。

在疫情期間,各地都建設(shè)了新冠肺炎疫情監(jiān)控大數(shù)據(jù)平臺(tái)、發(fā)熱門診監(jiān)測大屏及新冠病毒醫(yī)學(xué)觀察者管理平臺(tái),為公眾及政府提供疫情分析報(bào)告。

疫情監(jiān)控平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建城市及區(qū)域的疫情動(dòng)態(tài)熱力圖,有助于還原城市疫情發(fā)生全過程以及疫情防控流程的改進(jìn)。利用智能分析及預(yù)測,為政府決策、應(yīng)急管理、資源調(diào)度、重大事件研判及預(yù)測提供直觀的支持,助力決策者基于關(guān)鍵的數(shù)據(jù)及動(dòng)態(tài)變化了解區(qū)域內(nèi)應(yīng)急事件的發(fā)展情況及態(tài)勢、以便迅速做出決策。

大部分的監(jiān)控平臺(tái)看板可動(dòng)態(tài)顯示著確診病例變化情況、不同類型的累計(jì)病例、確診數(shù)量的預(yù)測、疫情發(fā)展趨勢對(duì)比分析、RT指數(shù)、RT變化趨勢、治愈率情況等最新信息。區(qū)域醫(yī)療平臺(tái)建設(shè)比較完善的地區(qū)還可對(duì)當(dāng)?shù)蒯t(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行多維度動(dòng)態(tài)監(jiān)管。

發(fā)熱門診監(jiān)測大屏可與區(qū)域內(nèi)發(fā)熱門診的對(duì)接,通過大屏方式實(shí)時(shí)監(jiān)測區(qū)域內(nèi)醫(yī)院發(fā)熱門診的情況。還可實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,可以直接彈出提醒,確保醫(yī)務(wù)人員安全。

當(dāng)然,疫情防控指揮平臺(tái)不單應(yīng)該關(guān)注與疫情相關(guān)的直接信息,輿情也應(yīng)該成為關(guān)注的重要對(duì)象。在本次疫情初期,各種信息混雜傳播,一時(shí)讓人難辨真?zhèn)?。其中,有的是無意識(shí)的錯(cuò)誤信息,有的則是別有用心的謠言。這些消息擠占了大量的通道,使得真正需要獲得幫助的求助信息被掩埋到了垃圾信息中。

為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)并澄清謠言,推動(dòng)真相和正能量的傳播。清博大數(shù)據(jù)平臺(tái)在疫情期間上線了“疫情謠言粉碎機(jī)”,可以綜合了解媒體、專業(yè)機(jī)構(gòu)以及專業(yè)人士已辟謠的相關(guān)信息。助力為民眾提供可靠的辟謠信息,減少民眾的疑慮和恐慌。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

清博協(xié)助“雷火研究”志愿者完成輿情材料共約50多份。自1月30日起每日編撰《疫情輿論匯編㊣雷火明書》,內(nèi)容均選自當(dāng)日與疫情相關(guān)的最新消息。其中,基礎(chǔ)版截至3月2日共公開發(fā)布32期,旨在為政府和企業(yè)決策者、媒體和互聯(lián)網(wǎng)報(bào)道者、海內(nèi)外研究者提供參考。

除此以外,大數(shù)據(jù)技術(shù)更為重要的是可以從蛛絲馬跡中發(fā)現(xiàn)和挖掘求助信息。清博大數(shù)據(jù)在疫情期間利用大數(shù)據(jù)對(duì)輿情進(jìn)行了挖掘和匯總,對(duì)包括微博、微信、抖音、快手、論壇及帖吧等社交工具上發(fā)起的新型冠狀病毒肺炎網(wǎng)絡(luò)求助行為方式和傳播方式進(jìn)行研究。

