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        大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制:價(jià)值分析、現(xiàn)實(shí)困境與實(shí)踐路徑

        2020-04-30 07:31:46齊曉亮
        行政與法 2020年4期
        關(guān)鍵詞:預(yù)警機(jī)制疫情

        摘??????要:目前,我國(guó)正處于推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的實(shí)踐探索階段。以疫情防控為視角探討與大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制相關(guān)的問題,對(duì)于提升政府應(yīng)急管理能力極具緊迫性和現(xiàn)實(shí)性。本文在對(duì)大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制價(jià)值分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)數(shù)據(jù)獲取渠道的不同,將現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制概括為三大類:即基于網(wǎng)絡(luò)通訊及搜索引擎的預(yù)警機(jī)制、基于電子醫(yī)療信息的預(yù)警機(jī)制和基于物聯(lián)網(wǎng)信息采集的預(yù)警機(jī)制。針對(duì)大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制面臨的現(xiàn)實(shí)困境,提出相應(yīng)的建議,以期為我國(guó)公共衛(wèi)生應(yīng)急管理體系的完善提供參考。

        關(guān)??鍵??詞:公共衛(wèi)生事件;大數(shù)據(jù);預(yù)警機(jī)制;應(yīng)急管理體系

        中圖分類號(hào):D630.9????????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A????????文章編號(hào):1007-8207(2020)04-0024-10

        收稿日期:2020-03-10

        作者簡(jiǎn)介:齊曉亮(1988—),男,陜西寶雞人,陜西警官職業(yè)學(xué)院講師,西安交通大學(xué)博士研究生,研究方向?yàn)閼?yīng)急管理、社會(huì)治理。

        在2003年SARS疫情之后,為應(yīng)對(duì)未來可能發(fā)生的類似公共衛(wèi)生事件,我國(guó)在總結(jié)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)的基礎(chǔ)上建立了由中央政府統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo),分類管理、分級(jí)負(fù)責(zé)的“一案三制”應(yīng)急管理體系。①在其后十余年的時(shí)間里,我國(guó)相繼實(shí)施、修訂了《突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急條例》(以下簡(jiǎn)稱《應(yīng)急條例》,2003年5月發(fā)布并實(shí)施)《中華人民共和國(guó)傳染病防治法》(以下簡(jiǎn)稱《傳染病防治法》,2004年8月發(fā)布并實(shí)施、2013年6月修訂)《國(guó)家突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急預(yù)案》(以下簡(jiǎn)稱《應(yīng)急預(yù)案》,2006年2月發(fā)布并實(shí)施)以及《傳染病信息報(bào)告管理規(guī)范》(以下簡(jiǎn)稱《管理規(guī)范》2015年版)等一系列法律法規(guī)和規(guī)章。但傳統(tǒng)的應(yīng)急管理體系在重大疫情應(yīng)對(duì)過程中更為側(cè)重疫情發(fā)生之后的政府救治,沒有進(jìn)一步明確疫情發(fā)生之前的預(yù)警主體、預(yù)警方式、預(yù)警范圍、評(píng)價(jià)指標(biāo)以及疫情發(fā)布主體等,導(dǎo)致政府在對(duì)重大疫情的預(yù)警能力方面存在短板。

        為避免疫情擴(kuò)散進(jìn)而為政府開展科學(xué)防治提供依據(jù),急需建立高效的重大疫情預(yù)警機(jī)制,快速發(fā)現(xiàn)疫情,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)疫情的擴(kuò)散程度,大數(shù)據(jù)技術(shù)及時(shí)地回應(yīng)了這一現(xiàn)實(shí)需求。利用大數(shù)據(jù)在全國(guó)范圍內(nèi)建立實(shí)時(shí)預(yù)警監(jiān)測(cè)系統(tǒng),通過對(duì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)異常,快速鎖定疑似病例和密切接觸者,并通過相關(guān)關(guān)系準(zhǔn)確計(jì)算出疫情的擴(kuò)散程度、擴(kuò)散范圍以及感染特征等相關(guān)信息。通過大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)掌握疫情擴(kuò)散情況,既能夠極大地縮短政府的反應(yīng)時(shí)間,為政府之后的抗擊疫情和開展救治行動(dòng)提供充分、詳細(xì)、準(zhǔn)確的信息,也能夠避免造成更大的經(jīng)濟(jì)損失?;诖耍疚耐ㄟ^大數(shù)據(jù)在重大疫情預(yù)警方面的運(yùn)用展開研究,以期為今后政府部門建立更為高效的疫情預(yù)警機(jī)制提供借鑒。

        一、大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制的價(jià)值分析

        近年來,大數(shù)據(jù)技術(shù)在越來越多的領(lǐng)域得到了普及應(yīng)用并獲得了巨大的社會(huì)效益。未來,伴隨著人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈技術(shù)的成熟及相互結(jié)合應(yīng)用,大數(shù)據(jù)必將改變?nèi)虼蟛糠中袠I(yè)的生產(chǎn)關(guān)系和生產(chǎn)方式。在醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè),政府通過對(duì)大量醫(yī)療數(shù)據(jù)乃至生活數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,能夠在第一時(shí)間感知可能出現(xiàn)的傳染性疾病,并對(duì)病毒波及的范圍、感染者進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),從而建立起高效的疫情預(yù)警機(jī)制。與傳統(tǒng)的依靠各級(jí)政府投入大量人力、物力、財(cái)力建立相應(yīng)的衛(wèi)生行政部門、衛(wèi)生監(jiān)督部門、疾病預(yù)防控制中心并依靠醫(yī)務(wù)工作者的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)對(duì)疫情進(jìn)行識(shí)別,或是依靠國(guó)家衛(wèi)健委高級(jí)別專家對(duì)病毒進(jìn)行分離、基因測(cè)序、檢驗(yàn)來判斷病毒是否具有人際傳染性以及對(duì)病毒的傳播速度進(jìn)行判斷相比,大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制具有更加明顯的優(yōu)勢(shì),主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面:

