《大数据能够预测疫情爆发吗》
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人类在生死面前是如此的渺小,因此整个人类世界面对一些极高致死率的流行病时总是充满了恐惧,其中埃博拉更是谈之色变的“人类杀手”.2014年西非暴发了埃博拉疫情.几内亚首先出现了埃博拉病例,2014年2月其境内大规模暴发.5月23日,疫情蔓延至几内亚人口200万的首都科纳克里.有专家指出：“科纳克里水源缺乏,人们都舍不得洗手.”这种卫生条件使得传播风险极高,应对非常困难.
与往次暴发不同,2014年埃博拉病毒先后波及几内亚、利比里亚、塞拉利昂、尼日利亚、塞内加尔、美国、西班牙、马里8国,第一次跨出了非洲,传至美洲、欧洲;并首次超出边远的丛林村庄,蔓延至人口密集的大城市.2014年4月传入利比里亚;7月26日进入尼日利亚;8月29日传入塞内加尔.9月30日,美国本土得克萨斯州达拉斯市发现首例埃博拉感染病例,也是非洲以外确诊的第一例.10月6日,一名西班牙护理人员在马德里被确诊感染埃博拉病毒,成为首例在欧洲境内感染该病毒的患者.
塞拉利昂是此次埃博拉疫情最为严重的国家之一.由于当地特殊的丧葬习俗,一些民众自行安葬因感染病毒而亡者,引起了更多的感染案例.塞拉利昂国内没有建立警示和防疫机制,卫生管理部门乱成一团,只能靠人力宣传、搜集和汇总信息,速度又慢又不准确.议员走上街头,向居民传授防治知识,要求各家各户不得隐瞒家中有人患病的情况、不能自行处理死亡病例的尸体.一位派往社区支援的医护工作者阿拉桑·图雷无奈地直言,他们没办法检测和追踪每一个传染个案,没办法处理尸体.于是,2014年10月塞拉利昂进入大暴发期——9月平均每日新增1个感染个案,进入10月每日新增感染个案激增到12个.塞拉利昂时任警长表示政府正在尝试建立系统,让疑似病例能够接受检查,从而降低传染的几率.
西非各国的卫生条件和国家治理能力的不足难以控制埃博拉的传播.当联合国和其他国家提供医疗救助时,参与国际救援的工作者却经常面临缺乏可靠的信息——没有有关病例位置的数字化信息;没有标注出后勤、治疗中心、社区管理机构、志愿者服务点以及物资供应地点的准确数字化地图;无法获得关于疫情传播中心点的准确数据以及有关患者和接触者的个人数据;也没有跨平台、跨地区和跨部门共享的通用数据平台.在现场的流行病学家之间收集的数据有所不同,导致对疫病预测的混乱和不准确.可见,高质量的数据系统是任何流行病应对的基础.
日渐重要的数字医疗技术
数据的缺乏可能会延误流行病的应对.在过去的十年中,世界各国越来越多地从基于纸张的信息系统过渡到数字信息系统.各种商业软件产品已经被开发出来,帮助卫生服务信息管理、卫生工作者位置纪录、客户病历管理和供应链更新数据等,数字化的远程医疗、会诊也成为现实.而用户的大数据也展现出对疫情监控的巨大助益——可以通过电子商务平台上的医疗物资的情况,推测流行病的发展趋势,实验室可以借助医疗大数据绘制流行病传播模型、对病毒进行基因研究等
但是,并不是所有数字化的数据结果都能为流行病防控决策提供更好的信息.现实环境中,存在着许多华而不实的技术.以零散和重复方式部署的数据捕获工具,也可能增加卫生管理部门的负担,降低效率.从数据使用者角度来说,尽管新的数字工具和方法有了长足的进步,但地方或区域相关使用者、管理者的治理能力却没有相应提高,缺乏相应有效的培训,数字工具的应用可能很难并可能被误用.此外,即使已经数据化,但是沒有强大的系统来汇集、分析数据,协调多部门响应,也会阻碍整体防疫工作.因此,除了工具和技术的提升,努力提高数据质量、提升系统分析能力和协调能力,对数字医疗技术至关重要,其中最重要的是,支持数字工具使用的治理结构和政策.
数字医疗技术,就是医疗技术的数字化和大数据化,一个高效传递、多元共享、减少传递障碍的医疗信息系统.面对流行病的数字医疗技术,通常是在国家内部建立一个以紧急行动中心为信息核心的国家防疫机制.紧急行动中心通常在一个国家的总理或卫生部长的领导下运作,将数据监控和决策整合到一个机构,并在一个国家的各个部门通力协作下实施防治方案,而其中至关重要的是紧急行动中心或类似组织在预防、发现和应对流行病中应居于领导地位.