通過將網(wǎng)絡(luò)求助信息進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、語意分析及特征提取,將非結(jié)構(gòu)化的文本信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的信息抽??;并利用指標(biāo)模型設(shè)計(jì)和策略優(yōu)化,將網(wǎng)絡(luò)求助信息進(jìn)行自動(dòng)分類,將求助信息分為緊急求助(涉及生死類)、重要求助(比較重大的求助)及常規(guī)求助三大類進(jìn)行匯總并轉(zhuǎn)交相關(guān)部門。工作人員則會(huì)進(jìn)行下一步的信息核實(shí)、救助實(shí)施和救助后的回訪。

截止3月2日下午,清博協(xié)助“雷火救援”志愿者共計(jì)收錄求助信息3157條,累計(jì)通過各種手段回訪2572人,共協(xié)助救治1693人。

根據(jù)清博大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),疫情期間整體的輿情趨勢陪隨著疫情的防控呈現(xiàn)一波三折的情況,并在1月28號(hào)達(dá)到頂峰,隨著之后疫情的有效防控,輿情熱度逐步下降。值得深思的是,在互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)如此發(fā)達(dá)的時(shí)代,部分區(qū)縣的執(zhí)行部門的互聯(lián)網(wǎng)意識(shí)不足,對(duì)各種網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的網(wǎng)絡(luò)求助信息重視程度相對(duì)不夠,有較大的提升空間。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

清博大數(shù)據(jù)的輿情大數(shù)據(jù)(圖片來自清博大數(shù)據(jù),顯示僅為展示,不代表任何實(shí)際意義)

因此,清博大數(shù)據(jù)計(jì)劃在未來將本次針對(duì)疫情研發(fā)的網(wǎng)絡(luò)求助發(fā)現(xiàn)及挖掘系統(tǒng)持續(xù)更新,使其更為通用并可以向公眾開放。為政府和社會(huì)應(yīng)對(duì)各種災(zāi)難事件提供力所能及的技術(shù)支持。除了方便決策者進(jìn)行資源調(diào)度,也方便求助者能夠找到附近可用的資源自救。

大數(shù)據(jù)+人工智能助力診前初篩,患者醫(yī)護(hù)皆安心

本次疫情發(fā)生時(shí)期正值冬季傳染病流行期間,尤其是與流感的初期癥狀頗為相似。這讓數(shù)量更加龐大的普通流感患者陷入了兩難境地——以往只需前往醫(yī)院做個(gè)簡單的檢查,現(xiàn)在卻不敢去醫(yī)院了,放任不管又擔(dān)心是新冠肺炎?;谶@種需求,很多互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)都開通了遠(yuǎn)程門診、預(yù)問診或線上自診分診。

大數(shù)醫(yī)達(dá)19年疫情爆發(fā)前就為江蘇省衛(wèi)健委承建了健康通APP,除了常規(guī)的在線遠(yuǎn)程問診和分診尋醫(yī)問藥,也在疫情期間緊急上線了基于人工智能的自測,在疫情期間針對(duì)新冠肺炎的病征進(jìn)行了升級(jí)。這一功能在處于疫情中央的湖北省也起到了很大的作用。

作為全國支援湖北省計(jì)劃的一部分,江蘇省派出了732名醫(yī)生支援湖北省黃石市。遠(yuǎn)程在線系統(tǒng)也被用于支持黃石市居民的線上問診,其中便包括了基于大數(shù)據(jù)和人工智能的常見病自診模塊。

線上自診分診模塊提供了一些用于癥狀初篩的問題,將其轉(zhuǎn)化為每個(gè)患者的微病例,從而幫助遠(yuǎn)程問診的在線醫(yī)生預(yù)問診。線上分診到對(duì)應(yīng)科室的醫(yī)生在打開患者的圖文咨詢或者視頻咨詢之前,人工智能已經(jīng)將對(duì)話結(jié)構(gòu)化,包括之前個(gè)人輸入的信息,比如說患者的年齡、身高、體重、高血壓病史、是否懷孕等等,并將整個(gè)信息直接匯總。