        (一)大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制效率高

        大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制的高效率體現(xiàn)在事前預(yù)警和事中排查預(yù)警兩個(gè)方面:一方面,對(duì)疫情發(fā)現(xiàn)時(shí)間早。傳統(tǒng)的疫情預(yù)警響應(yīng)機(jī)制往往是在出現(xiàn)了大規(guī)模的人群感染之后,乃至在接診醫(yī)務(wù)工作者中出現(xiàn)感染之后才能意識(shí)到事態(tài)的嚴(yán)重性①。大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制與傳統(tǒng)疫情預(yù)警響應(yīng)機(jī)制的最大不同在于前者是主動(dòng)型的預(yù)警機(jī)制,在病毒尚未出現(xiàn)大面積傳播的情況下就可以通過對(duì)少數(shù)感染者之間相關(guān)關(guān)系的計(jì)算發(fā)現(xiàn)隱患,對(duì)病毒是否具有傳染性進(jìn)行判斷并實(shí)時(shí)分析、掌握被感染人數(shù)、傳染源、傳染渠道、傳播范圍,從而極大地縮短政府的反應(yīng)時(shí)間。另一方面,對(duì)疫情排查速度快。當(dāng)疫情發(fā)生后,為了防止疫情出現(xiàn)大面積擴(kuò)散,必須快速追蹤并鎖定確診病例、疑似病例、密切接觸者的交通軌跡及個(gè)人基本信息。在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前,一般是依靠社區(qū)、醫(yī)院、村鎮(zhèn)、街道辦等一線人員進(jìn)行挨家挨戶的摸排,填寫各類紙質(zhì)表格,然后將數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯總。這種排查方式既無法區(qū)分重點(diǎn),也無法實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)且耗時(shí)耗力。運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù),可以用數(shù)據(jù)取代人力,快速開展數(shù)字化的地毯式排查。一是可以通過對(duì)已確診病例的個(gè)人信息及其活動(dòng)軌跡進(jìn)行分析,從而快速確定相關(guān)密切接觸者的個(gè)人信息,避免二次傳播。二是可以通過人臉識(shí)別系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能系統(tǒng)、紅外線傳感器的綜合運(yùn)用,在火車站、機(jī)場(chǎng)、商場(chǎng)等人流密集區(qū)快速識(shí)別出疑似病例并獲取其個(gè)人相關(guān)信息,對(duì)疑似病例進(jìn)行檢測(cè)、隔離,避免病毒進(jìn)一步傳播。

        (二)大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制成本低

        在2003年SARS疫情之后我國(guó)建立并完善了疫情應(yīng)急機(jī)制,為了能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)疫情、控制疫情擴(kuò)散,從中央到地方各級(jí)政府均設(shè)置了不同級(jí)別的衛(wèi)生行政部門、衛(wèi)生監(jiān)督部門、疾病預(yù)防控制中心等。但由于部門較多,相互之間職責(zé)不明,權(quán)限不清,而且對(duì)疫情的分析判斷容易受到地方行政領(lǐng)導(dǎo)個(gè)人意志影響,加之有些地區(qū)缺少高水平、專業(yè)化的病毒研究人員,因此防控效果較為有限。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)正成為與物質(zhì)資產(chǎn)和人力資本同樣重要的基礎(chǔ)生產(chǎn)要素。[1]利用大數(shù)據(jù)開展疫情防控,理論上只需要在全國(guó)范圍內(nèi)建立一個(gè)專門的醫(yī)療大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室,有少量的數(shù)據(jù)分析人員即可,隨著人工智能化水平的提高,將進(jìn)一步縮減人力資源成本。也就是說,大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制的建立,不僅能夠促進(jìn)醫(yī)療體制改革和政府治理觀念轉(zhuǎn)變,也能夠進(jìn)一步提高新技術(shù)應(yīng)用下的生產(chǎn)力水平,而且不再需要更多的行政機(jī)構(gòu)參與其中,不再需要數(shù)量龐大的行政管理人員和大量基礎(chǔ)設(shè)施,可以大大地節(jié)約人力、物力、財(cái)力,減少政府支出。

        (三)大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制準(zhǔn)確性強(qiáng)

        由于新型冠狀病毒具有一定的潛伏期,從而造成疫情的發(fā)生呈現(xiàn)出一種突發(fā)態(tài)勢(shì),因而各級(jí)疫情防控機(jī)構(gòu)必須在短時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確找出病毒傳染源并準(zhǔn)確預(yù)判病毒的傳播速度。在疫情防控實(shí)踐中,由于無法在短時(shí)間內(nèi)對(duì)是否存在突發(fā)疫情以及疫情擴(kuò)散程度、擴(kuò)散范圍、感染人數(shù)獲得準(zhǔn)確信息,導(dǎo)致地方政府部門不確定是否應(yīng)該向社會(huì)公眾發(fā)布疫情預(yù)警信息,更不確定在多大范圍內(nèi)發(fā)布疫情預(yù)警以及采取何種級(jí)別的疫情響應(yīng)機(jī)制。利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行疫情預(yù)警,是通過對(duì)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行分析以取代醫(yī)務(wù)人員的主觀經(jīng)驗(yàn)判斷,所得出的結(jié)論不受地方政府行政領(lǐng)導(dǎo)個(gè)人意志左右。此外,大數(shù)據(jù)疫情監(jiān)測(cè)是通過對(duì)大量個(gè)人數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,短時(shí)間內(nèi)可以實(shí)現(xiàn)多組數(shù)據(jù)之間的互相印證,出現(xiàn)錯(cuò)誤的概率較低。例如通過對(duì)全國(guó)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)50名疑似病例,為了驗(yàn)證這50名疑似病例是否真的感染了某種傳染性病毒,可以對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)一步進(jìn)行追蹤和多角度分析。首先,可以監(jiān)測(cè)與這50名疑似病例存在密切接觸的人員中有哪些人員出現(xiàn)了相同或相似的癥狀。其次,監(jiān)測(cè)在可疑傳染病病源附近的人員中出現(xiàn)的疑似病例并持續(xù)監(jiān)測(cè)其密切接觸者。再次,可以通過對(duì)短期內(nèi)所有的疑似病例進(jìn)行相關(guān)性數(shù)據(jù)分析,查看這些疑似病例中存在密切接觸行為人員的比例。通過層層分析、實(shí)時(shí)分析,讓多組數(shù)據(jù)相互碰撞、相互印證,不僅可以保證對(duì)疫情判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性,也可以幫助政府實(shí)時(shí)了解疫情的擴(kuò)散范圍和擴(kuò)散程度,政府部門在準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息支持下可以采取對(duì)等的防疫措施,合理安排醫(yī)護(hù)人員及救治物資,避免過度防疫或防疫不足。

