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1、大数据背景下国内公共卫生管理的研究 李果庆李昭慧金珂刘紫微桑艺格【摘要】本文在介绍了大数据相关概念与特征后，分析了大数据在公共卫生管理下文皆写为“公卫管理中数据量大、应用范围广等优势，也探讨了其相关技术不完善与应用人才少、不易管理等劣势，以及数据挖掘与数据整合难度大、医疗信息平台尚未联通等问题，提出了其需要注意的数据泄露风险。研究目的是为了探讨让大数据技术更好地与公卫管理相结合的可能性。本次研究参考了许多相关文献，在前人的根底上我们稍作开展写就此文。并在文末提出深度挖掘医疗大数据、提高其真实性和平安性等建议。以此让大数据在公卫管理中更好地发挥出它的优势，降低突发性公卫事件对社会经济的影响。【关
2、键词】大数据;公共卫生事件;应急管理引言随着信息多元化的开展和医疗技术的不断改革，公共卫生管理日益成为世界各国关注的焦点。同时，大数据技术的形成和不断完善让众多专家、学者们意识到将其运用于公卫管理中的重要性。目前，在大数据背景下我国公卫应急管理制度由于数据过于庞大、数据挖掘技术不够完善、医疗信息平台尚未完全联通等方面依旧存在許多缺乏，而大数据技术的运用也给公卫应急管理带来了新的挑战和风险。因此，如何解决这些新的挑战和风险，是本文所研究的主要内容。参考文献主要现引用以下几种观点来帮助我们理解大数据这一概念：美国国家标准与技术研究院认为大数据是用来描述在我们网络的、数字的、遍布传感器的、信息驱动的
3、世界中呈现出的数据泛滥的常用词语;麦肯锡全球研究所认为大数据通常指的是大小超越传统数据库软件工具抓取、存储、管理和分析能力的数据群;国内学者在进行大数据研究时多引用以上和其他大数据在国外的概念，此外国内对“海量数据这一说法认同度较高，习惯称大数据为海量数据。从上面对大数据的定义中我们可以总结出大数据的几个主要特征。大数据具有4“V特征：即volume数据量大、velocity速度、variety数据类型多样、value价值。1为什么叫“大数据volume？每天更新超过1，000万张照片，平均每月有8亿访问者，平均每秒上传超过一小时的视频，上的信息量每年几乎翻一番，互联网时代，人人都是大数据的制
4、造者。2大数据的产生速度非常快velocity。例如，欧洲核子研究中心的大型强子对撞机在工作状态下能每秒产生PB级的数据。在日常生活中，由于用户群过于庞大，在极短的时间里就可以产生更加庞大的数据量，比方国内每日产生的GPS位置信息。3大数据的类型是多种多样的variety。按产生数据的主体划分，有感知设备对现实世界进行测量而获得的数据，有移动设备的传感器收集的用户行为数据;按数据格式划分，可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。此外还有其他分类标准。4利用好大数据，可以以低本钱创造高价值value。大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的海量数据中，挖掘出对模式预测有价值的数据
5、，并通过AI或数据挖掘进行深度分析，从而发现新规律和新知识。如果有了全国几万感染者的数据，对这些数据进行分析就能预测疫情的开展态势，从而在公共卫生应急管理中做出更有针对性的决策，最终到达控制疫情的效果。在这里首先引出两个概念：数据挖掘和医学数据挖掘。1数据挖掘是指在不完全的、大量且随机的数据中通过某种算法找出数据中所隐藏的、人们未知的、具有潜在价值的知识和信息的过程。数据挖掘具有自身独有的理念，给人们解决问题提供了一种新的思路和方法。2基于大数据的医学数据挖掘是一门覆盖面广、技术难度大的新兴交叉学科。它是计算机技术、人工智能和现代医学相结合的产物，需要从事计算机和统计学的研究人员与医务工作者之
6、间的充分合作。随着理论研究的深入和进一步的实践探索，医学数据挖掘在疾病的诊疗、医学科研以及公卫管理等方面发挥了强有力的作用，而这也是大数据在公卫应急管理里发挥其优势的前提。1大数据应用范围十分广，这意味着，在进行公卫管理时能靠大数据获得几乎所有需要的信息。从交通出行数据到医院确诊数据到医疗物资数据，从多样的数据里可以得到全面的信息。新冠疫情防控前期，电信企业利用大数据分析技术聚焦重点地区、省份，特别是在关键时间节点，提供了人员的流动信息以及疫情的态势;中国电子科技集团建立了风险人群感知大数据平台，在这个根底上还研发了密切接触者测量仪，每个人只要输入自己的、身份证，就能知道自己是不是密切接触者;
7、中国信息通讯研究院研发了重点医疗物资的调度和保障平台，极好地实现了调度和保障的有效性。2大数据数据量十分大，对海量数据进行挖掘分析可以让相关部门在进行公卫管理时结合数据库中提炼出大量的潜在有效信息对特定人群进行分析诊断并得出诊断结论;也可以通过分析处理一些历史数据挖掘出与疾病相关的重要信息并形成结论。例如在对抗新冠肺炎疫情中，通过追踪感染者与疑似感染人群的历史出行数据、消费数据，摸清这些人过去的出现状况来预测相关地区的疫情开展趋势，对传染病进行有效遏制;疾病的分布通常随人口的年龄，性别，职业等而变化，也与人群的日常行为和生活环境有关。对医院病例数据库中的病人群体的相关信息进行整合分析，可以从中