醫(yī)生在接待患者的時(shí)候就能夠直接看到微病歷,并根據(jù)判斷直接提出一些更深入的追問,極大地提升了問診效率。

同時(shí),由于打通了各個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái),一旦居民被初篩人工智能定義為疑似或者高度疑似,疾控部門也將會(huì)抓取到這些數(shù)據(jù),并對(duì)此進(jìn)行分析和采樣。通過觀察高度疑似病例是散落各地或是地區(qū)聚集,從而做出分析預(yù)警和判斷,實(shí)際上也起到了疫區(qū)強(qiáng)化防控的作用。

大數(shù)醫(yī)達(dá)給江蘇衛(wèi)健委開發(fā)的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院平臺(tái)已順利對(duì)接江蘇省68家互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院和近20家健康醫(yī)療平臺(tái)。截止2月12日,系統(tǒng)獲數(shù)十萬居民和疑似患者點(diǎn)擊自測。每天約數(shù)百次到數(shù)千次調(diào)用次數(shù),最多的一天曾被調(diào)用7000多次。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

同時(shí),大數(shù)醫(yī)達(dá)也與合作伙伴一起開發(fā)了基于5G和人工智能的機(jī)器人,可以對(duì)發(fā)熱病人提問初篩,并進(jìn)行測量體溫、測量血壓及血氧等動(dòng)作,隨后根據(jù)具體情況進(jìn)行追問,再將病人進(jìn)行分診。一旦有高度疑似新冠肺炎患者,則通知醫(yī)院進(jìn)行處理。

這一智能機(jī)器人在武漢及上海的兩家醫(yī)院分別試運(yùn)行了接近一個(gè)月的時(shí)間,最高峰時(shí)一天曾完成了360多例初篩,極大地緩解了疫情爆發(fā)時(shí)的醫(yī)院壓力,同時(shí)減少醫(yī)護(hù)人員的感染風(fēng)險(xiǎn)。

運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維,幫助基層安全高效實(shí)現(xiàn)人員管理

除了來自醫(yī)療系統(tǒng)的數(shù)據(jù),來自醫(yī)療系統(tǒng)外的數(shù)據(jù),尤其是基層社區(qū)一線的數(shù)據(jù)在本次疫情防控排查中也發(fā)揮了巨大的作用。

不過,基層排查在初期的運(yùn)行效率并不高,很多地區(qū)采用紙質(zhì)填報(bào),再錄入系統(tǒng),消耗了大量時(shí)間和精力,且效果不佳。這種“表格抗疫”間接反映了疫情防控中的薄弱短板,效率低、也缺乏相應(yīng)的技術(shù)手段,數(shù)據(jù)多頭來源互相打架的現(xiàn)象一度頗為嚴(yán)重。

隨著時(shí)間的進(jìn)展,以及中央的指導(dǎo),大數(shù)據(jù)思維及技術(shù)開始被運(yùn)用到基層。

廈門市思明區(qū)早在1月下旬即開始著手開展疫情防控,考慮到當(dāng)?shù)匦姓^(qū)域狹小,外來人口居多,節(jié)后返工潮將造成較大的防控壓力,出于公眾返程中疫情聯(lián)防聯(lián)控的迫切需要,區(qū)政府需要短時(shí)間內(nèi)能夠開發(fā)完成,并快速部署上線的重點(diǎn)人群健康管理平臺(tái),進(jìn)一步提高基層社區(qū)疫情防控工作效率。

智業(yè)互聯(lián)(廈門)健康科技有限公司(下文簡稱智業(yè)健康)借助互聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算技術(shù),在短時(shí)間內(nèi)開發(fā)完成火燒云健康管理平臺(tái),并迅速上線。這也是福建省首個(gè)重點(diǎn)人群健康管理平臺(tái)。

利用該平臺(tái),轄區(qū)內(nèi)居民及返程人員都可進(jìn)行個(gè)人健康申報(bào),自行在線信息登記和體溫登記,提升重點(diǎn)管控人群的信息采集效率。轄區(qū)企業(yè)則可在線進(jìn)行企業(yè)信息登記及員工健康數(shù)據(jù)登記及跟蹤,方便企業(yè)及時(shí)了解員工狀況,協(xié)助轄區(qū)政府做好疫情防控。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