        二、大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制的發(fā)展現(xiàn)狀

        運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行疫情預(yù)警的關(guān)鍵在于對(duì)數(shù)據(jù)的獲取。根據(jù)數(shù)據(jù)獲取渠道的不同,可將我國(guó)現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制概括為三大類:即基于網(wǎng)絡(luò)通訊及搜索引擎的預(yù)警機(jī)制、基于電子醫(yī)療信息的預(yù)警機(jī)制、基于物聯(lián)網(wǎng)信息采集的預(yù)警機(jī)制。

        (一)基于網(wǎng)絡(luò)通訊及搜索引擎的大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制

        在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,當(dāng)重大疫情在人群中開始擴(kuò)散時(shí),公眾會(huì)不可避免地通過電話、短信、QQ以及微信等通訊方式交流與疫情相關(guān)的信息,或是在百度、谷歌等各類搜索引擎上搜索關(guān)鍵字詞。通過對(duì)通訊信息及網(wǎng)絡(luò)搜索引擎中與疫情相關(guān)的關(guān)鍵字詞進(jìn)行檢索,分析其產(chǎn)生頻率并將其與疫情時(shí)期的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,便可以在一定程度上對(duì)疫情進(jìn)行預(yù)測(cè)。

        2008年,美國(guó)谷歌公司曾研發(fā)了用于預(yù)測(cè)流感的工具——Google?Flu?Trends,該工具通過將與流感相關(guān)詞匯的檢索頻率同歷史上流感傳播時(shí)期的檢索頻率進(jìn)行比較,在很大程度上預(yù)測(cè)到了流感的傳播和爆發(fā)。然而,這種預(yù)測(cè)方式容易受到檢索習(xí)慣的影響,不同歷史時(shí)期、不同疫情時(shí)期公眾對(duì)疫情的檢索方式會(huì)有所不同,出現(xiàn)的高頻率詞匯也會(huì)有所改變,因而其準(zhǔn)確率難以保障。在實(shí)踐中,這種基于網(wǎng)絡(luò)通訊及搜索引擎的疫情預(yù)警機(jī)制由于準(zhǔn)確性難以保證,且對(duì)疫情進(jìn)行預(yù)警的前提是有大量關(guān)于疫情的通信及搜索詞條出現(xiàn),這表明該預(yù)警機(jī)制在預(yù)測(cè)到可能發(fā)生疫情時(shí),疫情已經(jīng)在人群中造成了大范圍恐慌,很有可能已存在大量人員感染,因此其預(yù)警效果有待研究,本文不作贅述。

        (二)基于電子醫(yī)療信息的大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制

        目前,我國(guó)已經(jīng)建立起了覆蓋14億人口的醫(yī)療保障體系,電子醫(yī)療檔案也已推廣至區(qū)縣一級(jí)的醫(yī)療單位,這為我國(guó)建立基于電子醫(yī)療信息的預(yù)警機(jī)制奠定了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在疫情發(fā)生初期,醫(yī)院和藥店往往是最先接觸到病人的地方,也是最先察覺到危險(xiǎn)信息的場(chǎng)所。通過實(shí)時(shí)獲取全國(guó)定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)及各個(gè)零售藥店的藥品銷售情況,可以在第一時(shí)間掌握有價(jià)值的信息。通過對(duì)全國(guó)范圍內(nèi)收集到的數(shù)以億計(jì)的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,借助于人工智能算法,可以在最短的時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)異?;颊?。例如某市野生動(dòng)物地下交易市場(chǎng)販賣攜帶病毒的野生動(dòng)物,該市場(chǎng)周圍有近百名被感染者,但由于該病毒具有一定潛伏期,事發(fā)三天后僅有50名感染者出現(xiàn)發(fā)燒、咳嗽癥狀,且只有30名感染者前去醫(yī)院就診,其余20名感染者自行前往藥店購(gòu)買退燒、止咳藥物,加之事發(fā)時(shí)正處于節(jié)假日,50名出現(xiàn)癥狀的感染者乘坐不同的交通工具已分散到達(dá)全國(guó)各地。在這種情況下,常規(guī)的預(yù)警機(jī)制根本無法在短時(shí)間內(nèi)察覺到任何異常。然而,利用大數(shù)據(jù)對(duì)全國(guó)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,依據(jù)傳染病的兩個(gè)基本特征(所有被感染者出現(xiàn)相同癥狀、一般情況下僅在密切接觸者之間傳播)可以快速分析出存在相同癥狀的感染者相互之間在一定時(shí)期內(nèi)是否有過密切接觸史,如果分析發(fā)現(xiàn)分散在全國(guó)范圍的50名感染者癥狀相同且在近三天內(nèi)均去過某市野生動(dòng)物交易市場(chǎng),便可以快速地通過相關(guān)關(guān)系發(fā)現(xiàn)潛在隱患,感染者在醫(yī)院完成初步的電子病例輸入之后就能立即發(fā)現(xiàn)疫情苗頭。

        在疫情發(fā)生初期,雖然與大數(shù)據(jù)醫(yī)療應(yīng)用相關(guān)的體制、機(jī)制和法制尚不健全,未能收到事先預(yù)警的理想效果,但在全國(guó)各地啟動(dòng)一級(jí)應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制之后,大數(shù)據(jù)在事中排查預(yù)警階段發(fā)揮了巨大的作用。例如阿里巴巴旗下的達(dá)摩院、釘釘、支付寶、阿里云團(tuán)隊(duì)聯(lián)合開發(fā)的數(shù)字防疫系統(tǒng),通過對(duì)醫(yī)院確診病例信息及事發(fā)一個(gè)月內(nèi)在藥店購(gòu)買過退燒藥物的人員信息進(jìn)行匯總,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)快速分析出確診病例和密切接觸者的活動(dòng)軌跡,在此基礎(chǔ)之上結(jié)合定位系統(tǒng)構(gòu)建了疫情擴(kuò)散模型。專家組依據(jù)確診病例、密切接觸者的手機(jī)定位系統(tǒng),配合手機(jī)間的物理距離,計(jì)算出在三米的傳播范圍內(nèi)、一定接觸時(shí)間以上的另外的關(guān)聯(lián)手機(jī)號(hào),結(jié)合雙方的社會(huì)關(guān)系分析被感染的概率,進(jìn)而鎖定大量的密切接觸者,并迅速建立起了覆蓋全省的大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制。同時(shí),專家組還開發(fā)出“密切接觸者測(cè)量?jī)x”APP,公眾通過輸入身份證號(hào)、姓名就能立即查詢自己是否與確診病例、密切接觸者同乘過相同的航班、火車或者大巴等,甚至還可以在相關(guān)網(wǎng)頁上查詢自己所在小區(qū)周圍的確診病例、密切接觸者的具體位置,這為后續(xù)的疫情防控工作提供了大量寶貴信息。

