前言
2003年以后，中国疾控中心建成了覆盖全国的传染病疫情网终直报系统，这是全国第一个“个案、在线、实时”的疾病报告信息系统，是疾控信息化的一座里程碑。2013年我国已建成全球规模最大的法定传染病疫情和突发公共卫生事件网络直报系统，100%的县级以上疾病预防控制机构98%的县级以上医疗机构、94%的基层医疗卫生机构实现了法定传染病实时网络直报，平均报告时间由4天缩短为4个小时。
目前运行的国家传染病直报系统主要针对已知法定传染病的监测，其主要依靠医生诊断上报完成监测。这种监测手段只适用于可诊断的已知且已经进入临床诊断环节的疾病。对于不明原因的新发传染病，或者对于疾病发生早期的预警缺乏有效的支撑。因此，疾控中心需要建立新型的监测分析手段，一方面通过多点多渠道获取疾病早期症状数据，另一方面建立基于大数据的智能分析能力，对新发疾病或者公共卫生事件的风险进行有效评估，实现“早发现”。
随着卫生健康服务体系信息化建设的不断完善，电子病历、医保记录、疾病监测等基于日常业务产生的健康医疗大数据，成为健康医疗行业治理、卫生医疗服务提升、真实世界研究等应用的重要资源为探索传染病监测预警新模式提供了机遇。
某省通过建设智慧化多点多渠道监测预警、干预、处置、评价、预测决策和指挥调度于一体的公共卫生应急监测预警平台，实现全省卫生应急信息一屏知家底，疫情、特殊病情及突发公共卫生事件医疗救援情况一网全监测，应急资源调配一个平台管全省，指挥调度指令一键达基层。
1 需求分析
卫生健康行政部门决策的前提是对事件现状及发展趋势有全面和动态的了解。需要了解的核心内容包括两个方面，第一是了解事件本身的现状和未来发展趋势，且相关数据需要能够实时更新并能按一定标准进行精细分析;第二是动态掌握可供调配的资源及分布情况，包括当前的消耗、未来可能的缺口、供给潜能等;第三是能根据需求随时调整数据分析内容，可开展自定义的数据分析及可视化展示。
决策者在决策过程中需要全面考虑多方面影响因素，判断不同防控措施对事件的发生和发展产生的不同影响，并在此基础上结合已有的防控预案/方案快速制定针对性的防控措施，相应的防控方案需要能根据事态的变化及时调整。
1.1 建设基础
省级健康医疗大数据中心构建以技术中台、数据中台、业务中台、人工智能中台为核心的应用支撑平台，实现数据和服务的统一管理，形成以全员人口、电子健康档案、电子病历三大数据库为基础的省级健康医疗大数据资源池，纵向贯通省、市、县、乡镇(街道)社区(村)，横向链接相关部门和医疗卫生机构，汇集全省各地区约6500万人口的健康医疗数据、资源类数据、环境类数据以及相天
委办局健康医疗相关的政务数据和医疗数据，构建覆盖健康类、资源类、环境类、交换类、影像类五大类资源主题库，建立卫生资源管理体系，覆盖从出生到老年的全生命周期。强化与国家全民健康信息平台、市县一体化平台、部省属医疗机构、电子政务等对接，有效支撑各类医疗健康业务应用、综合监管、辅助决策、指挥调度。
1.2 数据来源与方式
1.2.1 数据来源
公共卫生应急监测预警平台需要依托健康医疗大数据中心对医疗机构、药店、诊所等医疗健康服务机构，以及学校、养老机构、超市、农贸市场等重点场所的关键性风险因素进行持续监测，并基于健康医疗大数据中心实现多部门数据共享，形成多点多渠道公共卫生风险监测网络。健康大数据中心数据采集架构如图1所示。
症状及关联因素监测涉及到多个渠道，不同渠道场景各有不同:
(1)药店:当顾客购买监测范围内的药物时，药店工作人员在自有系统中登记顾客个人基本信息，监测系统与药店自有系统对接获取相应数据。对于没有系统的药店，工作人员可直接登录监测系统登记相关信息。
