基于大數據深度學習的公共衛生管理平臺新模式

吳杰 汪小雨 張雷

基金項目：重慶交通大學2020年大學生創新創業訓練項目;項目編號：S202010618004

摘要：本文通過對現有公共衛生管理平臺模式的分析，發現傳統公共衛生管理平臺在面對突發性公共衛生事件時存在著預防不到位、發現不及時、管理不徹底的問題。文章提出的新模式結合大數據技術和深度學習理論，著重解決數據來源和模型結果中存在的問題，為公共衛生管理平臺的發展提供了新的模式和方向。

關鍵詞：大數據技術;深度學習理論;實時性;公共衛生管理新模式

中圖分類號：R197.1文獻標識碼：A文章編號：1672-9129（2020）14-0106-01

國內外的公共衛生應急管理體系在突發重大疫情的沖擊下暴露出了自身的短板，反映出國內缺乏全方位測控居民身心健康的平臺的不足;而且隨著經濟的快速發展，公共衛生醫療資源分布不均衡和生態環境的惡化問題也日益突出。怎樣改變傳統公共衛生管理平臺的發展模式來解決上述問題具有很強的研究意義。

1可行性分析

1.1背景分析。目前國內外普遍面臨著因經濟快速發展而引發的生態環境的惡化問題，同時因為區域發展的不均衡性，導致醫療配套資源未跟上，公共衛生醫療事業和生態環境事業的壓力愈加繁重，為此我國對醫療衛生行業的投資比重也逐漸攀升。

1.2市場分析。由于缺乏適當的心理健康教育，我國出現了許多心理疾病的攜帶群體和潛在患者。但近幾年國內的智能健康監測設備的普及率迅猛攀升，加之其數據存儲和分析能力不斷提升，已經為該模式的轉變提供了充足的準備。另外，我國眾多的大型城市和企業對提高公共衛生管理能力存在著巨大的需求。

1.3價值分析。該模式將居民、社會、政府聯系起來，通過居民自我管理和政府的宏觀調控，對重大疫情和公共衛生突發事件的控制起到未雨綢繆的作用，有效推進“健康城市”的建成。

2技術應用

2.1大數據技術應用。數據更新不及時和數據分析不當是傳統公共衛生管理平臺的主要問題，背后的主要原因就是未聯系大數據技術。將大數據技術運用到數據收集、數據存儲和數據分析等過程中，將大大提高平臺的管理效率。

2.2外掛智能設備應用。近幾年國內的智能健康監測設備普及率的迅猛攀升與設備數據存儲和分析能力的不斷提升直接影響到公共衛生管理的發展方向。讓數據采集簡單化的同時，也為公共衛生管理平臺的發展減輕了負擔。

3模式建立

3.1模式思路。針對傳統公共衛生管理系統無法全方位實時測控居民身心健康的短板和現有應急管理體系在重大公共衛生突發事件爆發時暴露出的不足等問題，本文給出了“大數據+深度學習”背景下公共衛生管理平臺發展的新方案、新模式。

該模式以外掛智能設備采集、客戶端信息錄入、網絡信息收集三重途徑獲取得到的居民身心健康數據為基礎，以數據采集—監測評估—控制反饋為主線，以大數據理論和深度學習算法為核心，組建監控分析、預警反饋和健康等級標度劃定等板塊以構成新型的公共衛生管理模式。

3.2模式板塊。

（1）重大疫情和公共衛生突發事件應急管理板塊。該板塊以外掛智能設備收集的居民身體健康指標和網頁端收集的居民心理健康指標為基礎，在經過數據處理和深度學習模型構建等操作后，能夠及時篩選出身心健康水平超標的用戶，并判斷用戶所在區域是否存在潛在性的公共衛生事件。若存在，則協助政府部門及時對公共衛生突發事件進行應急管理;若不存在，則充當保障居民身心健康的“家庭醫生”。

（2）健康城市管理板塊。該板塊以已得到的區域居民健康數據和網絡爬蟲得到的公共生態環境數據為基礎，在經過指標權重計算和DEA-C2R模型構建后，量化城市的健康水平。一方面為居民推送周圍環境情況，適當采取保護措施;另一方面為政府篩選不健康的地區，協助政府對公共衛生環境作出宏觀調整。

3.3技術路線。實現該模式的完整技術路線主要包括：特征構建、數據收集、數據處理、監測評估（數據分析）、預警反饋（結果分析）。其核心步驟是數據收集和數據分析兩個過程。

（1）數據收集。數據的來源有三個途徑：①外掛智能設備收集居民心率、血壓、血氧等身體健康數據;②客戶端通過對居民填報的專業心理調查問卷和與心理醫師交流等信息的分析，獲取得到居民的心理健康數據;③網絡爬取統計生態年鑒和生態環境信息發布平臺相關信息，實時收集城市健康信息和區域環境衛生狀況數據。

（2）數據分析。基于不同途徑收集的數據，提取得到居民身體健康、居民心理健康和公共衛生環境三類信息，并通過系列處理后存入HBase數據庫。運用模型融合和回歸的思想，通過基于深度學習和神經網絡的健康評估模型，判斷該區域存在突發公共衛生事件的可能性;通過DEA-C2R模型，判斷對居民健康造成的不利影響程度。

3.4模式功能。在該模式中，具有三大功能：①充當居民的家庭醫生，輸出居民個人的身心健康狀況報告并提出合理建議，保證居民的健康。②實現對重大疫情和公共衛生突發事件的管理;通過捕捉管控患病群體，疏導引導健康群體，完成對潛在的區域性公共衛生事件的預防及管理。③實現對公共衛生環境的動態測控;結合結果對地區建設提出建議，為健康城市和健康中國戰略提供有力保障。

4結語

在信息互聯和公共衛生事件的爆發風險急劇增大的背景下，該模式通過整合外掛智能設備、客戶端和網絡爬蟲等信息收集渠道，避免了傳統公共衛生管理平臺數據更新不及時的弊端;開創式地將大數據技術和深度學習理論結合并融入到公共衛生環境的監測、預防與管理中，提高了平臺應急管理的能力，為公共衛生管理平臺的發展提供了新的模式和方向。

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