基于大數據技術的突發公共衛生事件應急管理模型開發＊

長春中醫藥大學 侯力鐵

突發公共衛生事件以其突發性以及對公眾健康的損害程度之大，近年來受到大眾的廣泛關注：如新冠疫情，已經成為了全球熱議的話題。突發公共衛生事件具有一定的危害程度，對公眾的健康構成了威脅。因此，為了避免恐慌情緒，公眾對突發公共衛生事件情境下的信息需求具有突出的特征。公眾希望得到及時、準確、全面、透明、公開相關醫療數據，以此增強防疫信心，從而有效抑制疫情的傳播[1]。

疫情防控期間可以看出，精準的疫情防控離不開強大的科研能力，尤其是大數據的應用，在其中起到了決定性的作用。今年來，突發公共衛生事件的管理不但受到醫學界的廣泛關注，同時也成為了情報領域的研究熱點[2]，情報學視角的疫情防控有助于堅持風險導向、監測預警、科學決策、精準施策、智慧防控、聯防聯控、輔助疫情防控者完善對疫情的認知[3]。

1 相關研究

1.1 突發公共衛生事件

《突發公共衛生事件應急處置條例》中指出，突發公共衛生事件指的是突然發生的、對社會公共健康造成或者可能造成嚴重損害的事件，比如大型傳染病、群體性不明原因的疾病、重大食品中毒等。對突發公共衛生事件的研究，研究人員除了關注疾病本身外，還關注了疾病的傳播、公共衛生、流行病、應急準備、突發公共衛生事件管理模式、疫苗以及系統等。

突發公共衛生事件首先最主要的特點就是突發性，其次是波及范圍廣。突發公共衛生事件主要分為爆發期與蔓延期。首先，在突發公共衛生事件的爆發期，需要迅速對事件進行研判并啟動應急機制。其次，在突發公共衛生事件的蔓延期，根據研判進一步完整和強化管理。

突發公共衛生事件中，基于互聯網的信息交流成為主要的交流渠道，并且呈現了難以預測且關注度高的特點[4]。大數據在突發公共衛生事件中主要用于疫情的防控，然而開放的數據往往使個人隱私面臨更大的挑戰[5]。

1.2 應急管理

公共衛生在應急反應中的作用可以被視為公共衛生應急職能。公共衛生應急能力是在突發公共衛生事件發生時，公眾的應對能力以及處理能力[6]。公眾較高的應急素養可以在突發公共衛生事件中利用應急知識進行避險、自救。

自2003年SARS 疫情之后，我國就建立起了從中央到地方的四級突發公共衛生應急管理體系，在國務院最新頒布的《突發公共時間應急條例》中，進一步落實了突發公共衛生事件中臨時組織與責任，除此之外，還明確了突發事件應急報告制度、突發事件舉報制度等一系列內容，進一步補充和完善了我國突發公共衛生事件中的應急機制[7]。

突發公共衛生事件的應急管理需要多部門聯動，形成有序、有規則的系統[8]。充分發揮各部門的優勢，建立起高效的突發公共衛生事件處置機制，從而提升對突發公共衛生事件的應對能力，為社會穩定和人民財產安全提供保障。

1.3 大數據技術

近年來，大數據技術與管理學的交叉呈現了諸多的研究熱點，例如數字政府、基于大數據的公共管理、社會治理、精準扶貧等。大數據技術為社會科學研究帶來了新方法與新思路，使基于理論的管理走向基于大數據的精準管理。

全球化數字時代已經到來，大數據已經在各個領域得到了充分的應用，同時大數據技術也為科學研究帶來了全新的視角。在醫療領域，遠程醫療[9]、大數據輔助診斷[10]、疾病預測[11]等領域都取得了豐碩的研究成果。然而，突發公共衛生事件中的大數據不僅包含醫療大數據，更包含了政府大數據以及社會大數據。

政府開放數據使突發共事件中的信息更加公開透明，公眾對信息的獲取也更加及時與便利。社會數據是人們在社會生產活動中產生的數據，是大數據的主要來源。疫情初期我國在公共衛生應急管理和處置能力上還存有一些不足。使其在防控期間產生了無序、復雜且海量的數據，通過傳統方式利用這些數據對于開展應急治理行動的參考作用不大。應用大數據技術則可以實現精準治理。

突發公共衛生事件中的謠言傳播給社會帶來了巨大的影響，大數據技術在精準防疫的同時，也在輿情預警方面做出了實時預測。利用疫情輿情數據，從海量多元異構的數據中識別疫情輿情的參與人群、謠言的傳播路徑以及情感傾向，從而揭示輿情事件的事實，做到及時辟謠，避免引起不不要的恐慌[12]。

2 模型構建過程

2.1 模型構建需求分析

突發公共衛生事件中包含著各種類型的數據，數量巨大，在收集和處理上具有一定難度。傳統的處理方式已經不能適應大數據時代的突發公共衛生事件，也可能帶來處理的難度和阻礙。數據雖然處理困難，但是也是一種寶貴的資產。可以幫助政府做出重要決策。通過大數據分析技術，可以幫助政府做出疫情數據的預測，以及根據數據做出相應的對策。在經過大數據技術處理的數據后，得到的疫情相關信息或者知識更加可靠、有效。大數據是政府處理公共衛生事件的客觀需求。通過大數據技術可以看出數據主體由單主體向多主體轉變，避免由個人決策而出現的失誤。利用數據技術可以更加全面的了解整體信息，對公共衛生突發事件進行相關性分析，從而發現突發公共衛生事件內部的關聯關系，掌握數據內部的運行規律，從而為決策帶來科學性。