(2)重点场所/重点人群:重点场所相关工作负责人员一旦发现健康状况异常人员，登记个人基本信息及异常健康情况，同时就地隔离持续跟踪健康状况并保持登记上报。
(3)诊所及医疗机构:监测系统对接诊所/医院相关系统监测医生填写的病历主诉与电子处方，没有系统的诊所可登录监测系统上报相关信息。
除此以外，大量多点多渠道健康风险因素监测数据来自与卫健内部系统和跨部门数据共享，主要包括
(1)卫健系统:如疾控中心、120急救中心、血液中心、卫健各业务处室等相关系统数据。
(2)跨部门数据交互:如公安、交通、海关、农业、林业、医保、教育、民政等相关系统的数据。
1.2.2 数据采集方式
健康医疗大数据中心提供统一的数据采集、数据交换和数据共享的平台能力，并负责制订数据标准和管理制度，指导各部门遵循统一的标准与共享数据标准，通过省健康医疗大数据中心提供的数据服务实现医疗卫生领域内的数据采集、交换和共享，不仅有助于各部门之间的业务协同和保持共享数据的一致性，而且有助于对数据的监管和挖掘提供领导决策。包含两大部分:卫健委数据采集与共享交换和政务数据共享交换。
2 公共卫生应急监测预警平台
2.1 整体设计
依托人工智能、云计算、大数据等技术，打造“3+1+1”的公共卫生事件监测预警平台，即3大应用子系统、1个防控智能引擎、1个公共卫生大数据监测网络。
通过多点多渠道监测、智能预警预测、智慧调度指挥三大系统建设，提升对疾病的监测预警能力、对疫情的趋势研判能力、对政策的精准决断能力、对资源的实时调度能力、对防控的高效协同能力。
建设以公共卫生应急知识库，以及智能预警、智能预测、仿真决策、辅助诊疗四大关键智能模型为核心的防控智能引擎，提供覆盖监测、预警、预测、指挥等全业务场景的智能化支撑能力，全面提升公共卫生指挥决策的数据应用能力和智能化水平。总体框架图如图2所示。
2.2 业务流程
公共卫生应急监测预警平台分为三大业务模块，即多点多渠道监测、智能预警预测和决策指挥。系统首先通过自建监测功能及健康医疗大数据中心，获取各防控救治机构(哨点)的重点监测信息，构建多点多渠道监测网络。监测数据通过智能医学数据处理形成相应的分析专题库，并基于知识图谱和智能算法模型输出智能预警预测功能，包括智能预警、智能预测和辅助决策。监测、预警、预测、辅助决策信息均会进入智慧决策指挥系统，一方面进行面向应急管理的全景化展示，另一方面决策人员参考预警预测信息，快速形成调度指令，并通过决策指挥系统形成上传下达。业务流程如图3所示。
2.3 多点多渠道监测
多点多渠道监测面向公共卫生应急决策指挥需求，依托省级健康医疗大数据中心对医疗机构、药店、诊所等医疗健康服务机构，以及学校、养老机构、超市、农贸市场等重点场所的关键性风险因素进行持续监测，实现多部门数据共享，形成多点多渠道公共卫生风险监测网络。
监测数据包括危险源监测、重点人群重点场所监测、药店监测诊所及体检机构监测、医疗机构临床数据监测、应急资源监测六大类，按业务目的可以分为三大类
(1)健康风险监测:以建立跨业务、跨部门协同数据共享机制为核心，卫健委内部数据包括疾控中心传染病监测、健康危害因素监测等14个系统、以及卫健委全民健康信息平台、医疗服务智能监管等7个平台及系统;跨部门数据包含公安、交通、民政、教育、林业、农业、气象等26个部门55类数据。
(2)疾病监测:遵循“人物场共防原则”，以症状、用药、检验检查结果为重点，对各重点场所重点人群进行监测。
(3)资源监测:面向公共卫生应急管理需求，对药械资源、人力资源、机构资源进行监测。
部分数据名称及数据源详见表1。
2.4 智能预警预测
