数字技术助力疫情防控智能化——以社区为中心的病毒快速检测追踪平台方案

宋 凯，冉从敬

（1.山东师范大学图书馆，济南 250399；2.武汉大学信息管理学院，武汉 430072）

1 引言

2020 年伊始，新型冠状病毒肺炎（以下简称“新冠病毒”）席卷全球，2020 年3 月11 日，世界卫生组织在新闻发布会上正式宣布，将新型冠状病毒肺炎列为“全球性大流行病”；2020 年4 月2 日，全球感染人数破百万，世界各地正常生活被按下暂停键。美国早期未能对疑似病例进行大规模检测，错失了遏制疫情的最佳时机。德国在与美国同期均呈暴发态势，但确诊率和病死率远低于美国，这是德国较早开启全民即时检验（Point-of-Care Testing，POCT），并采取应对措施的效果。即时检测，指在患者所在的时间和地点进行的医疗诊断检测，POCT 能够让患者即刻接受方便的诊断检测，使得患者、医生和护理团队更快地得到检测结果，有利于更好地做出医疗救治决策[1]。目前，多数发达国家已进行全民病毒检测，但以印度、巴西为代表的部分发展中国家，医疗卫生体系薄弱、医护人员与医疗资源紧缺，不能有效地开展新冠病毒的检测追踪工作，对政府制定防控策略遏制病毒传播提出了挑战，给全球疫情防控带来了新的压力。

纵观全球各国疫情防控，精准定位感染者，阻断病毒的人际传播是新冠病毒疫情控制的关键，而感染者的确定源于对其进行病毒检测。以欧美为代表的发达国家，虽然医疗体系健全，但在疫情爆发初期，也面临过医疗资源、病毒检测能力被质疑，导致病毒确诊时间长，轻症无法被及时隔离或治疗，重症可能无法被及时收治的困境，而以印度、巴西为代表的部分发展中国家，更难有效组织全民检测，进而采取防控措施。因此，病毒快速检测并做好感染者的监控成为打赢疫情防控战的关键，也对医疗技术创新提出了挑战。当前，大数据、人工智能、区块链技术的蓬勃发展，并在疫情防控中大显身手，以生物传感器为代表的新兴医疗设备，为病毒快速检测提供了技术可能。因此，本文考虑融合以上数字技术，以病毒快速检测追踪为核心进行方案设计，为提升全球疫情防控的智能化应对水平助力献策。

2 国内外疫情防控经验总结

英国、日本、美国、德国均是世界上公共卫生体系较为健全、公共卫生基础较为坚实的国家，对中国完善突发公共应对体系具有值得借鉴的地方。但在此次新冠肺炎疫情中也暴露出这些国家应对突发公共卫生事件机制存在的内在缺陷，导致没有有效预防和控制新发传染病疫情的暴发。中国的防控经验表明，基层社区在重大传染病疫情的预防、预警、减缓、处置和恢复等环节均发挥着不可撼动的作用，其防控能力的高低直接影响着国家传染病防治与应急管理工作的成效[2]。

以英美德为代表的西方发达国家，纵然有完善的突发公共卫生事件应对体系，但在此次新冠肺炎疫情中仍损失惨重，与忽视社区防控有直接关系。这也进一步体现了提升基层社区防控能力的重要意义，而防控的关键在于对社区的封闭式管理以及病毒的快速检测追踪，缩小感染范围，及时识别感染者和疑似病例，快速启动应急管理措施，以减轻突发公共卫生事件引起的严重社会危害。在突发传染病的系统建设与应用方面，国外已有的突发公共卫生事件应急管理系统，也较少以社区为中心作为疫情防控单元，缺乏涵盖“病毒检测—快速确诊—数据共享—检测追踪—应急管理”的一站式系统。

因此，综合考虑基层社区防控和病毒快速检测在应对突发公共卫生事件中的重要作用，本文充分利用前沿数字技术，提出建立以社区为中心，以病毒快速检测为功能，以机构数据互联互通为目标，以提升突发公共卫生事件的智能化应对水平为动机的系统方案，这对于巩固新冠疫情防控成果具有重要价值，对防止疫情二次复发起到一定的保障作用，为今后国内外突发公共卫生事件的应急管理提供方案补充。

