傳染病大流行會(huì)不會(huì)再次發(fā)生？世界衛(wèi)生組織（WHO）給出的答案是：會(huì)。

在多個(gè)國(guó)際會(huì)議上，WHO就“X疾病”暴發(fā)的可能性發(fā)出警告。

“X疾病”并非當(dāng)下真實(shí)存在的特定疾病。根據(jù)WHO的解釋，“X疾病”指一種未知的病原體引發(fā)嚴(yán)重國(guó)際大流行的可能性。它有機(jī)會(huì)在任何時(shí)間、由多種來源觸發(fā)，恐會(huì)奪去數(shù)百萬人的生命。

“從理論上說，病毒在不同種屬間傳播過程中可能發(fā)生變異，從而出現(xiàn)有害的跨種傳播?！敝袊?guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院群醫(yī)學(xué)及公共衛(wèi)生學(xué)院執(zhí)行院長(zhǎng)楊維中告訴科技日?qǐng)?bào)記者，盡管不知道會(huì)是哪種病毒最終“突破種屬屏障”進(jìn)入人群，但病毒不斷變異就有可能掀起全球傳染病大流行。

“X疾病”猶如暗夜幽靈，讓預(yù)測(cè)變得難上加難。然而，在人類與病毒的較量中，監(jiān)測(cè)預(yù)警并非束手無策。

“在視頻計(jì)數(shù)、條碼溯源、雷達(dá)感應(yīng)等前沿技術(shù)已經(jīng)普及的今天，不再需要通過在蚊帳里數(shù)蚊子進(jìn)行蚊媒監(jiān)測(cè)了。”中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院群醫(yī)學(xué)及公共衛(wèi)生學(xué)院副院長(zhǎng)馮錄召說，在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的加持下，疾病監(jiān)測(cè)手段走向了智能化、精準(zhǔn)化。

中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院于2021年啟動(dòng)了傳染病智慧化多點(diǎn)觸發(fā)預(yù)警技術(shù)研究，致力于解決多源異構(gòu)數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、智慧化模型技術(shù)研發(fā)、平臺(tái)集成等問題。

“到2030年，我國(guó)將建成多點(diǎn)觸發(fā)、反應(yīng)快速、科學(xué)高效的傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警體系?！睏罹S中介紹，今年8月，國(guó)家疾控局等9個(gè)部門聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于建立健全智慧化多點(diǎn)觸發(fā)傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警體系的指導(dǎo)意見》，旨在通過數(shù)智賦能，提升對(duì)新發(fā)突發(fā)傳染病、群體性不明原因疾病等的預(yù)警靈敏性和準(zhǔn)確性。

單點(diǎn)到多點(diǎn)，多渠道發(fā)現(xiàn)傳染病風(fēng)險(xiǎn)和苗頭

2022年底的新冠病毒感染者猛增，居家治療居多，原有的傳染病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)幾近失靈。

“我們必須弄清楚究竟有多少人感染，什么時(shí)候出現(xiàn)峰值，這些信息是政府決策的重要參考?！睏罹S中說，當(dāng)時(shí)接到國(guó)家疾控局的任務(wù)，他們團(tuán)隊(duì)開始使用網(wǎng)上的數(shù)據(jù)。

在傳統(tǒng)的疫情監(jiān)測(cè)分析中，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來自醫(yī)療機(jī)構(gòu)。多年前，時(shí)任中國(guó)疾病預(yù)防控制中心副主任的楊維中領(lǐng)導(dǎo)過傳統(tǒng)傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)。2003年SARS疫情之后，我國(guó)新發(fā)突發(fā)傳染病監(jiān)測(cè)體系逐步構(gòu)建起來。體系依托門急診、住院、檢測(cè)等哨點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和各級(jí)各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)法定報(bào)告?zhèn)魅静∏闆r，由疾控部門進(jìn)行匯總和研判。

“那時(shí)的預(yù)警系統(tǒng)只能用‘單點(diǎn)’數(shù)據(jù)，即患者到醫(yī)院就診后的數(shù)據(jù)，而且只反映法定報(bào)告中的30多種傳染病，并不包含未知的新發(fā)傳染病?！睏罹S中說，“當(dāng)單一來源的數(shù)據(jù)無法精確反映疫情變化時(shí)，啟發(fā)我們要善于利用‘多點(diǎn)’數(shù)據(jù)?！?/p>