        (三)基于物聯(lián)網(wǎng)信息采集的大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制

        疫情發(fā)生后,并非所有的感染者都會(huì)在第一時(shí)間主動(dòng)去醫(yī)院進(jìn)行確診或是前往藥店購(gòu)買用于疫情防控的藥品,他們可能會(huì)通過火車、飛機(jī)等大型公共交通工具前往全國(guó)各地或者國(guó)外;在疫情防控后期,為保證經(jīng)濟(jì)社會(huì)的持續(xù)發(fā)展,一些企業(yè)開始復(fù)工復(fù)產(chǎn),這就不可避免會(huì)有人員進(jìn)行大范圍流動(dòng)。為防止人員流動(dòng)和聚集增加帶來疫情反彈的風(fēng)險(xiǎn),必須構(gòu)建一種能夠快速針對(duì)大量不特定人群進(jìn)行檢測(cè)的預(yù)警機(jī)制,人工智能、人臉識(shí)別技術(shù)的成熟為構(gòu)建基于物聯(lián)網(wǎng)信息采集的大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制提供了可能。

        利用火車站、機(jī)場(chǎng)、商場(chǎng)、醫(yī)院以及藥店等公共場(chǎng)所的熱成像人體測(cè)溫設(shè)備自動(dòng)收集數(shù)據(jù),能夠快速地在大量過往人群中發(fā)現(xiàn)體溫異常人員,再通過人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)鎖定,結(jié)合人工智能技術(shù)就可以自動(dòng)發(fā)出警報(bào),這時(shí)再由工作人員將體溫異常人員進(jìn)場(chǎng)隔離處置。這種通過物聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)收集信息和自動(dòng)進(jìn)行分析、診斷的大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)在人口密集的公共場(chǎng)所可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)自動(dòng)預(yù)警,極大地提高了排查效率。目前,北京等少數(shù)大城市已在火車站建立了“物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”的疫情預(yù)警機(jī)制,國(guó)內(nèi)其余大多數(shù)省市則建立了大數(shù)據(jù)健康碼系統(tǒng),出行人員掃描官方二維碼,注冊(cè)、填報(bào)個(gè)人相關(guān)信息,系統(tǒng)后臺(tái)會(huì)根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果自動(dòng)生成個(gè)人專屬的“健康二維碼”,該二維碼根據(jù)可能出現(xiàn)在感染區(qū)危險(xiǎn)等級(jí)的不同,分為紅、黃、綠三種顏色等級(jí),只有綠色代表本人在隔離期內(nèi)沒有出現(xiàn)在病毒感染區(qū)內(nèi),可以進(jìn)行跨地域流動(dòng)。隨著相關(guān)技術(shù)的進(jìn)一步成熟,基于物聯(lián)網(wǎng)信息采集的大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制或?qū)⒊蔀槲磥碇卮笠咔轭A(yù)警機(jī)制的首選。

        三、大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制面臨的現(xiàn)實(shí)困境

        大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制是通過對(duì)海量數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析計(jì)算對(duì)病毒是否具有傳染性以及病毒的傳播速度和傳播范圍進(jìn)行判斷的預(yù)警機(jī)制。目前,全國(guó)各?。ㄖ陛犑?、自治區(qū))在新冠肺炎疫情防控工作中普遍運(yùn)用了大數(shù)據(jù)技術(shù),從各地開展大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警防控實(shí)踐及對(duì)疫情未能及時(shí)進(jìn)行事前防控的原因進(jìn)行分析,大數(shù)據(jù)要全面應(yīng)用到未來的疫情預(yù)警工作中還需重點(diǎn)解決以下幾個(gè)問題,方能突破目前面臨的困境。

        (一)相關(guān)法律法規(guī)缺失問題

        在疫情防控過程中,數(shù)以億計(jì)的公眾個(gè)人隱私數(shù)據(jù)被大量的互聯(lián)網(wǎng)公司和大數(shù)據(jù)企業(yè)搜集、傳輸、存儲(chǔ)、分析、利用。為了做好疫情防控中的個(gè)人信息保護(hù),2020年2月9日,中央網(wǎng)信辦發(fā)布了《關(guān)于做好個(gè)人信息保護(hù)利用大數(shù)據(jù)支撐聯(lián)防聯(lián)控工作的通知》,該《通知》明確要求,除國(guó)務(wù)院衛(wèi)生健康部門依據(jù)《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》《傳染病防治法》《應(yīng)急條例》授權(quán)的機(jī)構(gòu)有權(quán)收集、使用公眾個(gè)人信息外,同時(shí)鼓勵(lì)有能力的企業(yè)在有關(guān)部門的指導(dǎo)下,積極利用大數(shù)據(jù),分析預(yù)測(cè)確診者、疑似者、密切接觸者等重點(diǎn)人群的流動(dòng)情況,為聯(lián)防聯(lián)控工作提供大數(shù)據(jù)支持。大數(shù)據(jù)是近年來出現(xiàn)的新事物,自2015年8月31日國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》(以下簡(jiǎn)稱《綱要》)之后,大數(shù)據(jù)作為國(guó)家戰(zhàn)略才逐漸開始在社會(huì)各行各業(yè)進(jìn)行理論探索與實(shí)踐應(yīng)用,而《應(yīng)急條例》和《傳染病防治法》是在2015年之前實(shí)施和修訂的。

