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

編者按：本文來自微信公眾號“動脈網(wǎng)”（ID:vcbeat），作者：陳鵬，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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。

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

大數(shù)據(jù)究竟對本次疫情防控做出了哪些貢獻？在未來的疾控中可以發(fā)揮什么樣的潛在作用？動脈網(wǎng)對此進行了梳理。

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”數(shù)據(jù)

根據(jù)媒體的報道，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)中存儲一個病例時驚訝地發(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相同的關(guān)鍵字。

經(jīng)驗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。院方果斷把數(shù)據(jù)上報武漢市江漢區(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)院報告。醫(yī)院立刻召開多部門會診，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)健委疾控處報告。

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

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

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

當(dāng)然，也有人會提出質(zhì)疑，為什么從2004年開始運行，當(dāng)時耗資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)直報系統(tǒng)（下文簡稱疾控直報專網(wǎng)）沒有發(fā)揮預(yù)警作用？

根據(jù)動脈網(wǎng)的了解以及媒體的公開報道，疾控直報專網(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數(shù)據(jù)，由于種種因素，疾控直報專網(wǎng)無法與醫(yī)院內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)進行直接連通。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)通知不斷改進采集方式，多數(shù)醫(yī)院開始采用網(wǎng)絡(luò)直報的方式，總算逐漸發(fā)揮了專網(wǎng)的作用。

對于大數(shù)據(jù)來說，真實的數(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)錯誤數(shù)據(jù)得出的結(jié)論與事實相差千里。如何獲取真實可靠的、來自醫(yī)療機構(gòu)一線的數(shù)據(jù)？電子病歷系統(tǒng)（EMR）、實驗室信息管理系統(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)，也是國家推動的醫(yī)院信息化升級中的一個核心系統(tǒng)。從2018年到2019年，國務(wù)院和國家衛(wèi)健委總共有9條政策詳細提到對于電子病歷的硬性要求。2019年，全國總計有7000多家醫(yī)院申報了國家的電子病歷評級。

利用大數(shù)據(jù)及人工智能對EMR進行分析并運用于疾控并非無法實現(xiàn)，這是一個目前的熱門話題。北京大數(shù)醫(yī)達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)達最先進的大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，對醫(yī)學(xué)知識圖譜建立模型，再直接提取EMR進行語義結(jié)構(gòu)化，由人工智能匹配知識庫判斷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疾控部門，避免醫(yī)院因故遺漏或者遲報。

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分析、數(shù)據(jù)匯總及預(yù)警分析系統(tǒng)。它具有很細的顆粒度，除了40種法定傳染病，也支持各地區(qū)自己補充當(dāng)?shù)卣J定的多發(fā)性傳染病。

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

同時，系統(tǒng)結(jié)合歷史疾控數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，并結(jié)合區(qū)域密度和人口流動率等大數(shù)據(jù)，可以對疑似數(shù)據(jù)對傳染病的發(fā)展速度及分布區(qū)域等進行預(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)計就要實時結(jié)構(gòu)化信息互聯(lián)互通，業(yè)務(wù)聯(lián)防聯(lián)動。

大數(shù)醫(yī)達為江蘇省承建的這套系統(tǒng)原本是為春季流感高峰而準備，沒想在這次更加嚴重的新冠疫情中發(fā)揮了作用。根據(jù)統(tǒng)計，如果以疫情爆發(fā)的中心城市武漢為原點，沿著高鐵線路畫一條半徑約為2小時的圓圈，可以清晰地看到各個地區(qū)疾控水平并不一樣。相對而言，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)下傳染病報卡中的痛點從而解決整個傳染病監(jiān)測的痛點。首診醫(yī)生負責(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)生填寫傳染病報告卡，并作好記錄備查。

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

首先是及時性。現(xiàn)行規(guī)定甲類傳染病必須在2小時內(nèi)，乙類傳染病及丙類傳染病須24小時內(nèi)上報。然而，醫(yī)生填寫傳染病報告卡信息需要花費較多時間，遇到就診病人多時，就很容易出現(xiàn)疏漏造成沒有及時上報，這樣就會導(dǎo)致傳染病的遲報和漏報情況的出現(xiàn)。