智能预警预测是公共卫生应急监测预警平台的智能中枢，系统通过知识图谱与人工智能模型对多点多渠道监测数据进行全面分析，提供智能风险预警、智能疾病预测、智能辅助决策三大功能，实现突发公共卫生事件的“早发现” “早判断”、“早处置”，提升应急指挥决策的智慧化水平。
2.4.1 公共卫生事件知识库
突发公共卫生事件知识库构建过程中的关键技术主要包括基于人工智能的文本获取与预处理技术、信息展示技术、基于规则推理的级别判定与措施制定技术和知识检索技术。
公共卫生应急知识库的构建首先依托现有文献资料，包括应急手册、预案法规、历史防控案例等资料形成规则库、案例库、预案库三位一体的应急知识库。
2.4.2 监测数据整合与清洗
规范与整合多点多渠道监测分系统中的各类数据，构建实时、全面、客观的疫情画像，包括发病/死亡人数、检验数量和阳性率、医疗资源、人口流动、地理信息、社会经济数据等。
2.4.3 症状预警与疾病推断模型
根据疾病知识图谱建立某一疾病的早期症状及关联因素监测体系，并建立各类早期症状的时空预警模型，对于出现预警的症候群关联药品、检验检测等因素，推断可能暴发的疑似疾病种类，实现早于疾病诊断上报的预警。
2.4.4 智能预测模型
在全方位、多领域数据的基础上，建立时间、空间、人群预测模型，结合传染病动力学模型和深度学习模型对疫情的时间趋势进行预测;通过地理信息系统建立疫情时空分布图，展示和预测不同地区的疫情传播情况;分析和预测某一疾病的高危人群。
2.4.5 防控仿真模型与决策支持
建立仿真模型，通过控制某项指标，观察模拟结果的变化，预估该措施对疫情结果的影响。通过对比不同地区数据或同一地区时间序列历史数据，挖掘某些重大措施对疫情结果的影响，并通过归因分析方法排除混杂因子影响，评价影响防控效果的主因。创新性地将归因分析这一前沿方法引入到传染病防控决策支持研究中，评估政策有效性，根据评估结果分级制定个性化干预方案，提供个性化防控措施建议，构建智能传染病防控决策支持系统，使得传染病防控更加科学精准、智能高效。
2.5 智能决策指挥
智能决策指挥是公共卫生应急监测预警平台实现指令上传下达的关键通路。决策人员可以通过应急管理全景展示大屏获得防控相关的所有信息，相关信息均以地图形式进行可视化展示，决策人员还可通过搜索特定防控信息进行展示。防控人员通过系统能够快速下达指令，并接收到一线的执行反馈。
2.5.1 应急管理全景展示
基于GIS地图，对应急指挥全景进行一屏可视化展示，包括各类监测数据、预警信息处置过程、辅助决策信息、辅助决策信息等。
2.5.2 应急指挥调度
当发生公共卫生应急事件时，形成一键达基层的应急指挥通路，快速生成、下达指令，反馈指令执行情况。专门建设应急物资管理系统，对应急物资的产、供、存、用进行全面管理。
3 总结
通过公共卫生应急监测预警平台的建设，形成基于疾病态势感知和应急能力感知两大维度的突发公共卫生事件应急大数据网络以及全场景覆盖的智能应用体系。
疾病态势感知以多点多渠道监 测为核心，实时采集临床诊疗和公共卫生相关数据，按需获取大人流量公共场所、重点市场经营场所、出入境、重点人群聚集场所的异常监测数据，充分容纳互联网舆情等新型数据，形成覆盖全社会的疫情监测数据体系。
应急能力感知以应急资源和调度能力的感知为核心，重点监测防控救治体系各类应急资源的储备、消耗、转化及动员能力。同时按照提前登记、按需接入、即时共享”的原则，动态评估跨部门数据互联互通能力，以应对应急响应状态下的跨部门联动协同。
智能应用体系涵盖预警、预测、决策、调度全业务环节。智能预警预测利用智能化预测技术对疾病的发生、发展、服务资源消耗趋势进行提前研判，并形成智能化的动态预案，支持开展精准决策;指挥决策指挥实现从指挥调度到一线处置的管理闭环，提升区域公共卫生指挥决策效率。