楊維中說的“多點(diǎn)”數(shù)據(jù)包括網(wǎng)絡(luò)搜索熱詞及增量、藥品購(gòu)買情況、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院咨詢情況等各類能夠間接反映疫情情況的數(shù)據(jù)?；谒鼈?，團(tuán)隊(duì)利用前期研發(fā)模型，對(duì)疫情走勢(shì)和規(guī)模作出了重要研判。

例如，基于百度指數(shù)數(shù)據(jù)，團(tuán)隊(duì)利用人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)，預(yù)估了各地未來新冠感染病例數(shù)的變化趨勢(shì)和峰值，后來的比對(duì)結(jié)果顯示，預(yù)估曲線與實(shí)際情況吻合。基于新浪微博的問卷調(diào)查，他們研判，新冠再感染患者以上呼吸道癥狀為主且癥狀較輕，這與實(shí)際狀況再次相符。

“能夠納入的‘多點(diǎn)’數(shù)據(jù)還有很多，比如學(xué)生缺課、職工缺勤、物流運(yùn)輸?shù)惹闆r?！睏罹S中說，越來越多的實(shí)踐證明，基于多渠道監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析研判，能夠更早發(fā)現(xiàn)傳染病風(fēng)險(xiǎn)和苗頭。

中國(guó)工程院院士、中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院院長(zhǎng)、北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院校長(zhǎng)王辰指出，傳染病防控的關(guān)鍵在于及早發(fā)現(xiàn)、及時(shí)預(yù)警和迅速隔離救治，把疫情控制在局部是成本最小、效率最高的防控方式。

如何做到“及早”與“準(zhǔn)確”兼得？王辰概括為三個(gè)關(guān)鍵要點(diǎn)，一是科學(xué)選擇多類多渠道預(yù)警信息參數(shù)；二是基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)預(yù)警模型分析方法；三是基于以上兩點(diǎn)構(gòu)建完整的監(jiān)測(cè)預(yù)警信息采集體系與分析平臺(tái)，由此實(shí)現(xiàn)從日常監(jiān)測(cè)到應(yīng)急響應(yīng)的全過程管理。

被動(dòng)變主動(dòng)，前置軟件自動(dòng)獲取異常信號(hào)

“多渠道監(jiān)測(cè)手段在不斷發(fā)展，原來的主渠道如果繼續(xù)采用傳統(tǒng)人工填報(bào)的模式，是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)新形勢(shì)的。”中國(guó)疾病預(yù)防控制中心信息中心副主任彭志行表示，必須順勢(shì)做出轉(zhuǎn)變?！斑@不是對(duì)2003年建立的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)推倒重來，而是對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行一次重大的技術(shù)重構(gòu)?！彼f。

傳統(tǒng)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)病例報(bào)告仍舊是傳染病疫情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)判的最重要依據(jù)。在以往的報(bào)告流程中，醫(yī)生通過填寫傳染病報(bào)告卡、到所屬醫(yī)療機(jī)構(gòu)防?？频膱?bào)告終端手工錄入信息等方式上報(bào)傳染病。整個(gè)過程依賴臨床醫(yī)生的主動(dòng)診斷和報(bào)告意識(shí)。其弊端顯而易見，信息采集只能被動(dòng)等待，且相對(duì)滯后、準(zhǔn)確性不高。

與其被動(dòng)等待，不如主動(dòng)出擊。新冠疫情發(fā)生后，傳染病預(yù)警要“變被動(dòng)為主動(dòng)”已成業(yè)界共識(shí)。

去年底，國(guó)務(wù)院辦公廳發(fā)布的《關(guān)于推動(dòng)疾病預(yù)防控制事業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》明確提出，推動(dòng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的信息系統(tǒng)與傳染病監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)交換，建立健全傳染病診斷、病原體檢測(cè)等數(shù)據(jù)自動(dòng)獲取機(jī)制。