美国国际开发署（USAID）从应对西非埃博拉疫情后认为,当前的全球卫生工作中应该更加重视医疗的数字化和大数据化.美国为此建立了紧急行动中心（EOC）,以期大大提高美国联邦层面的准备和响应能力.EOC通过建立了数据平台,将各种来源的监控数据和其他信息汇集至决策机构.相关者进行疾病相关数据的解读,识别出健康威胁信号,并按照标准操作程序迅速采取行动加以遏制.
利比里亚首都蒙罗维亚,8岁的男孩在外面躺了6个多小时才被医疗队送往治疗中心.
西非各国的卫生条件较差、国家治理能力较弱,致使它们在面对疫情时更是难上加难.
塞拉利昂在埃博拉疫情期间的“乱坟岗”.
数字医疗技术并不会阻止疫病的发生,它只是对疫病的预警、发展和防控提供数据信息支持.想要数字医疗技术发挥作用的根本,一个是数据的准确性,一个是数据全面性.而流行病防治系统面临的最大的障碍正是数据的共享治理.
在面对西非埃博拉疫情时,由于没有准确的数字采集、汇总和汇报机制,又缺乏数据治理结构情况下,西非各国卫生当局很难从不同的数据系统中,汇总出疫病发展的真实情况,更没有办法与医疗援助者共享这些数据.国际社会一直关注埃博拉疫情的发展,但他们也只能根据西非国家上报的数据来采取行动.任何混乱的数据都会阻碍国际社会的响应,延误医疗援助工作.因此,一个高效的流行病监控和防治系统,应该提前对数据的所有权、访问权有明确规定,更应该有明确的信息共享的标准流程,同时注重合理的隐私保护和数据安全性.
从本质上讲,以数字医疗技术为基础搭建的国家流行病防疫体制,最重要的是结构问题,而不是技术问题.我们的社会本身就存在着大量的信息孤岛和信息鸿沟.信息也是一种权力,掌握信息也是掌握着权力.调整和简化决策结构是一个良好的开端,但是处于流行病防治核心的卫生工作者,还必须具有数字信息汇总、跟踪和分析的能力和权限,这种数据处理权应该以国家决策层面为准.因此,一个国家就需要通过立法机构和行政机构,将数字卫生治理的结构,流程和规范变成公开、具备操作性的制度.数据处理权同时还应该能够打破层级和部门限制,实现跨部门、跨层级的相互访问.
在国际层面,数字医疗技术也有非常大的局限——在最需要数据分享的时候没有分享数据.国家是个复杂的行为体,一些国家担心隐私泄露、或者担心引发政治问题、或者担心疫情打击本国经济,所以在流行病暴发最需要信息共享时,限制了国际间的信息交换.在打破信息孤岛和信息鸿沟上,国家间需要对数据访问和安全策略提前进行规划.比如,国家间提前签订应对流行病数据共享协议,预先明确共享数据的条件.但这些协议可能很难达成,此外,还有恶意行为者可能通过网络攻击,散布错误信息在疾病应对工作中造成混乱,这都对国际间的数字医疗技术的数据共享提出了挑战.
美国数字医疗技术的发展
鉴于西非埃博拉疫情的经验教训加上近年的技术进步,美国卫生管理部门已经看到了数字卫生技术的巨大潜力,他们在过去的5年里将其作为工作的重中之重.他们开发的系统交互性操作,可以使实验室系统自动将可疑病例的测试结果共享回电子病历,从而将结果与患者无缝连接.一线临床医生可以及时查看患者检查记录,并确定最佳治疗方法.通过系统的增强的监测和实验室工具,在治疗流程上的各个级别更及时、准确地收集和共享高质量数据,可以帮助在疫情暴发之前迅速发现病例、提高疑似病例的确诊速度和准确性.利用移动技术可以更快地收集和共享數据,即使在第一线的工作人员也可以加快早期检测结果的获知.使用数字工具实时跟踪和管理商品供应链,能够加快响应速度,并可以区分流行病级别和严重程度.
数字医疗技术为美国疾病预防控制中心、美国国际开发署和国防部等机构提供了大量支持.这些部门着重于人畜共患疾病、疫病监测和抗生素耐药性检测.他们与其他国家和社区合作,使用数字医疗技术来监测有可能暴发的流行病威胁.而美国国防部也借助数字医疗技术,加强研发对微生物的监控,以预防和应对可能威胁国际和国内稳定的传染病暴发.
美国国际开发署（USAID）支持的几个应用系统已经在流行病预防中发挥出了明显的作用.医学流行病人工智能AIME是由一个AI实现监控的平台,它使用多种物理和环境因素的数据,来提前预测未来寨卡和登革热等疾病的暴发.这项技术已在里约热内卢、新加坡和马来西亚使用,使这些国家能够最多提前3个月得知登革热的暴发,其准确率达88.7%,精度达到400米以内.