3 数字技术在疫情防控中的智能化应用案例

习近平主席在召开中央全面深化改革委员会第十二次会议强调，要鼓励运用大数据、人工智能、区块链等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用[3]。当前，中国将大数据、人工智能等技术方法应用到多个领域，为各行各业提供了更多创新的空间[4]。在此次疫情防控过程中，新兴技术在疫情防治、疫情预警、溯源追踪等方面发挥了重要作用，为重大突发公共卫生事件的智能化应对提供了重要支撑。

3.1 大数据在疫情防控中的应用案例

大数据战略的不断深入，中国的各行各业各个领域都加速迈入“大数据时代”，也为中国利用大数据技术应对疫情提供了有利保障。首先，大数据支持病毒溯源。2003 年SARS 疫情，全世界科学家经数月努力才确定SARS 病原体是冠状病毒，在新冠肺炎发生后，中国科学界充分利用大数据技术，不到一个月就将病原体锁定为“新型冠状病毒”，为患者快速确诊、治疗、药物疫苗研发及有效防控疫情均起到了关键性作用。其次，大数据精准监测和研判疫情。赵序茅等利用大数据回溯新冠肺炎在全国扩散的趋势和传染系数，从数据上论证了中国政府对于疫情扩散强有力的控制能力[5]。最后，大数据实现远程诊疗。贵州省在疾病救治过程中，通过大数据、互联网技术开展了线上线下服务。线上通过“朗玛公司”旗下的39 互联网医院平台为患者提供网上视频就诊，线下通过国家卫生健康委宣传司与腾讯健康基于大数据联合发布的定点医院和发热门诊导航地图引导患者及时就医，实现资源共享、科学救治。

3.2 人工智能在疫情防控中的应用案例

当前，人工智能开始在各领域深入应用[6]，迅速发展的人工智能产业，为中国利用人工智能技术应对疫情提供了有利保障。贵州省疾病预防控制中心通过建立省级大数据计算中心，基于人工智能技术，通过机器自主学习历史上所有的传染病个案数据，掌握各医疗机构的医生填写患者详细信息的不同习惯方式，将填写的各种不同格式的单位信息进行规范化处理，通过自动感知技术对学校聚集性疫情进行智能筛查与风险预警，利用动态数据可视化技术，对处置过程进行实时监管，防止疫情蔓延，保护学生健康[7]。此外，基于大数据及人工智能的合理用药系统能为医生提供用药决策辅助，全国上市药品约20 万种，通用名8 000多种，医生难以依靠人脑记忆。杭州逸曜信息技术有限公司为火神山医院和雷神山医院提供了以大数据和人工智能为核心技术的合理用药系统，通过云计算及云储存、大数据和人工智能技术助力临床医生用药决策，保证用药决策科学高效。而以旷视科技、海康威视为代表的人工智能公司建立的“公共场所应急医疗寻人系统”，可以借助人像识别及红外传感技术，快速鉴别人群中的高温人员，为精准定位疑似感染者提供支持。

3.3 区块链在疫情防控中的应用案例

中国区块链产业虽然起步较晚，但发展迅速，区块链应用已覆盖金融、交通、医疗卫生等诸多实体领域，技术实践日趋完善[8]。史磊等提出，突发不明疫情防控具有高度的复杂性，要达成预警共识需要一个多角度认识、多层次沟通的过程，利用区块链不可篡改、价值传递、去中心化等技术特征，构筑一个可追踪溯源的、安全的、可信赖的共识机制系统，让各地的临床医师、专家、科学机构、医卫主管等相关人员加入到一个分布式网络系统中，形成一个可信赖的专业团队，动态监控疫情的发生、发展，并能实时达成防控共识[9]。在疫情应急管理中，公益医疗与生活物资的有效分配是医院和社区抗疫的重要保障，也进一步凸显了区块链信息公开透明、不可篡改、不可撤销的重要性。在慈善捐款管理方面，复杂美上线了慈善登记平台——33 慈善平台，通过运用区块链技术为公益慈善行业提供全链路的解决方案。在防控物资管理方面，由浙江省卫建委、经信厅主导，利用蚂蚁区块链技术开发的“支付宝防疫物资信息服务平台”，对物资的需求、供给、运输等环节信息进行审核并上链存证。区块链技术的应用，为提升信息传递效率，保证信息安全共享、可信溯源提供了极大的应用场景，可从根本上解决公信力问题[10]。