在填報(bào)過程中,平臺(tái)支持單賬號(hào)為家庭成員登記信息,并可選擇所轄地區(qū)歸屬登記,方便后續(xù)社區(qū)人員上門隨訪。同時(shí)群眾了解到周邊疫情相關(guān)線索后,可針對(duì)身邊可能存在的疫情隱患或違規(guī)行為(如可疑人員流動(dòng)、群眾聚集活動(dòng)及制假售假等)聯(lián)系線下社區(qū)衛(wèi)生中心及社區(qū)街道進(jìn)行上報(bào),協(xié)助及時(shí)排查疫情隱患、遏制哄抬物價(jià)等違規(guī)行為,便于社區(qū)匯總管理。

為了防止瞞報(bào)漏報(bào)以及基層工作人員的疏漏,健康平臺(tái)在填報(bào)時(shí)需要獲取手機(jī)的地理信息,并由基層人員拍照留存。同時(shí),平臺(tái)在信息采集端采用了大數(shù)據(jù)思維,填報(bào)信息嚴(yán)格采用省級(jí)統(tǒng)一表格,提高數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)度,以便支撐區(qū)域大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

平臺(tái)目前正在接入當(dāng)?shù)鼗ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)院發(fā)熱門診在線咨詢服務(wù),減少線下就診時(shí)的交叉感染。

基層醫(yī)生及社區(qū)工作人員在線下進(jìn)行摸排隨訪時(shí),則可以利用該平臺(tái)一次完成跟蹤對(duì)象信息采集和體溫登記,同步提供在線體征數(shù)據(jù)跟蹤,從而將基層人員從表格填報(bào)中解放出來,有效減輕基層工作人員工作壓力,提升疫情防控效率。

同時(shí),平臺(tái)也提供了后臺(tái)管理功能,方便各級(jí)政府管理人員和企業(yè)基于各自權(quán)限下在后臺(tái)實(shí)現(xiàn)人員登記信息及數(shù)據(jù)查詢統(tǒng)計(jì)。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

智業(yè)健康火燒云健康管理平臺(tái)(所有顯示僅為展示,不代表任何實(shí)際意義)

目前,思明區(qū)的健康管理平臺(tái)共計(jì)錄入了22萬人,其中包含4500家企業(yè)歸屬企業(yè)的6萬員工,利用該平臺(tái)將其中6000人納入重點(diǎn)管理,有效降低基層人員的工作壓力,提升了防控效率,從而降低了當(dāng)?shù)氐姆揽仫L(fēng)險(xiǎn)。

接下來,該平臺(tái)還可以為教育系統(tǒng)對(duì)學(xué)生進(jìn)行單獨(dú)的健康管理以應(yīng)對(duì)復(fù)學(xué)高峰。同時(shí),平臺(tái)也正在更新功能以便實(shí)現(xiàn)諸如掃描身份證自動(dòng)填報(bào)及人臉識(shí)別等后續(xù)功能迭代。

在疫情中心武漢市也有類似的密接管理平臺(tái)。由于疫情中心的緣故,當(dāng)?shù)氐募部毓ぷ鞒惺芰司薮蟮膲毫?,急需通過科技手段提升工作效率。和其他大多數(shù)地方一樣,武漢市與確診患者密切接觸人群(下文簡稱密接人群)的排查最初都是通過原始的紙質(zhì)問卷進(jìn)行詢問,然后錄入到電腦。

這一模式不僅效率極低、容易出錯(cuò),且數(shù)據(jù)周轉(zhuǎn)周期長。在武漢市,每一秒鐘的浪費(fèi)都有可能意味著潛在的聚集性爆發(fā)。為了解決這一棘手的問題,在流調(diào)領(lǐng)域有所特長的易侕科研團(tuán)隊(duì)為武漢市疾控中心定制了EDC流調(diào)系統(tǒng),并火速在一周內(nèi)實(shí)現(xiàn)上線。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

