構建重大疫情數字化防控機制

發布時間:2020-05-07    來源:中國電子政務網    瀏覽量:0

    流行病發生與傳播的不確定性為全球衛生防疫體系帶來嚴峻挑戰。這種疫情的不確定性與人類社會行為的復雜性高度相關。因此,流行病防控不僅要注重病原體生物學研究,還應加大對社會行為因素的關注。在當下媒介化社會,數字媒介是人們社會交往與日常生活重要場域,也是重大疫情信息發生與擴散重要渠道。構建基于算法技術的重大疫情數字化防控機制,對于彌補現行衛生防疫體系不足,實現由“后端管理”到“前端預警”防疫機制轉型,有著重大現實意義。


    構建重大疫情數字化防控機制的必要性與緊迫性


    構建重大疫情數字化防控機制,不僅標志著流行病學認識論層面的革新,還標志著衛生防疫工作方法論層面的轉型,這主要體現在以下方面。


    其一,構建重大疫情數字化防控機制是拓展疫情信息來源的重要渠道。據中國人民大學國家發展與戰略研究院調查顯示,社交媒體已經成為5G時代人們獲取信息的主渠道。有關外部世界的風險信息越來越多地以數字信號的形式加以呈現,而不再局限于傳統的社會調查與統計分析。相較于依賴醫學觀察、臨床治療、專家研判等信息來源的傳統衛生防疫體系,數字化流行病監測主要基于同傳染病低關聯性、非結構性、非正式的社交媒體和互聯網數據,這從根本上改變了流行病監控體系的基礎與關鍵——數據收集、信息傳達和傳播干預。


    其二,構建重大疫情數字化防控機制是應對“信息流行病”(Infodemic)的迫切需要。世界衛生組織將新冠肺炎帶來恐慌和混亂的問題稱為“信息流行病”,并指出“社交媒體上散布著大量有關疫情真假不一的消息,公眾很難區分哪些是可靠的信息來源和有效的防疫指南”。因此,重大疫情的傳播,往往伴隨著疾病信息的擴散及恐慌情緒的蔓延。在重大疫情防控中,不僅要控制病原體的傳染,還要應對由于各種虛假信息、惡意謠言的傳播而引發的社會無序與次生災害。而構建基于社交媒體、互聯網信息的重大疫情數字化防控機制,則有利于對“信息流行病”進行搜集、研判與應對。


    其三,構建重大疫情數字化防控機制是維護國家安全的重要路徑。為有效應對重大疫情全球傳播風險,需要我們對國家安全概念進行重新理解與界定,將信息安全、生物安全、公共衛生安全等非傳統安全要素放在重要位置。而基于全球互聯網信息挖掘分析的數字化流行病監測機制,則為維護新形勢下的國家安全提供了一條“雙向通路”:一方面,對流通于全球網絡空間的疾病信息進行監測,可以鎖定世界范圍內疫情傳播狀況,為提前做好疫情防控提供預警信息;另一方面,對伴隨流行病傳播的“信息流行病”進行探測與應對,有利于促進國家生物安全、公共衛生安全與網絡信息安全等要素統籌協同的新型國家安全體系建構。


    重大疫情數字化防控機制的實踐探索與不足


    近年來,世界眾多流行病學研究機構開始嘗試采取智能算法、信號追蹤與全球定位等技術,對社交媒體與搜索引擎中的健康數據進行挖掘分析,以求提前鎖定流行病爆發時間、擴散區域和疾病類型,并進行有針對性的應急預警和防疫干預。研究人員使用了“數字監控”“數碼流行病學” “基于互聯網的生物監測”等概念,來描述這種基于網絡信息技術與數據建模分析應用的流行病研究與監控新模式。


    研究者們還建立了健康地圖(HealthMap)、世界疫癥情報網(ProMED-Mail)、全球公共衛生情報網(GPHIN)等數字化流行病智能監測平臺,不僅統合了政府衛生管理機構、非政府組織以及新聞媒體等各種疾病信息來源,而且還鼓勵社會公眾實時報告自己的健康與患病狀況,以深度參與流行病防控全過程,充當潛在疾病的瞭望“哨兵”,并實現了比傳統衛生防疫機構提前預測流行病大規模傳播的目標。在我國此次新冠肺炎防控中,高德、百度等技術公司與多家媒體機構則發揮自身數據優勢,開發了諸如確診病例活動軌跡、人員遷徙熱力地圖、交通工具滿載查詢等輔助功能,向用戶提供了實時、便捷、直觀的互聯網防疫工具。