其次則是傳染病報告數(shù)據(jù)的完整性和準確性。目前多數(shù)醫(yī)院掛號系統(tǒng)中并沒有完整的地址及電話等信息，在填報時無法滿足傳染病報卡對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3-5分鐘時間甚至更長，讓人頗為頭疼。

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

目前醫(yī)院的傳染病監(jiān)測報卡系統(tǒng)不夠智能、對醫(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傳染病遲報漏報篩查耗時耗力，這些都是傳染病監(jiān)測無法做到杜絕遲漏報的客觀因素，也是傳染病監(jiān)測中的痛點所在。長沙雙數(shù)科技經(jīng)過熟練的實踐，認為這些痛點可以利用大數(shù)據(jù)解決。

雙數(shù)科技傳染病疾病智能監(jiān)測方案運行邏輯

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)，再運用雙數(shù)傳染病專家知識庫、語義分析技術(shù)，對診療數(shù)據(jù)進行傳染病疾病相關(guān)特征提取、標記。其后，使用傳染病疾病分析模型對特征進行分析比對，從而認知傳染病。

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

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

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

醫(yī)生完成報告?zhèn)魅静罂ê?，?shù)據(jù)完整準確的傳染病報卡經(jīng)醫(yī)院傳染病疫情報告人員審核后再上報至疾控直報專網(wǎng)，也解決了及時性的問題。

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

在解決醫(yī)生傳染病報卡的基礎(chǔ)上，雙數(shù)科技進一步實現(xiàn)了從醫(yī)院內(nèi)網(wǎng)至疾控直報專網(wǎng)的一鍵直報功能。2017年5月，中南大學(xué)湘雅醫(yī)院利用該系統(tǒng)實現(xiàn)了傳染病報卡醫(yī)院內(nèi)網(wǎng)一鍵直報功能，耗時不到3秒。這在當(dāng)時也是極個別可以實現(xiàn)內(nèi)網(wǎng)直報的案例。

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)一鍵直報的方案。

根據(jù)統(tǒng)計，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漏報的有效率做到95%以上；將醫(yī)生的平均傳染病報卡所耗時間從以往的5-8分鐘大幅降低到40秒以內(nèi)；疾控直報專網(wǎng)上報所耗時間也從2-3分鐘縮短至幾秒鐘。

事實上，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)科技認為對單個醫(yī)院的數(shù)據(jù)分析的結(jié)果、在說服力還是相對不足。

相對而言，雙數(shù)科技認為區(qū)域一體化傳染病疫情預(yù)警監(jiān)測方案是應(yīng)對區(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劃，希望能為中國整體的傳染病信息化進程探索新模式。

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

隨著疾控上報流程的理順，疾控信息的上報變得簡單了不少，但多數(shù)醫(yī)院對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)護人員的工作帶來了不少負擔(dān)和危險，也讓管理者難以獲得全貌。主任和院長無法進行快速調(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為緊急時刻使得理想的調(diào)度流程出現(xiàn)了問題。

實際上，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)堵塞點非常多，主要分為填報微系統(tǒng)、報表自動化和管理型數(shù)據(jù)應(yīng)用三個方向。

填報微系統(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)運行設(shè)計，對于很多可以運營的數(shù)據(jù)并未做額外采集。這導(dǎo)致許多臨時性需求數(shù)據(jù)無法采集，一旦廠商工程師因故無法及時現(xiàn)場響應(yīng)（比如疫情），醫(yī)院基本只能抓瞎。

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

第二個需求則是自動化報表業(yè)務(wù)，目的就是為了讓醫(yī)院從復(fù)雜繁瑣的報表任務(wù)中解脫出來。同時，自動化報表還能夠結(jié)合醫(yī)院自身情況快速調(diào)整和修改。在疫情過程中，自動化報表在降低醫(yī)院工作負擔(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)院的運營狀況和指揮發(fā)力點。

