深瞳工作室出品
科技日報記者 張佳星 策劃 劉恕 李坤
傳染病大流行會不會再次發(fā)生？世界衛(wèi)生組織（WHO）給出的答案是：會。
在多個國際會議上，WHO就“X疾病”暴發(fā)的可能性發(fā)出警告。
“X疾病”并非當下真實存在的特定疾病。根據(jù)WHO的解釋，“X疾病”指一種未知的病原體引發(fā)嚴重國際大流行的可能性。它有機會在任何時間、由多種來源觸發(fā)，恐會奪去數(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t(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)學院群醫(yī)學及公共衛(wèi)生學院執(zhí)行院長楊維中告訴科技日報記者，盡管不知道會是哪種病毒最終“突破種屬屏障”進入人群，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，讓預測變得難上加難。然而，在人類與病毒的較量中，監(jiān)測預警并非束手無策。
“在視頻計數(shù)、條碼溯源、雷達感應等前沿技術已經普及的今天，不再需要通過在蚊帳里數(shù)蚊子進行蚊媒監(jiān)測了?！敝袊t(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)學院群醫(yī)學及公共衛(wèi)生學院副院長馮錄召說，在大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術的加持下，疾病監(jiān)測手段走向了智能化、精準化。
中國醫(yī)學科學院于2021年啟動了傳染病智慧化多點觸發(fā)預警技術研究，致力于解決多源異構數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)標準化、智慧化模型技術研發(fā)、平臺集成等問題。
“到2030年，我國將建成多點觸發(fā)、反應快速、科學高效的傳染病監(jiān)測預警體系?！睏罹S中介紹，今年8月，國家疾控局等9個部門聯(lián)合印發(fā)了《關于建立健全智慧化多點觸發(fā)傳染病監(jiān)測預警體系的指導意見》，旨在通過數(shù)智賦能，提升對新發(fā)突發(fā)傳染病、群體性不明原因疾病等的預警靈敏性和準確性。
單點到多點，多渠道發(fā)現(xiàn)傳染病風險和苗頭
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，什么時候出現(xiàn)峰值，這些信息是政府決策的重要參考。”楊維中說，當時接到國家疾控局的任務，他們團隊開始使用網上的數(shù)據(jù)。
在傳統(tǒng)的疫情監(jiān)測分析中，基礎數(shù)據(jù)主要來自醫(yī)療機構。多年前，時任中國疾病預防控制中心副主任的楊維中領導過傳統(tǒng)傳染病監(jiān)測預警系統(tǒng)建設。2003年SARS疫情之后，我國新發(fā)突發(fā)傳染病監(jiān)測體系逐步構建起來。體系依托門急診、住院、檢測等哨點監(jiān)測數(shù)據(jù)和各級各類醫(yī)療機構法定報告?zhèn)魅静∏闆r，由疾控部門進行匯總和研判。
“那時的預警系統(tǒng)只能用‘單點’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，“當單一來源的數(shù)據(jù)無法精確反映疫情變化時，啟發(fā)我們要善于利用‘多點’數(shù)據(jù)?！?/p>
楊維中說的“多點”數(shù)據(jù)包括網絡搜索熱詞及增量、藥品購買情況、互聯(lián)網醫(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?，團隊利用前期研發(fā)模型，對疫情走勢和規(guī)模作出了重要研判。
例如，基于百度指數(shù)數(shù)據(jù)，團隊利用人工智能深度學習技術，預估了各地未來新冠感染病例數(shù)的變化趨勢和峰值，后來的比對結果顯示，預估曲線與實際情況吻合?；谛吕宋⒉┑膯柧碚{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，這與實際狀況再次相符。
“能夠納入的‘多點’數(shù)據(jù)還有很多，比如學生缺課、職工缺勤、物流運輸?shù)惹闆r?！睏罹S中說，越來越多的實踐證明，基于多渠道監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析研判，能夠更早發(fā)現(xiàn)傳染病風險和苗頭。
中國工程院院士、中國醫(yī)學科學院院長、北京協(xié)和醫(yī)學院校長王辰指出，傳染病防控的關鍵在于及早發(fā)現(xiàn)、及時預警和迅速隔離救治，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“準確”兼得？王辰概括為三個關鍵要點，一是科學選擇多類多渠道預警信息參數(shù)；二是基于大數(shù)據(jù)的精準預警模型分析方法；三是基于以上兩點構建完整的監(jiān)測預警信息采集體系與分析平臺，由此實現(xiàn)從日常監(jiān)測到應急響應的全過程管理。