而电子综合疾病监测和应对系统eIDSR在许多国家被采用,该系统用来改善本国卫生管理中的信息数据.比如,在塞拉利昂和坦桑尼亚,这些地区开始以电子文本的方式向国家报告数据,与原来的纸质系统相比,人为数据输入错误的情况减少了一半,并且获取和验证数据的速度提高了60%.在越南,eIDSR系统已在所有63个省、711个地区对44种传染病和综合症进行了数据监控,从而可以在临床和预防医学领域间进行实时报告和信息共享.
同时美国也认识到了,数字医疗技术可以增强和支持全球性的卫生安全工作.全球流行病防控的关键还是在于中低收入国家.因此帮助中低收入国家开发数字医疗工具,制定强有力的数据治理政策,实现卫生管理部门的迭展,大大加快卫生当局发现和应对流行病的能力.
CT技术可以算是数字医疗技术的前端数据收集手段之一.
数字医疗技术的可视化工作,为医生,决策者以及病人本身提供了更直观高效的信息窗口.
美国与有意合作的国家和地区,提前进行沟通协调,签订了国家之间以及内部公私伙伴之间的数据共享协议.在疫情暴发之前帮助这些国家进行网络建设,建立共同操作的信息标准,用以支持数字医疗技术系统的相互性操作,增强数据共享.当然,数据共享协议的简化版,则是开放的沟通.根据2019年《美国政府全球卫生安全战略》的规定,美国疾病预防控制中心、美国国际开发署已开始在6个合作伙伴国家每季度召开一次会议,交流经验教训,并协调工作.
USAID发起了一项基于数字医疗技术系统的《东非跨境卫生服务和转诊计划》,现已被东非共同体所有国家批准为优先建设项目.而美国的艾滋病紧急救援计划（PEPFAR）也将为30个国家和地区的实验室信息系统、电子病历信息系统和HIV病例的监视系统提供技术支持,以实现患者报告和统计数据的自动更新.而通过USAID资助的传染病检测和监视项目（IDDS）也将被这些国家视为重点的数字医疗活动,这将帮助这些国家更好的监控流行病,并持续关注抗生素的耐药性.
非洲疾病预防控制中心也计划成为非盟成员国实施数据共享的平台,并通过其区域协调中心（RCC）为成员国的工作人员提供信息技术培训.通过整合数字化信息和数据治理,促进国家政府、区域机构与主要私营部门合作伙伴之间的医疗合作.此外,世界卫生组织也推进着数字医疗技术的发展.其《2020-2024年数字卫生全球战略》正是数字医疗系统的新指南.该战略还制定了国际间共享数据的国际标准,规范了数字医疗的通用术语和方法.这些国际标准的确立,可以帮助各国机构之间更加协调一致地制定数字医疗政策、规划数字卫生系统建设;在流行病应对的实践中,国际医疗工作者能够得以更有效地互动.
仍在前进的数字医疗技术
我们现在刚刚接触数字医疗技术,在未来的十年中,我们不仅要面对数字技术的加速创新,而且有望面对数据收集、管理和利用的大变革.数字工具的进步很大程度上是由私营部门推动的,他们为数字医疗创新开发带来了专业技术,但往往缺乏适合访问的用户界面,对公共醫疗系统运行情况的了解也知之甚少,从而很多系统工具难以成为最佳选择.如果没有私营部门与政府、公共卫生当局和其他全球卫生机构之间有效地合作,即便有了数据信息的共享,实物的捐助和医疗资源的分配潜力也会受到限制.所以,在全球范围内吸引私人部门参与推进数字医疗工具的开发,解锁用于数据分析、交互性操作和数字支付的新功能和新方法依然是当务之急.
私营部门的创新是数字医疗技术未来的保障.最先进的AI技术能够快速识别早期传染病爆发的信号并加快响应时间.专门从事数据分析的可视化公司也可以设计新工具和操作界面,以便卫生当局可以更好地将数据用于决策.社交媒体公司则可以消除不当的错误信息,并宣传准确信息,有助于平息谣言和恐慌.数字应用程序还可以直接解决流行病应对中的经济问题.例如,刚果共和国在面对先前的西非埃博拉疫情时,无法有效支付医务人员的薪酬.而现在数字支付程序和移动银行业务能够直接向医务人员付款.这极大地防止了腐败,同时激励那些与一线的工作人员.
在埃博拉疫情爆发期间,私营部门公司为物流、供应链和数据管理提供了资金和实际支持后,通过全球卫生安全议程私营部门圆桌会议（论坛）与许多相关行业建立了伙伴关系.这些合作虽然是一个有希望的信号,但更广泛的行业合作依然势在必行.数字医疗技术将国际、国家、社会、市场、个人联系在了一起,通过数据治理结构共享了信息,必然在不远未来的流行病防控中发挥更大的作用,实现全球健康水平的共同提升.
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