3.4 生物传感器在疫情防控中的应用案例

在新冠病毒防控过程中，“全民病毒检测—快速定位感染者—及时采取隔离措施”是阻断疫情传播的最佳措施，而在疫情初期各国面临的检测确诊困境，以及当前全球部分发展中国家受医疗条件的限制不能展开大范围的病毒检测，都体现了对小型化、简单化、快速性、低成本的病毒检测手段的需求。而生物传感器作为一种关键技术为快速检测提供了一个很好的方法。生物传感器将生物标志物与生物识别分子所产生的生物作用转变为可以被测量的信号，结合光学、电化学等技术实现生物传感，测试完成后，可将结果无线传输至疾病监测网络，帮助患者和医务人员快速得到检测结果，并及时做出决策[11]。孙慧囡等通过临床应用指出POCT（即时检测）血乳酸生物传感器可实现临床患者快速检测，有利于新冠肺炎病情严重度和治疗效果评估[12]。因此，基于生物传感器具有的便携、快速、低成本、易操作等优点，与当前备受青睐的即时检测（POCT）相结合存在巨大的应用潜力，为创新病毒检测方式，解决医疗资源匮乏地区面临的病毒检测困境提供了创新方案。

综上所述，新冠病毒疫情的爆发给传统以人工为主的突发公共卫生事件应对方式提出了巨大挑战，严峻的防控形势凸显智能化应对的必要性和紧迫性。中国近年来在大数据、人工智能、区块链等新兴产业的积极布局与大力发展，使得这些智能化技术在疫情防控追踪、医疗技术攻坚等方面已开始崭露头角，取得较好的成效，奠定了中国乃至全球智能化应对突发公共卫生事件的可行性基础。而生物传感器在病毒快速检测中的应用效果已被广泛证实并已进入实践，其低成本、易操作、小型化的特征，为实现以社区为中心的病毒检测提供了技术方向，也为解决当前的病毒检测困境提供了实践路径。因此，在整个医疗系统和应急管理体系中全面推广这些智能化技术和设备势在必行，以全面提升重大突发公共卫生事件的智能化应对水平，降低突发公共卫生事件对社会经济发展的影响。

4 多元技术融合：以社区为中心的病毒快速检测追踪平台方案设计

4.1 设计总体目标

控制传染源、切断传播途径、保护易感人群是传染病防控的治本之策。与国外在疫情防控期间，倡导开放式社区，不进行社区封闭管理相比，中国的基层社区在对抗新冠病毒的战斗中为医疗人员提供了最重要的支持结构，社区封闭式管理解决了关键的人员流动性问题，实行社区封闭式管理对防止病源在社区内外的传播扩散起到了关键作用。因此，本研究充分发挥基层医疗卫生机构在疫情防控中作为“健康守门人”的作用，以新冠病毒为例，融合大数据的数据分析能力、人工智能的学习能力、区块链的信息传递能力，结合生物传感器的病毒检测能力，提出以社区为中心的病毒快速检测追踪平台的设计方案，实现“社区检测—快速确诊—追踪隔离—应急管理”的疫情防控全流程。

4.2 技术架构

遵循“数字技术智能驱动、病毒快速检测追踪”的方案思路，以社区为中心的病毒检测追踪平台技术架构设计，如图1 所示。其主要包含4 个层面内容：①基础设施层。由生物传感器、云服务器、云存储器、云平台系统构成，为平台业务运行提供底层的设备支撑和运行环境。②数据引擎层。对社区医院检测数据、医疗机构数据、疾控中心数据，以及交通、工信、公安等部门数据进行统一封装管理，形成临床数据库、人口数据库、位置轨迹数据库以及其他统计分析数据库等，为所有支撑组件及应用系统提供基础的数据服务。③应用支撑层。依托数据引擎层的海量异构多元数据为支撑，依托数字技术为业务功能运行提供核心技术保障，包括应用人工智能进行病毒快速确诊分析、应用大数据进行感染者精准定位和追踪，应用区块链实现地区、机构、部门之间的数据安全共享。④业务服务层。实现病毒快速检测和智能追踪预警等业务应用。