被動變主動，前置軟件自動獲取異常信號
“多渠道監(jiān)測手段在不斷發(fā)展，原來的主渠道如果繼續(xù)采用傳統(tǒng)人工填報的模式，是遠遠不能適應新形勢的?！敝袊膊☆A防控制中心信息中心副主任彭志行表示，必須順勢做出轉變?！斑@不是對2003年建立的網絡系統(tǒng)推倒重來，而是對該系統(tǒng)進行一次重大的技術重構?！彼f。
傳統(tǒng)的醫(yī)療機構病例報告仍舊是傳染病疫情風險評估和預判的最重要依據(jù)。在以往的報告流程中，醫(yī)生通過填寫傳染病報告卡、到所屬醫(yī)療機構防?？频膱蟾娼K端手工錄入信息等方式上報傳染病。整個過程依賴臨床醫(yī)生的主動診斷和報告意識。其弊端顯而易見，信息采集只能被動等待，且相對滯后、準確性不高。
與其被動等待，不如主動出擊。新冠疫情發(fā)生后，傳染病預警要“變被動為主動”已成業(yè)界共識。
去年底，國務院辦公廳發(fā)布的《關于推動疾病預防控制事業(yè)高質量發(fā)展的指導意見》明確提出，推動醫(yī)療機構的信息系統(tǒng)與傳染病監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)交換，建立健全傳染病診斷、病原體檢測等數(shù)據(jù)自動獲取機制。
多部門隨后逐步明晰實施時間表。
國家疾控局等十部門在今年5月發(fā)布的《全國疾病預防控制行動方案（2024—2025年）》中要求，二級及以上醫(yī)療機構部署實施國家傳染病智能監(jiān)測預警前置軟件，一數(shù)一源、一處采集，多級實時共享應用。
據(jù)介紹，在天津、湖北、安徽等地已開始布置實施國家傳染病智能監(jiān)測預警前置軟件。10月30日，天津市第一中心醫(yī)院、天津市兒童醫(yī)院等4家試點醫(yī)療機構前置軟件監(jiān)測數(shù)據(jù)達標，前置軟件正式切換應用。
“在醫(yī)療機構部署前置軟件，不僅能實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集自動化，還能通過數(shù)據(jù)共享，實現(xiàn)智能監(jiān)測。”天津市疾控中心信息所所長劉軍介紹，前置軟件的數(shù)據(jù)自動采集功能大大減少了醫(yī)務人員的重復勞動。前置軟件與醫(yī)院信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)的聯(lián)調共享，省去了人工上報的二次錄入環(huán)節(jié)，也省去了傳染病確診病例轉診到?？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。劉軍介紹，如果患者在當?shù)蒯t(yī)院就診后再進行跨省就醫(yī)，安裝了前置軟件的系統(tǒng)會自動彈窗，提醒醫(yī)生關注病例，并顯示患者就醫(yī)路徑。
相關專家表示，疾控信息化與傳統(tǒng)電子政務不同，后者是多級交換，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)療機構源頭采集的傳染病數(shù)據(jù)入庫，實現(xiàn)實時共享。
國家疾控局副局長孫陽指出，目前我國正在推進前置軟件部署，未來要在監(jiān)測點位和項目上不斷“擴面、增效、提質”，特別是加強污水監(jiān)測等新型監(jiān)測手段。
“污水監(jiān)測的優(yōu)勢在新冠疫情期間就展現(xiàn)出來了?！睏罹S中介紹，污水監(jiān)測數(shù)據(jù)人為干預少，且具有脫敏性，能夠提示社區(qū)、城市的病毒蹤跡，便于長期監(jiān)測，不僅可提供陽性位點陡增之類的清晰佐證，也能在技術上持續(xù)增加病原體檢測類別。
在主動抓取模式下，公共衛(wèi)生相關數(shù)據(jù)和異常信號的獲取正在朝著“零時間差”的目標邁進。
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)測感知一個自然疫源疾病，而農業(yè)部門可能在動物疫病中已經獲得異常信號?！敝袊膊☆A防控制中心衛(wèi)生應急中心副主任向妮娟提出了一個新的可能性：如果說在不同部門的監(jiān)測系統(tǒng)里展現(xiàn)的是病原體各階段的“照片”，那么建立一個連續(xù)數(shù)據(jù)系統(tǒng)，就可以“視頻化”描述病毒變化和趨勢。