8、得出各类社会群体与疾病间的相互关联性，判断出易感染易发病人群与潜在传染源，降低疾病的蔓延程度与负面影响。这些都是大数据在应急管理中的优势所在。3.目前运用大数据进行公共卫生管理时存在的劣势、问题与风险1与传统管理手段相比，大数据式的管理显然对技术的要求更高。比方数据挖掘技术，数据挖掘本身就是一种新的数据处理技术，它融合了数据库、机器学习、人工智能等领域的理论和技术。因此医疗数据挖掘对技术的要求极其严苛。而目前，中国的数据挖掘技术还处于起步阶段，相关可应用人才还缺乏以满足社会需要。在不断增长的海量数据群中挖掘出有价值的数据进行分析，仍是一大挑战。2大数据加大了管理的难度。医学人才与技术人才彼此独
9、立，两者间存在着专业壁垒不能轻易打破，而运用大数据进行公卫管理时是需要双方甚至更多方密切合作的。如果不能对各主体进行有效的管理，在进行数据分析时数据与医学间的知识转化过程会极大地拉低工作效率，这在以高速高效为应急防控关键的重大突发性公卫事件中是相当不利的。1数据挖掘与数据整合难度大。一方面是前文提到的数据挖掘本身就是一种新技术，其开展并不充分，国内相关技术还不完善;一方面是数据太过庞大太过多样，且数据增长速度正在不断加快，在进行数据挖掘与整合时对技术和管理的要求都在不断提高。2医疗信息平台尚未完全联通。国内的医疗卫生信息化还处于一种各自开发、各自建设的状态，区域医疗卫生信息数据中心还在建设当中
10、，区域内医疗机构信息互联互通还未实现，各医疗信息平台位于“信息孤岛仍是还未充分解决的现实问题。1假数据的风险。大数据环境下的数据具有较高的信噪比，在庞大的数据海洋里也容纳了“假数据、“脏数据，如果不能过滤掉那些非真实数据，那么会不同程度地影响到数据分析结果的真实性，甚至可能带来“矫枉过正的后果。2数据泄露的风险。云计算等大数据技术、医疗保健信息的集中化收集和一些大型数据库的建立，不仅使私人医疗数据遭受个人或不良团体攻击窃取的风险加大了，也为第三方出于商业目的在未经授权的情况下滥用患者的健康信息提供了便利。醫疗大数据与其他类型的大数据相比要更加敏感，患者数据泄漏可能会给其个人带来被孤立、伤害等后
11、果，而数据隐私保护问题尚无完美的解决方案。建议4.1建立建全数据挖掘、筛选体制，将应急管理与现代化信息技术充分结合1在数据准备阶段要确保途径准确、提供数据人员真实可靠，从源头上遏制数据的不真实性。2在数据储存阶段，面对数量大、病例和数据类型复杂、数据变化快的医学数据时，需要进行分类和模式化整理。还要注重数据更新，需要完善多级联动的数字化信息采集系统来提高数据采集的及时性，以便在第一时间采集到新的数据，这样在重大突发性公共卫生事件发生时，可以第一时间地获取到多源的数据来进行风险评价、疾病防控，为医院和相关政府部门应对风险提供全面的数据支持。3在筛选阶段，建立或选取成熟有效的大数据模型，比方通过已
12、有的传染病模型SI，SIR等模型来提供一定的理论数据根底，作为大数据筛选的类比模本。要在突发性公共卫生事件发生时快速构建应急管理数据库和数据库分类检索系统，这样在需要各类不同数据时就可以通过检索快速准确地提取出相关数据。4.2增强数据互用性，促进信息共享公共卫生领域需要全面实现信息的标准化，建立有效的数据分析、管理系统，搭建基于云计算的大数据研究技术平台，形成系统、成熟的大数据分析方法和模型，实现公共卫生数据收集、整理、共享、挖掘、分析、决策一体化。1完善数据保密与隐私保护的相关的法律法规，确定由具有保密资质的国家公共平安信息维护部门来组织相关部门获得私人信息以外的时空活动信息。2病例数据库在
13、系统后台运行时，让公众只能查看自身及其周边整体情况，无权限调查、获取他人具体的数据资料，从而进一步保障数据平安问题。3最重要的是在技术上提高数据的平安性，做好数据加密，牢固数据防火墙，对医疗数据进行集中储存管理，确定好有权限获取数据资料的管理层与相关工作人员，建立追责问责机制。在应用大数据技术进行公卫管理上中国已经具备了一定的根底，而2021年中国对新冠疫情的防控也说明了大数据应用在公卫管理上的卓有成效。然而，公共卫生领域需要的大数据十分庞杂，医疗数据具备一定的敏感性，目前国内的大数据技术仍处于起步阶段，在应用大数据时存在的数据泄露风险，这些都制约着用运用大数据进行公卫管理。同时也说明，大数据
14、在公卫管理上还有十分宽广的开展空间。国内应该在已有技术根底上，加强对相关技术人才、复合型人才的培养力度，注重技术创新，完善关于数据隐私保护的相关法律法规，将应急管理与现代化信息技术充分结合，早日建立完善的数字化公卫管理体系。参考文献【1】彭宗超，黄昊，吴洪涛，谢起慧.新冠肺炎疫情前期应急防控的“五情大数据分析J.治理研究.20212：6-20【2】秦文哲，陈进，董力.大数据背景下医学数据挖掘的研究进展及应用J.中国胸心血管外科临床杂志.20041：55-60.【3】刘彦培，刘恩顺.医学数据挖掘综述J.光明中医.200412：1714-1716.【4】张世红，徐国桓，刘会霞，龚文涛.数据挖掘在医学上的应用J.医学信息学杂志.202106：408-410.
大数据背景下国内公共卫生管理的研究