在這方面，帆軟經(jīng)過對長期實踐經(jīng)驗的總結(jié)，為醫(yī)院提供了多種填報微系統(tǒng)及自動化報表的模板，包括物資處理、健康狀況報告及遠程辦公數(shù)據(jù)統(tǒng)計等多種醫(yī)院運營指標模板，可對醫(yī)院工作量、防護物資總覽及疫情動態(tài)等三個方向共計數(shù)十個指標進行填報，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）對倫敦西部西敏市蘇活區(qū)霍亂爆發(fā)的研究被認為是流行病學(xué)研究的先驅(qū)。

當(dāng)時對于霍亂的認識并不多，甚至認為是由空氣傳播。斯諾統(tǒng)計了每戶病亡人數(shù)，并在地圖上予以標注。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。人們也從此認識到霍亂是由水源傳播。

盡管當(dāng)時的醫(yī)療水平還難以應(yīng)付霍亂，但運用數(shù)據(jù)可視化則可對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)計分析變得一目了然。數(shù)據(jù)可視化的作用由此可見一斑。

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)院管理者能夠面對復(fù)雜的數(shù)據(jù)做出及時準確的決策判斷。

望海康信于2月4日緊急上線的應(yīng)急物資管理系統(tǒng)除了在不到20天時間內(nèi)幫助140家醫(yī)院完成緊缺物資對接外，也通過大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)可視化對全國醫(yī)院整體物資狀況進行了統(tǒng)計分析。

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數(shù)據(jù)平臺）

由望?？敌臜IA數(shù)據(jù)服務(wù)平臺發(fā)布報告中的可視化圖表，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。

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）

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，江蘇省累計派出醫(yī)務(wù)人員3182人，是當(dāng)時最多的，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。

相對而言，寧夏自治區(qū)累計派出醫(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)達到8.62%，是當(dāng)時所占比例最高的。這樣的可視化數(shù)據(jù)對于管理者統(tǒng)籌資源進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、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，為公眾及政府提供疫情分析報告。

疫情監(jiān)控平臺利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建城市及區(qū)域的疫情動態(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。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)控平臺看板可動態(tài)顯示著確診病例變化情況、不同類型的累計病例、確診數(shù)量的預(yù)測、疫情發(fā)展趨勢對比分析、RT指數(shù)、RT變化趨勢、治愈率情況等最新信息。區(qū)域醫(yī)療平臺建設(shè)比較完善的地區(qū)還可對當(dāng)?shù)蒯t(yī)療機構(gòu)進行多維度動態(tài)監(jiān)管。

發(fā)熱門診監(jiān)測大屏可與區(qū)域內(nèi)發(fā)熱門診的對接，通過大屏方式實時監(jiān)測區(qū)域內(nèi)醫(yī)院發(fā)熱門診的情況。還可實現(xiàn)風(fēng)險預(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)注的重要對象。在本次疫情初期，各種信息混雜傳播，一時讓人難辨真?zhèn)?。其中，有的是無意識的錯誤信息，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。

為了及時發(fā)現(xiàn)并澄清謠言，推動真相和正能量的傳播。清博大數(shù)據(jù)平臺在疫情期間上線了“疫情謠言粉碎機”，可以綜合了解媒體、專業(yè)機構(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。

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)對輿情進行了挖掘和匯總，對包括微博、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行研究。

通過將網(wǎng)絡(luò)求助信息進行數(shù)據(jù)清洗、語意分析及特征提取，將非結(jié)構(gòu)化的文本信息進行結(jié)構(gòu)化的信息抽?。徊⒗弥笜四Ｐ驮O(shè)計和策略優(yōu)化，將網(wǎng)絡(luò)求助信息進行自動分類，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)求助三大類進行匯總并轉(zhuǎn)交相關(guān)部門。工作人員則會進行下一步的信息核實、救助實施和救助后的回訪。