2.2 模型構建目標和原則

2.2.1 模型構建目標

大數據技術的突發公共衛生事件應急管理模型的構建需要具有科學性、精準性以及便捷性等目標。大數據技術使得疫情相關數據的使用和處理更加科學，各個政府部門可以使用數據對疫情信息進行處理。模型也要具有精準化的特征。通過大數據技術，使得政府部門針對疫情進行精準處理。也可以通過大數據技術合理分配公共資源，保證民生需求，平衡社會恐慌心理。利用居民數據，通過大數據技術處理整合，可以支持各種應用場景。能夠利用大數據技術篩選和排查疫情，實現服務的精準化和智能化，支持社會處理的數據融合方式。構建的模型也能夠快捷響應需求，降低政府治理疫情的成本。采用協同方式控制疫情，對疫情數據有效整合，幫助各級政府實現患病、密接、隔離、復工等人員的快速統計和精準排查，利用數據保證疫情有效控制的同時，也促進經濟的復蘇和發展。

2.2.2 模型構建原則

利用大數據技術可以幫助政府實現數據共享，消除數據融合障礙，提升大數據治理能力，創新政府應急管理服務，從而更好的利用數據，釋放數據價值，實現服務的目標。因此，在構建突發公共衛生事件應急管理模型時，要注重多元性、導向性和服務性等原則。大數據的來源呈現多元化的特征，這包括政府數據、公眾行為數據以及醫療數據等。這些數據使得模型處理時要能夠應對多元化的數據，從數據的來源、數據的維度以及數據的類型方面，都要能從模型中找到相應的解決方法，這個是突發公共衛生事件應急管理模型構建的前提，也是實現突發公共衛生事件應急管理模型的高標準要求。

2.3 模型構建

基于大數據技術的突發公共衛生事件應急管理模型能夠加速推進公共衛生業務的數據化，打通突發公共衛生事件關聯信息壁壘，通過大數據、人工智能等技術突發公共衛生事件治理流程和治理模式，推動公共衛生工作為民服務、防控能力、決策水平的持續升級。通過突發公共衛生事件應急管理模型構建大數據平臺，及時發現對城市公共衛生安全。對于突發公共衛生事件安全來說，必須有健全的監測預警機制作為支撐。基于大數據技術的突發公共衛生事件應急管理模型由大數據存儲層、大數據處理層、大數據分析層以及大數據應用層四個部分組成，如圖1所示。

圖1 基于大數據技術的突發公共衛生事件應急管理模型Fig.1 Emergency management model of public health emergencies based on big data technology

2.3.1 大數據存儲層

大數據存儲層包括獲取數據的過程，以實時的方式從各個數據來源，包括數據庫、API、隊列、物聯網等數據提供者采集或同步最新的數據變化。實時數據同步，捕獲源數據庫的數據變化，并在毫秒內更新到目的數據庫。并且能夠支持大部分商業和開源的數據庫類型，包括關系型和非關系型數據庫、支持多源異構數據雙向同步，自動映射關系型到非關系型、定義數據規則，監控和分析所提取的數據質量。其中，關系數據源是指通過JDBC 驅動連接的關系型數據庫。NoSQL 數據源支持連接基于分布式文件存儲的非關系數據庫。關系數據源的數據主要以二維的方式組織，以實現二維查詢。

2.3.2 大數據處理層

大數據處理層是對獲取的數據進行處理，主要是ETL過程。ETL 通常是將多來源的異構數據，進行處理后得到具備完整性、一致性的數據模型。ETL 模塊以工作流的形式實現為庫表提取數據模型的語義，通過易于操作的可視化工具，將數據加工成具備語義一致性與完整性的數據模型；也可以增強構建數據模型的能力。通過封裝ETL算法，將技術分離，可以實現ETL 自助操作。和傳統ETL的不同點是，每一條新產生并進入到平臺的數據，會在秒級范圍被響應，計算，處理并寫入到目標表里。

2.3.3 大數據分析層

大數據分析層支持多種高效實用的機器學習算法，包含了分類、回歸、聚類、預測、關聯5 大類機器學習的成熟算法。其中包含了多種可訓練的模型：邏輯回歸、決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯、支持向量機、線性回歸、K 均值、DBSCAN、高斯混合模型。這些分析方法能夠有效對大數據進行分析，發現大數據之間的規律，為政府部門決策提供支持。

2.3.4 大數據應用層

數據應用層的功能包括分析人員流動、查詢密接人員、建設防控體系、助力復工復產。大數據平臺能夠查詢人員流動數據，并根據地圖數據為公眾、政府展現詳細地點信息，幫助政府掌握全面信息及疫情防控狀況。利用大數據平臺，融合出行信息、支付信息以及基站信息等，可以隨時追蹤和定位患者及接觸者的軌跡，預測傳播路徑，鎖定密接人員，為政府進行管控提供信息。大數據平臺能夠有效推動疫情防控體系的建設。

3 結論

在疫情防控期間，政府部門依托大數據技術創新突發公共衛生事件治理模式、重構突發衛生事件治理流程，同時融合了通信部門、交通部門、衛健部門、公安部門和社區等多個數據源，為提升突發公共衛生事件治理能力提供技術和理論依據。通過構建突發公共衛生事件應急管理模型，展現了大數據技術的優勢，能夠保障政府部門有效防控和管理疫情，是政府部門智慧管理方法以及社會責任感的有機結合。