图1 技术架构图Fig.1 Technical architecture

4.3 业务应用架构

依据技术架构的相关内容，设计以社区为中心的病毒快速检测追踪平台业务应用架构，如图2 所示。

图2 业务应用架构图Fig.2 Service application architecture

4.3.1 基于生物传感器的病毒快速检测

在新冠病毒检测过程中，传统方法操作复杂、费时费力，需要先进的实验室设备和训练有素的人员，而生物传感器作为一种关键技术为快速检测提供了一个很好的方法。生物传感器中包含了抗体、抗原、蛋白质、DNA 或者酶等生物活性材料，待测物质进入传感器后，分子识别然后发生生物反应并产生信息，信息被化学换能器或者物理换能器转化为声、光、电等信号，仪器将信号输出，无线传输到疾病检测网络进行分析，从而实现病毒快速检测[13]。生物传感器具备仪器小型化、操作简单化、报告结果即时化等优点，为以社区为中心的病毒快速检测提供了技术实现[14]。

在本方案中，将以社区为中心开展即时检测，社区医院经过专业培训的医务人员为群众统一采集咽拭子，并将采集物存放在标识个人身份的试管中，由社区医务人员统一收集，借助于生物传感器对咽拭子进行检测识别，并将检测数据连带个人身份信息上传到人工智能分析平台进行感染确诊。通过社区即时检测的方式，简化了病毒检测流程，有效缓解医疗机构的检测压力，也避免了因病毒检测而造成的人员流动集聚，进一步降低病毒感染扩散风险。

4.3.2 基于人工智能的病毒快速确诊

疫情防控与人工智能深度融合，将极大提高病毒溯源、新药研发、病毒检测等方面的效率。在本次疫情中，X 射线和计算机断层扫描（CT）影像技术发挥了至关重要的作用，康波等提出了一种超级计算支撑的新冠肺炎CT 影像综合分析辅助系统，可以高效辅助当前新冠病毒的大规模影像筛查和诊断，为人工智能技术应用于新冠病毒诊断提供了理论和实践支撑[15]。同时，阿里巴巴已经研发出一套针对新冠状病毒临床人工智能诊断技术，可以在20 秒内做出CT 影像的判断，分析结果正确率达到96%，进一步验证了人工智能在病毒检测应用中的广阔前景。

在本方案中，通过生物传感器获取的社区群众检测数据提交给人工智能分析平台进行分析确诊。在人工智能分析平台中，首先对已确诊的病毒样例的样本数据进行收集，由专家对数据进行标记及特征选择；进而使用AI 算法对收集的数据进行训练，并在测试阶段验证AI 模型的识别准确度。在验证AI 模型有效性的基础上，对社区提交的检测数据进行分析，识别出感染新冠病毒与未患疾病的患者，并生成检测分析报告。借助于人工智能强大的学习能力，提升病毒确诊效率，为相关部门统筹协作，采取应急管理措施提供决策支持。

4.3.3 基于区块链的医疗信息资源聚合共享

疾病预防控制体系完善程度是决定一个国家应对突发公共卫生事件的重要基石，中国疾病预防控制体系已运行了近70 年，历经动荡和考验，为国家健康事业做出了重要贡献。但中华预防医学会新型冠状病毒肺炎防控专家组指出，在此次疫情防控过程中，全球部分国家的疾控机构、医疗机构、基层医疗卫生单位没有形成“统筹、融合、一体化管理”的格局，基层卫生网底没有做好公众健康“守门人”[16]。区块链技术的迅速发展推动了数据安全共享的实施进程，刘炜等提出了一个基于DPoS 共识算法的传染病数据共享模型IDDS，实现了现有传染病预防信息系统的数据安全流通共享[17]；张磊等提出了病人可控的、云链协同的病历共享模型，由各级医院组成联盟区块链，实现了电力医疗病例数据的可控共享[18]。