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

根據(jù)清博大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，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號達到頂峰，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)和移動互聯(lián)網(wǎng)如此發(fā)達的時代，部分區(qū)縣的執(zhí)行部門的互聯(lián)網(wǎng)意識不足，對各種網(wǎng)絡(luò)平臺上的網(wǎng)絡(luò)求助信息重視程度相對不夠，有較大的提升空間。

因此，清博大數(shù)據(jù)計劃在未來將本次針對疫情研發(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。為政府和社會應(yīng)對各種災(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)護皆安心

本次疫情發(fā)生時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。基于這種需求，很多互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)都開通了遠程門診、預(yù)問診或線上自診分診。

大數(shù)醫(yī)達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，在疫情期間針對新冠肺炎的病征進行了升級。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)化為每個患者的微病例，從而幫助遠程問診的在線醫(yī)生預(yù)問診。線上分診到對應(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)將對話結(jié)構(gòu)化，包括之前個人輸入的信息，比如說患者的年齡、身高、體重、高血壓病史、是否懷孕等等，并將整個信息直接匯總。

醫(yī)生在接待患者的時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，由于打通了各個數(shù)據(jù)平臺，一旦居民被初篩人工智能定義為疑似或者高度疑似，疾控部門也將會抓取到這些數(shù)據(jù)，并對此進行分析和采樣。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，實際上也起到了疫區(qū)強化防控的作用。

大數(shù)醫(yī)達給江蘇衛(wèi)健委開發(fā)的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院平臺已順利對接江蘇省68家互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院和近20家健康醫(yī)療平臺。截止2月12日，系統(tǒng)獲數(shù)十萬居民和疑似患者點擊自測。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。

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

這一智能機器人在武漢及上海的兩家醫(yī)院分別試運行了接近一個月的時間，最高峰時一天曾完成了360多例初篩，極大地緩解了疫情爆發(fā)時的醫(yī)院壓力，同時減少醫(yī)護人員的感染風(fēng)險。

運用大數(shù)據(jù)思維，幫助基層安全高效實現(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行效率并不高，很多地區(qū)采用紙質(zhì)填報，再錄入系統(tǒng)，消耗了大量時間和精力，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)象一度頗為嚴重。

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

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)政府需要短時間內(nèi)能夠開發(fā)完成，并快速部署上線的重點人群健康管理平臺，進一步提高基層社區(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)及云計算技術(shù)，在短時間內(nèi)開發(fā)完成火燒云健康管理平臺，并迅速上線。這也是福建省首個重點人群健康管理平臺。

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

在填報過程中，平臺支持單賬號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。同時群眾了解到周邊疫情相關(guān)線索后，可針對身邊可能存在的疫情隱患或違規(guī)行為（如可疑人員流動、群眾聚集活動及制假售假等）聯(lián)系線下社區(qū)衛(wèi)生中心及社區(qū)街道進行上報，協(xié)助及時排查疫情隱患、遏制哄抬物價等違規(guī)行為，便于社區(qū)匯總管理。

為了防止瞞報漏報以及基層工作人員的疏漏，健康平臺在填報時需要獲取手機的地理信息，并由基層人員拍照留存。同時，平臺在信息采集端采用了大數(shù)據(jù)思維，填報信息嚴格采用省級統(tǒng)一表格，提高數(shù)據(jù)的標準度，以便支撐區(qū)域大數(shù)據(jù)平臺。

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

基層醫(yī)生及社區(qū)工作人員在線下進行摸排隨訪時，則可以利用該平臺一次完成跟蹤對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，平臺也提供了后臺管理功能，方便各級政府管理人員和企業(yè)基于各自權(quán)限下在后臺實現(xiàn)人員登記信息及數(shù)據(jù)查詢統(tǒng)計。

智業(yè)健康火燒云健康管理平臺（所有顯示僅為展示，不代表任何實際意義）

目前，思明區(qū)的健康管理平臺共計錄入了22萬人，其中包含4500家企業(yè)歸屬企業(yè)的6萬員工，利用該平臺將其中6000人納入重點管理，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。