多部門隨后逐步明晰實(shí)施時(shí)間表。

國(guó)家疾控局等十部門在今年5月發(fā)布的《全國(guó)疾病預(yù)防控制行動(dòng)方案（2024—2025年）》中要求，二級(jí)及以上醫(yī)療機(jī)構(gòu)部署實(shí)施國(guó)家傳染病智能監(jiān)測(cè)預(yù)警前置軟件，一數(shù)一源、一處采集，多級(jí)實(shí)時(shí)共享應(yīng)用。

據(jù)介紹，在天津、湖北、安徽等地已開始布置實(shí)施國(guó)家傳染病智能監(jiān)測(cè)預(yù)警前置軟件。10月30日，天津市第一中心醫(yī)院、天津市兒童醫(yī)院等4家試點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)前置軟件監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)達(dá)標(biāo)，前置軟件正式切換應(yīng)用。

“在醫(yī)療機(jī)構(gòu)部署前置軟件，不僅能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集自動(dòng)化，還能通過數(shù)據(jù)共享，實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)測(cè)?！碧旖蚴屑部刂行男畔⑺L(zhǎng)劉軍介紹，前置軟件的數(shù)據(jù)自動(dòng)采集功能大大減少了醫(yī)務(wù)人員的重復(fù)勞動(dòng)。前置軟件與醫(yī)院信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)的聯(lián)調(diào)共享，省去了人工上報(bào)的二次錄入環(huán)節(jié)，也省去了傳染病確診病例轉(zhuǎn)診到?？漆t(yī)院后的信息再錄入。

近期登革熱感染人數(shù)增加，呈現(xiàn)地域性高發(fā)態(tài)勢(shì)。劉軍介紹，如果患者在當(dāng)?shù)蒯t(yī)院就診后再進(jìn)行跨省就醫(yī)，安裝了前置軟件的系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)彈窗，提醒醫(yī)生關(guān)注病例，并顯示患者就醫(yī)路徑。

相關(guān)專家表示，疾控信息化與傳統(tǒng)電子政務(wù)不同，后者是多級(jí)交換，數(shù)據(jù)層層交換可能帶來信息的衰減和阻斷；而疾控信息化則通過前置軟件，將醫(yī)療機(jī)構(gòu)源頭采集的傳染病數(shù)據(jù)入庫(kù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)共享。

國(guó)家疾控局副局長(zhǎng)孫陽(yáng)指出，目前我國(guó)正在推進(jìn)前置軟件部署，未來要在監(jiān)測(cè)點(diǎn)位和項(xiàng)目上不斷“擴(kuò)面、增效、提質(zhì)”，特別是加強(qiáng)污水監(jiān)測(cè)等新型監(jiān)測(cè)手段。

“污水監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì)在新冠疫情期間就展現(xiàn)出來了?！睏罹S中介紹，污水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)人為干預(yù)少，且具有脫敏性，能夠提示社區(qū)、城市的病毒蹤跡，便于長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，不僅可提供陽(yáng)性位點(diǎn)陡增之類的清晰佐證，也能在技術(shù)上持續(xù)增加病原體檢測(cè)類別。

在主動(dòng)抓取模式下，公共衛(wèi)生相關(guān)數(shù)據(jù)和異常信號(hào)的獲取正在朝著“零時(shí)間差”的目標(biāo)邁進(jìn)。

單部門到跨部門，聯(lián)手捕捉病毒“蛛絲馬跡”

病原體的傳播沒有國(guó)界，更不囿于部門條塊限制。

“比如，衛(wèi)生部門可能通過病例監(jiān)測(cè)感知一個(gè)自然疫源疾病，而農(nóng)業(yè)部門可能在動(dòng)物疫病中已經(jīng)獲得異常信號(hào)?！敝袊?guó)疾病預(yù)防控制中心衛(wèi)生應(yīng)急中心副主任向妮娟提出了一個(gè)新的可能性：如果說在不同部門的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)里展現(xiàn)的是病原體各階段的“照片”，那么建立一個(gè)連續(xù)數(shù)據(jù)系統(tǒng)，就可以“視頻化”描述病毒變化和趨勢(shì)。