    同時,目前已有的數字化流行病監測系統仍然存在諸多不足。這種基于網絡數據挖掘與分析的疫情監測模式高度依賴于公開、透明的信息環境,倘若疫情信息流通渠道不暢,將無法正常發揮監測及預警功能。比如,“谷歌流感趨勢”即由于對疫情風險預測與實際統計情況多有出入,最終于2015年停止運行。而且,網絡空間的“數據過載”“數據噪音”以及疫情謠言亦將顯著影響該系統正常運行。此外,這些系統還存在侵犯個人隱私甚至對患病個體和傳染地區帶來污名化、種族偏見等隱憂。這就需要在網絡數據與臨床信息、算法治理與社會參與、個人隱私與公共利益之間尋求一個最佳的平衡點與結合點。


    構建重大疫情數字化防控機制的具體舉措


    構建重大疫情數字化防控機制,不僅需要完善數據挖掘、清洗與分析算法,改進流行病傳播動力學監測模型,還需要積極提升社會公眾的媒介素養及參與意識,進而建構“政府統籌、專家論證、公眾參與、技術支撐、多元主體互動協同”的流行病防控體系。


    一是搭建融通、共享的數字化疫情信息監測平臺。在現有疫情信息報送系統基礎上,集成基于互聯網、社交媒體的流行病信息挖掘、分析與研判系統,并開通面向社會公眾的疫情信息直報入口,從而打通傳統流行病信息報送與網絡疫情數據采集的系統壁壘,實現二者間的有效集成。通過對以上兩種渠道采集數據的相互比對、印證和補充,可兼顧重大疫情信息報送的專業性與全面性、實時性與準確度,從而有效避免由于信息報送不及時而導致疫情失控的后果。


    二是提升重大疫情信息挖掘分析、研判預警能力。有效統合大數據、人工智能,以及醫學、社會學等領域學者,不斷更新完善流行病傳播動力學模型,制定重大疫情數據監測指標體系,改進數據挖掘分析、機器深度學習算法,提升流行病信息搜集、處置與研判能力。特別要鼓勵微信、微博、百度等依規開放相應數據資源,并積極參與國內外疫情信息的收集、報送、處置以及虛假信息、疫情謠言的智能甄別、事實核查工作。


    三是提高重大疫情社會動員能力及全員參與意識。建構重大疫情數字化防控機制,不僅取決于網絡數據挖掘處理能力,還取決于人們的公共衛生安全意識與媒介素養習得情況。因此,需要對社會公眾進行有針對性的流行病學及國家生物安全知識宣傳教育,有效提升其風險意識、責任意識和參與意識,提升社會個體的媒介素養水平以及運用媒介信息進行自我保護的能力,尤其是增強其對“信息流行病”及網絡謠言的甄別與判斷能力,使其積極參與重大疫情信息監測、傳播與治理過程。


    四是推動數字化疫情監控與基層社會治理融合貫通。此次新冠肺炎疫情防控凸顯了基層社區在國家治理結構中的重要地位。因此,有必要推進重大疫情數字化防控機制同基層社區社會治理的有機融合,推進線上數據與線下治理的互動互通;建構統合人口信息、流動軌跡、社會關系、突發事件等要素于一體的社區綜合治理數據庫,以實現對健康流動人員與潛在疾病風險的實時查控,以備當流行病疫情發生時,能夠做到及時發現、迅速預警并果斷處置。


    五是加強疫情防控國際合作及網絡輿論監控引導。由于流行病及“信息流行病”的跨區域傳播特性,這就需要首先加大對境外流行病情報信息的定向搜集分析,從而為疫情防控及輿論引導贏得應對時間;其次,加大同國際衛生組織以及其他國家、地區衛生防疫機構的數據共享與溝通協調。針對新冠肺炎疫情所引發的“信息流行病”及其導致的地域、種族污名化隱憂,應有效組織國際傳播資源,向世界講好中國抗擊疫情的故事,積極維護中國負責任、有擔當的大國形象。


責任編輯:苗小平

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