        在當(dāng)時(shí)的背景下,相關(guān)立法可能并未或較少意識(shí)到大數(shù)據(jù)會(huì)在今后的醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)(特別是在重大疫情預(yù)警、防控工作過程中)產(chǎn)生巨大的應(yīng)用價(jià)值,這就導(dǎo)致相關(guān)法律法規(guī)具有一定的滯后性,從而難以對(duì)大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制的建立提供明確的法律支撐。例如《應(yīng)急條例》對(duì)疫情防控工作中個(gè)人信息的收集、使用主體以及具體流程等并未作出明確、詳細(xì)的規(guī)定?!秱魅静》乐畏ā分兄挥械诰艞l規(guī)定國(guó)家支持與鼓勵(lì)單位和個(gè)人參與傳染病防治工作,各級(jí)人民政府應(yīng)當(dāng)完善有關(guān)制度,方便單位和個(gè)人參與宣傳教育、疫情報(bào)告、志愿服務(wù)和捐贈(zèng)活動(dòng),但對(duì)于單位和個(gè)人在傳染病防治過程中如何依法收集、使用個(gè)人信息的相關(guān)規(guī)定尚未明確??偠灾?,由于大數(shù)據(jù)在我國(guó)屬新生事物,因而在構(gòu)建大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制過程中面臨的首要問題就是相關(guān)法律法規(guī)的缺失問題。

        (二)數(shù)據(jù)的開放共享問題

        近年來,隨著侵犯公眾個(gè)人隱私犯罪案件的高發(fā)以及公眾維權(quán)意識(shí)的增強(qiáng),社會(huì)輿論特別關(guān)注對(duì)公眾個(gè)人隱私數(shù)據(jù)的保護(hù),為此,不論是政府部門內(nèi)部還是各企事業(yè)單位,對(duì)于本部門或單位所收集、掌握的個(gè)人相關(guān)數(shù)據(jù)都采取了極為嚴(yán)格的保密制度,除特殊原因外一般不會(huì)對(duì)其他單位或個(gè)人公開。在利用大數(shù)據(jù)開展疫情預(yù)警過程中,大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制必須在數(shù)據(jù)層面消除原有應(yīng)急機(jī)制背景下產(chǎn)生的“信息孤島”現(xiàn)象,將交通、醫(yī)療、通信、戶政、社區(qū)以及企業(yè)等多個(gè)部門掌握的信息進(jìn)行融合匯總,而這一過程會(huì)不可避免地面臨不同層級(jí)的信息壁壘。

        2020年1月25日,習(xí)近平總書記主持中共中央政治局常務(wù)委員會(huì)會(huì)議并發(fā)表重要講話,會(huì)議決定,黨中央成立應(yīng)對(duì)疫情工作領(lǐng)導(dǎo)小組,在中央政治局常務(wù)委員會(huì)領(lǐng)導(dǎo)下開展工作。各地也成立了應(yīng)對(duì)疫情工作領(lǐng)導(dǎo)小組并由一把手親自擔(dān)任組長(zhǎng)指導(dǎo)疫情防控工作。在黨中央集中統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)下,依靠政府行政力量的推動(dòng),在短時(shí)間內(nèi)打破了各地區(qū)、各部門之間存在的信息壁壘,為利用大數(shù)據(jù)開展疫情預(yù)警防控工作提供了最大量的數(shù)據(jù)流,極大地推動(dòng)了疫情防控工作的開展。然而,這種在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)數(shù)據(jù)共享的方式難以常態(tài)化,一旦疫情結(jié)束,各地、各部門之間固有的信息壁壘可能會(huì)重新出現(xiàn)。此外,由于全球范圍內(nèi)人員的流動(dòng),在抗擊疫情過程中,為防止疫情的國(guó)際性蔓延,還需要打通國(guó)家與國(guó)家之間的數(shù)據(jù)壁壘。

        (三)大數(shù)據(jù)專業(yè)人才缺乏

        在大數(shù)據(jù)時(shí)代,能夠讓數(shù)據(jù)發(fā)揮有效價(jià)值的關(guān)鍵是大數(shù)據(jù)人才?!毒V要》首次提出要建立健全多層次、多類型大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)體系,鼓勵(lì)高校設(shè)立數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程相關(guān)專業(yè),培養(yǎng)專業(yè)化數(shù)據(jù)工程師等大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)人才。[2]從2016年北京大學(xué)、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)、中南大學(xué)成功申請(qǐng)到數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè),到2018年有248所大學(xué)、2019年有283所大學(xué)成功申請(qǐng)到數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)本科專業(yè),截至目前,全國(guó)已有600多所大學(xué)開設(shè)了與大數(shù)據(jù)相關(guān)的本科專業(yè)。①

        從以上數(shù)字來看,目前,我國(guó)與大數(shù)據(jù)相關(guān)的本科專業(yè)人才培養(yǎng)體系已經(jīng)基本建立,未來幾年內(nèi)將會(huì)有大批大數(shù)據(jù)人才從各大高校輸出,然而,我國(guó)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)機(jī)制剛剛建立,掌握大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的優(yōu)秀人才稀少,社會(huì)缺口依然巨大。2018年7月,在重慶舉行的第一屆全國(guó)大數(shù)據(jù)與人工智能科學(xué)大會(huì)上,清華大學(xué)經(jīng)管學(xué)院發(fā)布的《中國(guó)經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型:人才與就業(yè)》報(bào)告顯示,當(dāng)前我國(guó)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域人才缺口高達(dá)150萬,到2025年將達(dá)到200萬。[3]同時(shí),利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行疫情預(yù)警分析所得出的結(jié)果關(guān)系到數(shù)以億計(jì)公眾的生命健康安全,不允許有絲毫差錯(cuò),因此,數(shù)據(jù)分析工作必須由具有良好職業(yè)道德和敬業(yè)精神以及數(shù)據(jù)分析實(shí)踐能力過硬的高素質(zhì)人才進(jìn)行層層把關(guān),才能確保萬無一失。此外,為了進(jìn)一步提高疫情預(yù)警質(zhì)量,未來大數(shù)據(jù)在開展疫情預(yù)警工作中必然會(huì)與物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈、5G以及量子計(jì)算等技術(shù)相結(jié)合,而這方面的高素質(zhì)人才也十分緊缺,這是建立大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制過程中必須面對(duì)的現(xiàn)實(shí)問題。