跨部門的連續(xù)數(shù)據(jù)分析之于疫情預(yù)警，猶如衛(wèi)星云圖之于天氣預(yù)報(bào)。但后者的數(shù)據(jù)來源單一，前者則非常多元——?dú)庀髿夂驍?shù)據(jù)與傳染病暴發(fā)存在關(guān)聯(lián)，由氣象部門掌握；水鳥、旱獺、地鼠等野生動(dòng)物是病毒的天然宿主，它們的種群變化等情況與病毒的變異相關(guān)，林草部門更熟悉這類數(shù)據(jù)；病毒在飼養(yǎng)的雞鴨、豬牛身上繁殖，發(fā)生變異甚至跨種傳播，農(nóng)業(yè)部門掌握的數(shù)據(jù)則非常關(guān)鍵。還有海關(guān)部門的病例輸入數(shù)據(jù)，教育部門的因病請(qǐng)假數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)檢索、尋醫(yī)購(gòu)藥、社交平臺(tái)數(shù)據(jù)等都能夠“映射”病毒傳播的蹤影，但這些數(shù)據(jù)“遺珠”散落各處。

多部門聯(lián)合發(fā)布的政策文件強(qiáng)調(diào)，完善部門聯(lián)動(dòng)機(jī)制，協(xié)同開展傳染病監(jiān)測(cè)工作。

然而，跨部門數(shù)據(jù)融合并非數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單集合。北京市疾病預(yù)防控制中心研究員王全意表示，不同部門收集數(shù)據(jù)的意圖各異，形成的數(shù)據(jù)內(nèi)容和呈現(xiàn)形式往往不同，很難做到“拿來就能用”。

重慶市疾病預(yù)防控制中心主任醫(yī)師漆莉也表示，重慶很早就整合了多部門力量，開展“疫智防控”的探索，但收集上來的數(shù)據(jù)千差萬別，面臨核心指標(biāo)選擇、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等難題。

“這幾年，重慶以傳染病綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為抓手，開展了模型建立和數(shù)據(jù)挖掘工作。我們希望數(shù)據(jù)給出的傳染病風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)等級(jí)像寒潮、大風(fēng)的各級(jí)預(yù)警一樣明晰。”漆莉坦言，在提高數(shù)據(jù)靈敏度和特異性、減少人工判讀占比等方面還需攻克多個(gè)難關(guān)。

“解決數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊的問題必須依靠技術(shù)創(chuàng)新?！睏罹S中打比方說，成功的預(yù)警系統(tǒng)就好比一個(gè)健康人的腸胃，不能只吃精米白面，要能消化各類五谷雜糧。不同部門的數(shù)據(jù)來了要經(jīng)過篩選、分類和標(biāo)準(zhǔn)化等處理才能用于預(yù)警模型中。

“為了提升傳染病預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，截至目前，我們開發(fā)了5個(gè)軟件和系統(tǒng)，形成了5項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)和專利，并承擔(dān)了10項(xiàng)相關(guān)項(xiàng)目任務(wù)?！睏罹S中說，中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院團(tuán)隊(duì)通過科學(xué)研究把數(shù)據(jù)融合需要的處理方法、構(gòu)建模型等基礎(chǔ)元件搭建起來，未來將放在開放平臺(tái)上供應(yīng)用單位選用?？赏ㄟ^模塊組合承擔(dān)不同監(jiān)測(cè)預(yù)警任務(wù)，助力跨部門融合和捕捉“X疾病”的蹤跡。

“我們希望集成數(shù)據(jù)、模型、信息技術(shù)等，先形成一個(gè)樣板，以實(shí)現(xiàn)傳染病的預(yù)警、高峰、快速進(jìn)展期等階段的‘可視化’?！睏罹S中介紹，中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院已經(jīng)與湖南湘潭等地達(dá)成合作協(xié)議，依托當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)數(shù)據(jù)開展智能化傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)建設(shè)。

楊維中坦言，當(dāng)前仍舊是與“X疾病”開展系統(tǒng)性較量的初期，仍需要各學(xué)科領(lǐng)域融合交叉創(chuàng)新，在預(yù)警效果優(yōu)化、疾病發(fā)生發(fā)展中不斷打磨數(shù)據(jù)、算法和模型，在探索和實(shí)踐中使科技成果從“好看”變“好用”。