該系統(tǒng)可對(duì)武漢市當(dāng)?shù)孛芙尤巳哼M(jìn)行管理,在獲得大數(shù)據(jù)平臺(tái)匯總提供的密接名單后,系統(tǒng)會(huì)將名單導(dǎo)入密接管理系統(tǒng),按區(qū)入庫并按照社區(qū)網(wǎng)格分配相關(guān)信息?;鶎用芙咏M流調(diào)人員在上門排查時(shí)可以直接在手機(jī)上使用系統(tǒng)進(jìn)行詢問。

數(shù)據(jù)填寫后即可及時(shí)上傳至疾控中心,并生成圖形化的界面和報(bào)表,疾控相關(guān)人員可以及時(shí)看到更新后的數(shù)據(jù),并能更直觀方便地分析數(shù)據(jù)。這一系統(tǒng)大大提高了當(dāng)?shù)丶部刂行拿芙有畔⒌牧鱾餍?,也極大地減輕了基層社區(qū)工作人員的匯報(bào)工作。

整個(gè)密接上報(bào)的實(shí)際流程為社區(qū)網(wǎng)格員-街道衛(wèi)生服務(wù)中心-區(qū)疾控-市疾控-省疾控,各級(jí)別人員需要的報(bào)表和功能各有不同。為了滿足這一需求,易侕團(tuán)隊(duì)在既往系統(tǒng)基礎(chǔ)上快速開發(fā)了定制化報(bào)表和數(shù)據(jù)導(dǎo)出的功能,精確按照各級(jí)別數(shù)據(jù)權(quán)限進(jìn)行報(bào)表,最大程度提高了各級(jí)單位的匯報(bào)效率。

基于大數(shù)據(jù)思維,密接系統(tǒng)包含了三層數(shù)據(jù)過濾功能。首先是前端錄入標(biāo)準(zhǔn)化,從最開始過濾不合理數(shù)據(jù)。其次,易侕團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用了既有的易侕數(shù)據(jù)管理人工智能,通過對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)范圍進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí),對(duì)可疑數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)提醒勘誤;最后則是配合人工審核,可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣,審批,以保證提取數(shù)據(jù)質(zhì)量,從而為大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用數(shù)據(jù)起到了幫助。

讓大數(shù)據(jù)為疫情預(yù)警——大數(shù)據(jù)在疾控應(yīng)用中的方方面面

截至目前,易侕EDC密接管理平臺(tái)覆蓋武漢市全部行政區(qū)域和集中隔離點(diǎn),共計(jì)700多名疾控和社區(qū)服務(wù)人員使用,累計(jì)管理了8萬多人次密接人員數(shù)據(jù)。同時(shí),當(dāng)?shù)丶部夭块T也在申請連通居民身份系統(tǒng),從錄入源頭上一次性完成全部數(shù)據(jù)的對(duì)接,將密接、流調(diào)、居住信息及社會(huì)關(guān)系等全部數(shù)據(jù)打通,更大程度地發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。

大數(shù)據(jù)建設(shè),不要將原本打通“信息孤島”的初衷變成更多的“信息孤島”

一個(gè)事實(shí)是,在近年來如火如荼的衛(wèi)生信息化建設(shè)中,公共衛(wèi)生信息化建設(shè)進(jìn)度明顯滯后。疾控直報(bào)專網(wǎng)主要還停留于各類傳染病信息報(bào)告,使用權(quán)限基本都在國家層面,省市縣各級(jí)都無法利用數(shù)據(jù),無法形成及時(shí)、有效的分析結(jié)論。

同時(shí),各級(jí)疾控中心所涉及的包括疾病監(jiān)測、預(yù)防接種、衛(wèi)生應(yīng)急管理等工作目前均未能建立起上下聯(lián)通的信息系統(tǒng)。