        (四)數(shù)據(jù)的安全保密問題

        利用大數(shù)據(jù)對(duì)潛在疫情進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警的基礎(chǔ)是能夠隨時(shí)獲得海量個(gè)人數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)包括但不限于公眾的日常交通軌跡、手機(jī)定位、居住地址、日常密切接觸人員、身份證信息、醫(yī)療信息、家庭成員信息等。一方面,采集、利用大數(shù)據(jù)的主體眾多,包括各類互聯(lián)網(wǎng)公司、大數(shù)據(jù)企業(yè)、高校、科研院所、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、交通、工信、民政、衛(wèi)生行政部門及定點(diǎn)零售藥店等,在利益的驅(qū)使下,有的部門可能出現(xiàn)將個(gè)人信息泄漏給犯罪團(tuán)伙的情況。另一方面,從技術(shù)角度而言,由于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建立過程中所采用的基礎(chǔ)軟件和應(yīng)用多為第三方開源組件,而這些開源系統(tǒng)本身很復(fù)雜。近年來,侵犯公眾個(gè)人信息犯罪案件持續(xù)高發(fā)且已成為其他各類犯罪的上游犯罪,對(duì)數(shù)據(jù)的竊取、販賣已經(jīng)形成了完整的利益鏈條。因此,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,為了獲取非法經(jīng)濟(jì)利益,黑客對(duì)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的攻擊會(huì)由原來的單一無目的攻擊轉(zhuǎn)變?yōu)橛薪M織的、目的性很強(qiáng)的團(tuán)體攻擊犯罪,這就使得系統(tǒng)泄漏數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)不斷加大。[4]如2017年9月《法制日?qǐng)?bào)》報(bào)道某部委醫(yī)療服務(wù)信息系統(tǒng)遭到“黑客”入侵,超過7億條公眾個(gè)人信息遭到泄漏,8000余萬條信息被販賣。[5]

        從個(gè)人層面看,在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,這些蘊(yùn)含著潛在價(jià)值的大數(shù)據(jù)極有可能在收集的過程中被一些部門的內(nèi)部人員販賣給相關(guān)犯罪團(tuán)伙,或者在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、傳輸過程中被網(wǎng)絡(luò)黑客攻擊,一旦這些數(shù)據(jù)落入黑客手中便會(huì)對(duì)相關(guān)公眾的人身財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。在刑事犯罪領(lǐng)域,每年都有大量的電信詐騙犯罪是基于對(duì)受害者個(gè)人相關(guān)信息詳細(xì)掌握的基礎(chǔ)上實(shí)施的。此外,從國(guó)家層面而言,在全球各國(guó)都積極實(shí)施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的背景下,這些海量數(shù)據(jù)一旦泄漏很可能會(huì)對(duì)國(guó)家安全構(gòu)成潛在威脅。

        四、大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制的實(shí)踐路徑

        (一)完善與大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制相關(guān)的立法

        建立大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制,需要政府、科研院所、互聯(lián)網(wǎng)公司、大數(shù)據(jù)企業(yè)、事業(yè)單位以及社會(huì)組織等多方力量共同努力,涉及對(duì)全國(guó)范圍內(nèi)大量公眾個(gè)人隱私數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)收集。為了能夠給各方參與力量數(shù)據(jù)收集、分析活動(dòng)提供相關(guān)法律依據(jù),同時(shí)對(duì)利用數(shù)據(jù)實(shí)施疫情預(yù)警工作之外的行為予以限制,有關(guān)大數(shù)據(jù)在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的立法需要重點(diǎn)把握以下兩個(gè)方面:一方面,注重事先授權(quán)而非事中授權(quán)。大數(shù)據(jù)對(duì)疫情的預(yù)警價(jià)值是建立在對(duì)數(shù)據(jù)資源充分共享基礎(chǔ)之上的,為此,相關(guān)部門對(duì)一些大數(shù)據(jù)企業(yè)、科研院所獲取公眾個(gè)人信息必須事先予以法律授權(quán),不能在疫情發(fā)生之后,出于公共利益需要進(jìn)行緊急、臨時(shí)性授權(quán)。另一方面,注重事中監(jiān)督而非事后懲戒。大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制的建立包括對(duì)公眾個(gè)人數(shù)據(jù)信息的收集、傳輸、儲(chǔ)存、交換、分析、發(fā)布、備份、銷毀等諸多環(huán)節(jié),每個(gè)環(huán)節(jié)涉及的主體都有所不同,既包括政府機(jī)構(gòu)層面的衛(wèi)生監(jiān)督機(jī)構(gòu)、衛(wèi)生行政部門,也包括企事業(yè)單位層面的互聯(lián)網(wǎng)公司、大數(shù)據(jù)企業(yè)、物流公司、電信營(yíng)業(yè)廳、高校及科研院所等。為了能夠最大限度地保障數(shù)據(jù)不泄漏,除了對(duì)我國(guó)《刑法》中關(guān)于侵犯公民個(gè)人信息罪等相關(guān)法律制度進(jìn)行完善,在事后處理階段對(duì)竊取、利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行違法犯罪活動(dòng)加大刑事打擊力度之外,更要在事中階段完善各項(xiàng)法律制度,將相關(guān)的法律法規(guī)、規(guī)章和制度延申到數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中的每一個(gè)環(huán)節(jié)、每一個(gè)主體,建立完善的責(zé)任倒查追究制度,做到嚴(yán)堵漏洞,不留隱患。