针对以上所述，本方案设计了基于区块链技术的检测记录共享链。当人工智能分析平台对社区检测完成后，生成检测分析报告，包含：用户个人信息、是否确诊、所在地等信息，通过平台所拥有的私钥签名，再用社区医院的公钥加密后，发送存储到分布式云服务器中进行存储保管，并在检测记录存储链中记录每份检测报告的元数据及其云存储地址。社区医院可访问云服务器获取人工智能平台上传的加密报告，通过自己的私钥进行查看，并及时反馈给社区群众。共享链中的疾控机构、医疗机构、基层医疗卫生单位要实现对云服务器中其他机构加密数据的访问，可通过智能合约向对应机构发出所需的数据请求，得到许可后从存储链中提取检测数据的位置Hash，最后向云存储服务器发出数据请求，获得检测数据记录，这就摒弃了传统信息层级上报导致延误防控时机的低效率方式，真正建立全国统一协调分布测试网络。同时，为了实现更高层面的信息跨部门协作，交通、工信、公安部门可适时入链，以实现全维度的大数据监测体系，为多方参与疫情讨论和决策提供有效平台。借助于区块链的去中心化、隐私保护、不可篡改、可溯源的优势，实现疾控、医疗、基层单位的数据共享、统筹融合，为疫情检测、追踪、应急管理提供有效支撑。

4.3.4 基于大数据的感染者精准追踪与应急管理

大数据时代的人流、物流、信息流等高速流动加大了公共危机的强度，多种社会风险因素的交织使得公共危机呈现出极其复杂的特征，这种复杂性也增加了公共危机管理的困难[19]。城市是人流、物流、信息流的密集区域，疫情的传播会形成巨大的社会风险。对于大规模疫情传播的群防群治，对感染者要早发现、早隔离、早治疗，及时追踪感染者行动轨迹，并调动疾控、医疗、基层卫生单位统筹协作，开启应急管理，减少人群聚集和大规模人口流动，是切断病毒传播的关键渠道。因此，形成以疫情为核心，以医疗卫生专业机构、政府和民众为多元应对主体，将技术创新与管理创新结合，以大数据技术为桥梁的全方位、多层次应对，是大数据时代疫情应急管理与防控体系建设的关键所在。

在本方案中，基于区块链技术的检测记录共享链实现了疾控、医疗、基层医疗卫生单位的信息共享、互联互通，保证了疫情防控大数据分析运用技术的实施。针对检测记录中的社区群众个人信息、所在地信息，与工信部门联合，可实现对重点地区人员动态流动情况的统计分析，监测确诊患者、疑似患者及密切接触人员等重点人群的动态流动情况，支撑疫情防控部署。针对感染者，与交通部门及工信部门合作，可精准定位其具体位置及其过去一段时间的行动轨迹，通过融合交通数据和工信数据，确定与其密切接触者，及时发送提示信息，通知接触者到所在社区进行检测。并进一步结合医疗机构大数据分析，优化医疗资源调度，确定感染者救治医院，统筹好基层医疗卫生单位、医疗机构、疾控机构服务人员展开救治，并做消毒、隔离、物资配送等应急管理工作。通过以上方式，做到了防、治、管整体融合发展，提升了疫情预警处置、感染者追本溯源、资源调配和防控救治的工作效率。

5 智能化应对：以社区为中心的病毒快速检测追踪平台分析

应用生物传感器、人工智能、区块链、大数据技术构建的病毒快速检测追踪平台，旨在以社区为中心，依托生物传感器输出物质检测信号，凭借人工智能技术实现快速诊断，并利用区块链技术实现检测记录的安全共享，通过大数据技术实现监测追踪和应急管理。平台设计方案的特性分析如下。

5.1 快速检测

突发公共卫生事件对医疗机构的病毒检测能力、医疗物资供应能力提出了挑战，这对操作简单化、仪器小型化、报告结果即时化等优点的即时检测提出了紧迫的需求。生物传感器具有便携、快速、易操作等优点，将生物标志物与生物识别分子所产生的生物作用转变为可以被测量的信号，达到检测生物标志物的目的，为新冠病毒通过即时检测进行操作提供了技术保证。而本平台就是依托生物传感器实现以社区为中心的病毒检测，通过统一收集社区居民的咽拭子，通过生物传感器统一采集检测信号，既保证了检测效率，也避免了因检测造成的人员流动集聚而引发感染源扩散的风险。更为重要的是，生物传感器具有低成本、易操作的特点，这就保证了能够在基层医疗卫生单位进行部署，加强基层医疗卫生机构信息化建设和应用，增强基层医务人员对重大疫情的预警灵敏性、报告及时性和应急处置能力，筑牢疫情的第一道防线[20]，也为全球各国进行以社区为中心的病毒快速检测提供了道路指引。