盡管各地都在投入建立大數(shù)據(jù)平臺(tái),但目前各地推動(dòng)的國家全民健康基礎(chǔ)信息系統(tǒng)與疾控機(jī)構(gòu)信息系統(tǒng)南轅北轍,無論在基礎(chǔ)信息收集、錄入、標(biāo)準(zhǔn)使用及管理部門等均分離推進(jìn),更未建成統(tǒng)一高效的公共衛(wèi)生信息平臺(tái)。很多數(shù)據(jù)無法有效利用。

坦率地說,各部門各地區(qū)都在各自為戰(zhàn)。如果沒有頂層統(tǒng)籌設(shè)計(jì)及推動(dòng),原本為了消除“信息孤島”的初衷,未來說不定會(huì)打造出更多的“信息孤島”。

對(duì)于這一潛在的問題,業(yè)界專家們都認(rèn)為有必要就大數(shù)據(jù)建設(shè)進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃,標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一,以便不同平臺(tái)能夠有效對(duì)接,不要打造出更多的“信息孤島”。與此同時(shí),還應(yīng)該尤為關(guān)注數(shù)據(jù)的有效運(yùn)營,應(yīng)用要落實(shí)到具體的業(yè)務(wù)場景。否則,費(fèi)盡心力采集的大數(shù)據(jù)大而無用,也就抵消了其應(yīng)有的作用。

寫在最后

我們要清醒地認(rèn)識(shí)到,盡管這場抗疫戰(zhàn)役中有不少可圈可點(diǎn)之處,互聯(lián)網(wǎng)+和大數(shù)據(jù)應(yīng)用如火如荼,但也暴露出我國疾控體系信息化水平亟待提高。

中華預(yù)防醫(yī)學(xué)會(huì)新型冠狀病毒肺炎防控專家組多位專家聯(lián)名在《關(guān)于疾病預(yù)防控制體系現(xiàn)代化建設(shè)的思考與建議》一文中指出,公共衛(wèi)生大數(shù)據(jù)及信息系統(tǒng)是疾控體系現(xiàn)代化建設(shè)的重要組成部分,也是提升公共衛(wèi)生服務(wù)能力的重要手段和依托。

未來,我們應(yīng)該基于國家全民健康基礎(chǔ)信息化建設(shè),依托公共衛(wèi)生服務(wù)體系的改革和完善,深度融合醫(yī)療服務(wù)、公共衛(wèi)生基礎(chǔ)信息,運(yùn)用區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),緊密圍繞“精準(zhǔn)全維度大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集體系”、“疾病監(jiān)測與流行規(guī)律人工智能深度學(xué)習(xí)體系”、“大數(shù)據(jù)云計(jì)算智能預(yù)警預(yù)測體系”和“應(yīng)急保障統(tǒng)一資源管理和調(diào)配體系”,在常態(tài)化監(jiān)測、疫情預(yù)警處置、趨勢預(yù)測研判、傳染源追本溯源、資源調(diào)配和防控救治方面發(fā)揮重要支撐作用。

依托國家全民健康信息平臺(tái),以電子病歷、健康檔案以及全員人口數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ),在信息安全、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、運(yùn)行維護(hù)保障體系支撐下,健全和完善覆蓋全國的疫情報(bào)告監(jiān)測預(yù)警及其公共衛(wèi)生突發(fā)事件信息網(wǎng)絡(luò)體系。構(gòu)建公共衛(wèi)生云平臺(tái)及疾病控制業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)疾病動(dòng)態(tài)監(jiān)測預(yù)警處置、兒童接種疫苗的全流程管理、健康危害因素監(jiān)測與評(píng)價(jià)、職業(yè)健康、婦幼保健、綜合監(jiān)督服務(wù)等一系列基于平臺(tái)開展的業(yè)務(wù)應(yīng)用。

通過公共衛(wèi)生云平臺(tái),建立面向公眾的公共衛(wèi)生信息服務(wù),讓老百姓真正體會(huì)到信息化帶來的便利,從而提升公共衛(wèi)生服務(wù)的及時(shí)性、便捷性和公平性,提高群眾的滿意度。

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