        (二)建立大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警開放共享機(jī)制

        為了加強(qiáng)對(duì)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的管理,2018年7月,國(guó)家衛(wèi)健委發(fā)布了《國(guó)家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、安全和服務(wù)管理辦法(試行)》(以下簡(jiǎn)稱《辦法》),明確由國(guó)家衛(wèi)健委負(fù)責(zé)建立健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)開放共享機(jī)制。該《辦法》主要是為了促進(jìn)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的開發(fā)利用,應(yīng)用場(chǎng)景主要包括醫(yī)藥研發(fā)、醫(yī)保政策的制定以及保險(xiǎn)產(chǎn)品開發(fā)等。然而,目前這種僅限于電子醫(yī)療病例的大數(shù)據(jù)開放共享機(jī)制還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足建立高效疫情預(yù)警機(jī)制的需要,為此,必須建立新型的以疫情預(yù)警為主要目的的大數(shù)據(jù)開放共享機(jī)制。為滿足建立大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制的需要,開放共享數(shù)據(jù)的種類應(yīng)當(dāng)包括但不限于公安、工信、民政、交通以及醫(yī)療等各部門掌握的行業(yè)數(shù)據(jù)。與政務(wù)大數(shù)據(jù)開放共享機(jī)制有所不同,建立大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警開放共享機(jī)制重點(diǎn)應(yīng)把握以下幾個(gè)方面:第一,建立大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制所需要的數(shù)據(jù)涉及大量公眾個(gè)人隱私,數(shù)據(jù)種類多、范圍涵蓋廣,因而不可將數(shù)據(jù)開放給社會(huì)公眾、一般企業(yè)使用。第二,由于疫情擴(kuò)散范圍往往涉及全國(guó),故應(yīng)在全國(guó)范圍內(nèi)打破體制機(jī)制障礙,促進(jìn)全國(guó)范圍內(nèi)政府部門、企事業(yè)單位、行業(yè)之間的數(shù)據(jù)流通,而不應(yīng)局限于一省一市的政府部門、企事業(yè)單位或單純的某一行業(yè)。第三,由于疫情擴(kuò)散速度快,要求疫情預(yù)警機(jī)制必須快速地作出反應(yīng),在疫情出現(xiàn)的第一時(shí)間就能夠立即發(fā)現(xiàn)異常并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),因此該共享機(jī)制對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸共享效率要求極高,即必須實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、實(shí)時(shí)傳輸,不能出現(xiàn)延誤。第四,大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制是針對(duì)特定人群的預(yù)警機(jī)制和有重點(diǎn)的預(yù)警機(jī)制。在通常情況下,人體受到病毒感染后,病毒會(huì)激發(fā)人體免疫系統(tǒng)進(jìn)而出現(xiàn)發(fā)燒癥狀,正是基于這一基本的醫(yī)學(xué)原理,通過醫(yī)院、藥店及物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在全國(guó)范圍內(nèi)采集發(fā)燒、發(fā)熱病人的基本數(shù)據(jù)進(jìn)行碰撞、分析,能夠基于個(gè)體數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)而發(fā)現(xiàn)規(guī)律進(jìn)行預(yù)警。因此,在初期的預(yù)警階段即在疫情尚未被發(fā)現(xiàn)時(shí),各部門在進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸共享時(shí)不是對(duì)掌握的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行共享,而是針對(duì)發(fā)燒、發(fā)熱病人的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行共享,這樣,不僅可以大大減少數(shù)據(jù)傳輸量,提升數(shù)據(jù)的安全性和處理效率,同時(shí)也可以避免因數(shù)據(jù)泄漏而導(dǎo)致的公眾恐慌。第五,針對(duì)疫情預(yù)警的大數(shù)據(jù)共享機(jī)制是不對(duì)等的共享,即不是在各部門之間進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)交換,而是在全國(guó)范圍內(nèi)各部門將自身所收集、掌握的發(fā)燒、發(fā)熱病人的相關(guān)數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)由系統(tǒng)實(shí)時(shí)自動(dòng)推送至國(guó)家衛(wèi)健委直屬的大數(shù)據(jù)平臺(tái),由大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的碰撞、分析,在發(fā)現(xiàn)問題后及時(shí)將相關(guān)情況反饋給各地疾病預(yù)防控制中心進(jìn)行處理。因此,這種開放共享機(jī)制是單方面的,而非雙方互動(dòng)的。

        (三)建立多元參與的疫情預(yù)警機(jī)制

        建立高效、可靠的大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警機(jī)制需要在不斷實(shí)踐的基礎(chǔ)上持續(xù)改進(jìn),不可能一蹴而就。未來可能需要大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈以及病毒研究所等多個(gè)領(lǐng)域的專家學(xué)者共同努力,才能使疫情預(yù)警系統(tǒng)不斷完善。為此,應(yīng)借鑒西方多中心治理理論,建立多元參與的疫情預(yù)警機(jī)制。美國(guó)著名政治經(jīng)濟(jì)學(xué)家埃莉諾·奧斯特羅姆創(chuàng)立的多中心治理理論認(rèn)為,政府的管理能力是有限的,單純依靠政府對(duì)公共事務(wù)的治理可能存在政府失靈現(xiàn)象,因此必須引入第三方參與市場(chǎng)治理。[6]

        在事前預(yù)警階段,湖北醫(yī)療用品有限公司“穩(wěn)健醫(yī)療”通過對(duì)疫情的預(yù)測(cè)分析,在2019年12月20日取消原定在武漢召開的年終高管會(huì)議,并于2020年1月10日動(dòng)員黃岡子公司全體員工春節(jié)不放假全力生產(chǎn)醫(yī)用口罩,截至2020年1月26日政府正式發(fā)布疫情通知,該公司共向社會(huì)供應(yīng)口罩超過1億只,防護(hù)服超過11萬件,極大地緩解了醫(yī)療物資緊張的局面。[7]在疫情中期預(yù)警階段,百度、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、大數(shù)據(jù)研究中心以及民間科技力量在政府的引領(lǐng)下積極參與大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)的研發(fā),在短時(shí)間內(nèi)構(gòu)建了覆蓋全國(guó)的疫情大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)取代人力開展地毯式排查,在最短的時(shí)間內(nèi)確定了大量密切接觸者和疑似病例,極大地提高了疫情防控效率。

        通過民間科技力量參與疫情預(yù)警防控的效果可以證明:在大數(shù)據(jù)疫情預(yù)警過程中,政府通過引進(jìn)多元力量參與疫情預(yù)警工作(例如互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、大數(shù)據(jù)研究中心為大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)提供專業(yè)化技術(shù)人員,醫(yī)藥及醫(yī)療器械生產(chǎn)企業(yè)通過對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的收集、分析及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃,為建立預(yù)警機(jī)制提供物質(zhì)保障),使社會(huì)形成了一種“自發(fā)秩序”。依靠社會(huì)各方力量發(fā)揮各自的功能及價(jià)值,建立多層級(jí)、多方位、多路徑的疫情預(yù)警工作體系,能夠有效避免政府一元預(yù)警模式所導(dǎo)致的失靈、缺失和效率低下的困境。