接下來，該平臺還可以為教育系統(tǒng)對學(xué)生進行單獨的健康管理以應(yīng)對復(fù)學(xué)高峰。同時，平臺也正在更新功能以便實現(xiàn)諸如掃描身份證自動填報及人臉識別等后續(xù)功能迭代。

在疫情中心武漢市也有類似的密接管理平臺。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)問卷進行詢問，然后錄入到電腦。

這一模式不僅效率極低、容易出錯，且數(shù)據(jù)周轉(zhuǎn)周期長。在武漢市，每一秒鐘的浪費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隊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)實現(xiàn)上線。

該系統(tǒng)可對武漢市當(dāng)?shù)孛芙尤巳哼M行管理，在獲得大數(shù)據(jù)平臺匯總提供的密接名單后，系統(tǒng)會將名單導(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)人員在上門排查時可以直接在手機上使用系統(tǒng)進行詢問。

數(shù)據(jù)填寫后即可及時上傳至疾控中心，并生成圖形化的界面和報表，疾控相關(guān)人員可以及時看到更新后的數(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)工作人員的匯報工作。

整個密接上報的實際流程為社區(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，各級別人員需要的報表和功能各有不同。為了滿足這一需求，易侕團隊在既往系統(tǒng)基礎(chǔ)上快速開發(fā)了定制化報表和數(shù)據(jù)導(dǎo)出的功能，精確按照各級別數(shù)據(jù)權(quán)限進行報表，最大程度提高了各級單位的匯報效率。

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。首先是前端錄入標準化，從最開始過濾不合理數(shù)據(jù)。其次，易侕團隊?wèi)?yīng)用了既有的易侕數(shù)據(jù)管理人工智能，通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)范圍進行動態(tài)學(xué)習(xí)，對可疑數(shù)據(jù)進行自動提醒勘誤；最后則是配合人工審核，可對數(shù)據(jù)進行抽樣，審批，以保證提取數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而為大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用數(shù)據(jù)起到了幫助。

截至目前，易侕EDC密接管理平臺覆蓋武漢市全部行政區(qū)域和集中隔離點，共計700多名疾控和社區(qū)服務(wù)人員使用，累計管理了8萬多人次密接人員數(shù)據(jù)。同時，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)的對接，將密接、流調(diào)、居住信息及社會關(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”

一個事實是，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)進度明顯滯后。疾控直報專網(wǎng)主要還停留于各類傳染病信息報告，使用權(quán)限基本都在國家層面，省市縣各級都無法利用數(shù)據(jù)，無法形成及時、有效的分析結(jié)論。

同時，各級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，但目前各地推動的國家全民健康基礎(chǔ)信息系統(tǒng)與疾控機構(gòu)信息系統(tǒng)南轅北轍，無論在基礎(chǔ)信息收集、錄入、標準使用及管理部門等均分離推進，更未建成統(tǒng)一高效的公共衛(wèi)生信息平臺。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)計及推動，原本為了消除“信息孤島”的初衷，未來說不定會打造出更多的“信息孤島”。

對于這一潛在的問題，業(yè)界專家們都認為有必要就大數(shù)據(jù)建設(shè)進行統(tǒng)一規(guī)劃，標準統(tǒng)一，以便不同平臺能夠有效對接，不要打造出更多的“信息孤島”。與此同時，還應(yīng)該尤為關(guān)注數(shù)據(jù)的有效運營，應(yīng)用要落實到具體的業(yè)務(wù)場景。否則，費盡心力采集的大數(shù)據(jù)大而無用，也就抵消了其應(yīng)有的作用。

寫在最后

我們要清醒地認識到，盡管這場抗疫戰(zhàn)役中有不少可圈可點之處，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，運用區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，緊密圍繞“精準全維度大數(shù)據(jù)實時采集體系”、“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，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、標準規(guī)范、運行維護保障體系支撐下，健全和完善覆蓋全國的疫情報告監(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)生云平臺及疾病控制業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)，實現(xiàn)疾病動態(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)測與評價、職業(yè)健康、婦幼保健、綜合監(jiān)督服務(wù)等一系列基于平臺開展的業(yè)務(wù)應(yīng)用。

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