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医疗大数据赋能疾控

疫情防控工作最大的挑战在于传染病疫情网络直报系统的滞后性。在直报系统中，疫情数据的流通依赖于临床医生的手工填报，时效性受限，且容易受到人为因素干预。

因此，建立疾控系统的事前预警、事中监测和事后溯源机制尤为重要，医疗大数据能在其中发挥重要价值。通过对临床数据以及其他疾病防控相关的数据进行实时监测、多渠道数据交叉预警，并利用机器学习等人工智能等技术进行智能预警、扩散预测、风险研判、传染源溯源等分析，能够提供精准的疫情防控策略，帮助政府在疫情大规模爆发之前采取有效手段阻断传播，提高传染病防控能力。

当前我们的疾病防控体系普遍存在三点问题：

第一，疾控体系内部以及疾控体系与公安等其他机构之间的系统互联和数据打通尚未实现。在疾控体系内部，不同疾控业务统的互联互通和主数据统一管理尚未实现；跨部门协作层面，疾控中心与公安、海关等部门的实时数据共享渠道尚未正式打通，导致疾控中心无法及时获取疫情数据资源。

第二，医院的就诊和临床数据是疫情监测和疾病管理最重要“哨点”，未能实现对疑似病例的自动预警和监测。医院内部信息化系统众多且尚未打通，无法对就诊、临床等数据进行不间断的智能集成和监测。其中，如何对病历文本、影像检查结果等非结构化文本数据进行自然语言理解和自动抽取，是项目难点。

第三，缺少以数据资源为基础的决策分析平台，导致无法及时制定防疫策略。

因此，我们将数据进行实时整合和利用，建立医院内部的智能预警监测机制，并实现跨单位系统的数据协同，为上层辅助决策分析平台提供数据支撑，缩短疫情应急响应周期。

除了医院的医疗健康大数据，还包括来自公安、海关、各类检测机构等部门疫情数据的分析结果。疾控中心根据统一标准对各类疾控数据进行集成和治理，并在此基础上根据各疾控部门不同的业务需求，开发功能分析模块，提高疫情防控能力。

其中，对疾控数据的集成和治理是实现上层功能应用的关键。通过在各级医院、公安、海关等部门部署智能数据网关，可实时监测和提取各部门疾控数据。经过统一的信息规范体系进行标准化和质量控制后，疾控数据将自动沉淀到疾控大数据平台中，为上层应用提供高质量、多维度数据支撑。

智能化数据治理能力是医疗大数据应用场景落地的基础