        (四)筑牢數(shù)據(jù)安全防線

        為了在數(shù)據(jù)流通的各個(gè)環(huán)節(jié)確保數(shù)據(jù)的安全穩(wěn)定,不被非法篡改、竊取,應(yīng)從以下三個(gè)方面筑牢數(shù)據(jù)安全防線:一是意識(shí)層面。凡是參與到數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、分析等任何一個(gè)環(huán)節(jié),無論是政府行政部門、醫(yī)療單位還是企業(yè)科研人員,都要進(jìn)行崗前保密培訓(xùn)并定期開展安全法制教育,提升相關(guān)人員數(shù)據(jù)安全意識(shí),以杜絕內(nèi)部人為原因造成數(shù)據(jù)泄漏問題。二是制度層面。除了完善立法對(duì)相關(guān)犯罪行為予以事后懲戒外,還要在各個(gè)部門建立健全相關(guān)的大數(shù)據(jù)安全管理工作制度、操作規(guī)程和技術(shù)規(guī)范。要明確相關(guān)人員的管理權(quán)限和范圍,對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)施分級(jí)、分類管理,嚴(yán)格落實(shí)一把手責(zé)任制,定期開展安全操作規(guī)范檢查,從制度上堵塞漏洞。三是技術(shù)層面。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,確保大數(shù)據(jù)安全的根本之道在于實(shí)現(xiàn)國(guó)家主要信息產(chǎn)品、設(shè)備和技術(shù)的自主設(shè)計(jì)制造。[8]首先,必須保障數(shù)據(jù)的安全性。如果信息基礎(chǔ)設(shè)備和行業(yè)云使用未經(jīng)安全認(rèn)證的外資背景廠商的設(shè)備或云服務(wù),將無法保障業(yè)務(wù)系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)的安全性。為此,我國(guó)必須盡快實(shí)現(xiàn)對(duì)主要信息系統(tǒng)、關(guān)鍵設(shè)備和技術(shù)的自主設(shè)計(jì)制造。其次,在數(shù)據(jù)傳輸過程中,隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的成熟應(yīng)用,未來大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈的結(jié)合將成為必然趨勢(shì)。區(qū)塊鏈的可溯源性使得數(shù)據(jù)從收集、流轉(zhuǎn)到分析的每一個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)生的變化都可以進(jìn)行數(shù)據(jù)留存,保障了數(shù)據(jù)分析結(jié)果的正確性。同時(shí),區(qū)塊鏈在數(shù)據(jù)使用過程中能夠精細(xì)化授權(quán)范圍,不僅有利于減少數(shù)據(jù)泄漏隱患,也有利于建立各部門之間的橫向交流機(jī)制,打破“數(shù)據(jù)孤島”效應(yīng)。再次,在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式上,可以采取可信固態(tài)硬盤進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。通過可信固態(tài)硬盤提供安全增強(qiáng)的存儲(chǔ)設(shè)備接口和協(xié)議,使得用戶可以對(duì)存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)施以細(xì)粒度的訪問控制,從而保障存儲(chǔ)中數(shù)據(jù)的安全。[9]

        【參考文獻(xiàn)】

        [1]張?zhí)m廷.大數(shù)據(jù)的社會(huì)價(jià)值與戰(zhàn)略選擇[D].北京:中共中央黨校博士學(xué)位論文,2014.

        [2]國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》[N].人民日?qǐng)?bào),?2015-09-06.

        [3]李星婷.我國(guó)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域人才缺口高達(dá)150萬[N].重慶日?qǐng)?bào),2018-07-07.

        [4]譚彬,劉曉峰,邱嵐等.大數(shù)據(jù)安全管理及關(guān)鍵技術(shù)研究[J].網(wǎng)絡(luò)空間安全,2017,(12):25-28.

        [5]許雯.孕檢等7億條公民信息泄漏?為何個(gè)人健康信息屢遭外泄[N].華西都市報(bào),2017-09-15.

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        [7]一家神奇的口罩生產(chǎn)企業(yè),提前預(yù)判了疫情[EB/OL].新浪財(cái)經(jīng),https://finance.sina.cn/2020-02-17/detail-iimxyqvz3664897.d.html?ivk_sa=1023197a.

        [8]李國(guó)杰,程學(xué)旗.大數(shù)據(jù)研究:未來科技及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重大戰(zhàn)略領(lǐng)域——大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀與科學(xué)思考[J].中國(guó)科學(xué)院院刊,2012,(6):647-657.

        [9]田洪亮,張勇,許信輝等.可信固態(tài)硬盤:大數(shù)據(jù)安全的新基礎(chǔ)[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2016,(1):154-168.

        (責(zé)任編輯:高??靜)

        Early?Warning?Mechanism?of?Big?Data?Epidemic:Value?Analysis,

        Practical?Dilemma?and?Practical?Path

        Qi?Xiaoliang

        Abstract:At?present,China?is?in?the?stage?of?practice?and?exploration?to?promote?the?modernization?of?national?governance?system?and?governance?capacity.From?the?perspective?of?epidemic?prevention?and?control,it?is?very?urgent?and?realistic?to?explore?the?problems?related?to?the?early?warning?mechanism?of?big?data?epidemic,so?as?to?improve?the?emergency?management?ability?of?the?government.Based?on?the?analysis?of?the?value?of?big?data?epidemic?early-warning?mechanism,according?to?the?different?data?acquisition?channels,this?paper?summarizes?the?current?big?data?epidemic?early-warning?mechanism?into?three?categories:the?early-warning?mechanism?based?on?network?communication?and?search?engine,the?early-warning?mechanism?based?on?electronic?medical?information?and?the?early-warning?mechanism?based?on?Internet?of?things?information?collection.In?view?of?the?practical?difficulties?faced?by?the?big?data?epidemic?early?warning?mechanism,this?paper?puts?forward?corresponding?suggestions?in?order?to?provide?reference?for?the?improvement?of?the?public?health?emergency?management?system?in?China.

        Key?words:public?health?events;big?data;early?warning?mechanism;emergency?management?system

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