5.2 智能诊断

对感染者的快速确诊，能够提升整个疫情应急管理效率，通过快速隔离感染者，将多数人排除在感染风险范围外，最大化降低疫情对社会经济的影响。目前传统的检测方法费时费力、操作复杂，对医疗检测设备与人员的要求较高，在应对突发疫情时，往往陷入检测能力不足的困境。而对全球发展中国家而言，在医疗基础设施不完善的情况下，面临更为严峻的检测压力。当前人工智能技术的飞跃发展，为通过AI 智能进行患者确诊提供了实践路径。本方案利用已确诊的患者案例训练AI 模型，借助AI 模型对通过传感器上传的检测数据进行判断，并快速生成检测报告，将极大提高病毒检测确诊效率。

5.3 信息共享、安全、可溯源

疫情防控工作的基础来自于大数据的收集、分析和利用，但当前全球部分国家的疾控、医疗、基层医疗卫生单位还存在信息孤岛，而区块链去中心化、不可篡改、可溯源的特性，为各机构间数据快速协同共享提供了技术保障，也确保了检测数据的安全可信[21]。在本方案中，通过设置检测记录共享链实现疾控、医疗、基层医疗卫生单位的有机链接，推动疫情防、治、管整体融合发展。同时，为了保障数据安全，人工智能平台上传到共享链中的是检测记录的哈希索引，原始数据经过加密后存放在分布式云存储服务器当中，多中心的设计使得该方案具有良好的抗单点失效攻击性能。而且部门之间的数据获取需通过智能合约获取内容访问权限，在突破跨部门数据协同共享、多源融合的同时，也注重对数据的隐私保护，避免出现个人隐私泄露的问题。据此类推，在当前新冠病毒全球蔓延的趋势下，区块链技术为突破跨国数据共享提供了技术支撑，有利于各国乃至世卫组织等从更高层面获取准确的病毒检测数据提供了保证，为预测疫情发展、提供医疗救援、开展防控机制提供支持。

5.4 全维度分析

形成以疫情为核心的疫情、医情、政情、民情全方位应对框架，是大数据时代建设突发应急管理体系的关键所在，也为公共卫生大数据与交通大数据、电信大数据的多源融合突破了技术障碍。在本方案中，交通、工信、公安的适时入链，打破了各个政府部门“数据烟囱”林立的状况，借助多元融合大数据的分析，实现“疫情预警处置—感染者追踪溯源—趋势预测研判—医疗资源调配”的全维度分析，形成“感染者精准定位—接触者信息提示—救治机构分配—应急管理启动”的重大突发公共卫生事件综合应急管理体系。通过大数据分析，精确控制疫情，最大化的降低对社会经济的影响。此外，智能手机的普及，也为全球各国，特别是发展中国家，借助大数据技术精确定位感染者、快速隔离感染者提供了指导思路，通过大数据技术的引入，结合各个部门的数据协同共享，为当地政府制定行之有效的防控策略提供决策支持。

6 结语

新冠病毒席卷全球，使世界经济发展遭受重创，也造成了无数生命的消逝。一方面，全球各国要反思疾病预防控制体系的不足所造成的严重后果，更为重要的是，要积极创新疫情防控方案，降低疫情对人类生命安全、以及对社会发展的影响。因此，本文首先对当前全球疫情控制现状进行阐述，剖析对病毒快速检测追踪的现实需求；并进行国内外的疫情防控经验进行总结，凸显基层社区防控的重要性；在此基础上，通过对大数据、人工智能、区块链、生物传感器的现实应用进行了整理，凸显了新兴技术能够为疫情防控智能化提供有力支撑；最后，本文综合考虑大数据技术的分析能力、人工智能的学习能力、区块链的信息传递能力以及生物传感器的病毒检测能力，提出了以社区为中心的病毒快速检测追踪平台方案，以新冠病毒为例进行阐述，实现了“社区集中检测—平台快速确诊—记录快速共享—监测快速追踪—机构快速行动”的全流程疫情应急管理体系，对巩固新冠疫情防控成果，防止疫情二次复发具有重要参考价值，对今后潜在爆发的突发公共卫生事件存在普适性应用，以期能够为全球的疫情防控智能化提供创新方案。