跨部門的連續(xù)數(shù)據(jù)分析之于疫情預警，猶如衛(wèi)星云圖之于天氣預報。但后者的數(shù)據(jù)來源單一，前者則非常多元——氣象氣候數(shù)據(jù)與傳染病暴發(fā)存在關聯(lián)，由氣象部門掌握；水鳥、旱獺、地鼠等野生動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，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，農業(yè)部門掌握的數(shù)據(jù)則非常關鍵。還有海關部門的病例輸入數(shù)據(jù)，教育部門的因病請假數(shù)據(jù)，互聯(lián)網檢索、尋醫(yī)購藥、社交平臺數(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)布的政策文件強調，完善部門聯(lián)動機制，協(xié)同開展傳染病監(jiān)測工作。
然而，跨部門數(shù)據(jù)融合并非數(shù)據(jù)的簡單集合。北京市疾病預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，面臨核心指標選擇、數(shù)據(jù)標準化等難題。
“這幾年，重慶以傳染病綜合風險指數(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)給出的傳染病風險指數(shù)等級像寒潮、大風的各級預警一樣明晰。”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難關。
“解決數(shù)據(jù)質量參差不齊的問題必須依靠技術創(chuàng)新?！睏罹S中打比方說，成功的預警系統(tǒng)就好比一個健康人的腸胃，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)來了要經過篩選、分類和標準化等處理才能用于預警模型中。
“為了提升傳染病預警系統(tǒng)的準確性，截至目前，我們開發(fā)了5個軟件和系統(tǒng)，形成了5項標準和專利，并承擔了10項相關項目任務?！睏罹S中說，中國醫(yī)學科學院團隊通過科學研究把數(shù)據(jù)融合需要的處理方法、構建模型等基礎元件搭建起來，未來將放在開放平臺上供應用單位選用?？赏ㄟ^模塊組合承擔不同監(jiān)測預警任務，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、信息技術等，先形成一個樣板，以實現(xiàn)傳染病的預警、高峰、快速進展期等階段的‘可視化’?！睏罹S中介紹，中國醫(yī)學科學院已經與湖南湘潭等地達成合作協(xié)議，依托當?shù)叵嚓P數(shù)據(jù)開展智能化傳染病監(jiān)測預警平臺建設。
楊維中坦言，當前仍舊是與“X疾病”開展系統(tǒng)性較量的初期，仍需要各學科領域融合交叉創(chuàng)新，在預警效果優(yōu)化、疾病發(fā)生發(fā)展中不斷打磨數(shù)據(jù)、算法和模型，在探索和實踐中使科技成果從“好看”變“好用”。
專家觀點：傳染病預警系統(tǒng) 應納入智慧城市建設
1997年，H5N1禽流感病毒第一次從禽類“跳”到人類體內，人感染的致死率高達50%以上。當年的人感染禽流感趨勢在香港特區(qū)政府對大量活雞迅速撲殺中停歇下來。也有學者認為，剛剛“跨界”的H5N1仍難以適應人類和鳥類細胞受體的差異，因而難以高效感染人類細胞。
然而，今年10月31日發(fā)布的最新研究成果則顯示，由牛傳人的H5N1亞型病毒已經在美國多個州出現(xiàn)，細胞試驗表明其有逐步適應哺乳動物的傾向。
在人類看不見的角落，病毒突破邊界、適應性變異從未停歇，它們甚至懂得“迂回”：先到牛、豬、貓等哺乳動物再到人。
正因為如此，在回應下一個“X疾病”會是什么時，不少專家指出可能是新型流感病毒。
“呼吸道傳染病最容易引起全球大流行，很容易迅速傳播。流感病毒變異快，更容易發(fā)生跨種傳播進入人體。”中國醫(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)學院群醫(yī)學及公共衛(wèi)生學院執(zhí)行院長楊維中對科技日報記者表示，“以通常談話距離來看，如果有人攜帶流感病毒，那其他人感染幾率很大。而采取血液、體液等其他方式傳播的病原體無法快速傳播?！?/p>
“呼吸道傳染病更易在人口接觸密切的城市中形成超級傳播現(xiàn)象，相較于人口密度低的農村，城市的脆弱性不言而喻?！北本┦屑膊☆A防控制中心研究員王全意說。
換言之，“X疾病”下一次來襲或以城市為突破口。
“智慧城市的發(fā)展，讓我們在研發(fā)‘攔截’系統(tǒng)時有了新的思考。”楊維中說，以一個城市為單位構建預警系統(tǒng)更符合實際。在同一個城市圈中，水電氣、交通、文化、通信等相對成體系，不同城市又有不同的地域特色，適合個性化建模。此外，大數(shù)據(jù)局的成立也為智慧城市數(shù)據(jù)的獲得帶來了便利。
中國科學院地理科學與資源研究所研究員廖一蘭建議，傳染病發(fā)生時，政府相關部門希望最先掌握哪些人和區(qū)域出現(xiàn)感染，因此除了應用疾控領域的模型外，還需引入新技術、新數(shù)據(jù)源，例如城市中的遙感數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)等，為智慧化預警提供新借鑒。
（圖片由受訪者提供）
