全國人大代表、華中科技大學計算機科學與技術學院院長馮丹
正義網北京3月5日電(見習記者郭璐璐)近日,全國新冠肺炎新增確診病例一降再降,疫情防控形勢發生積極變化,向好的態勢不斷拓展。接下來,要有序推進分區分級恢復生產生活秩序,但在防範疫情反彈方面仍然面臨不少管理難題。
為此,全國人大代表、華中科技大學計算機科學與技術學院院長馮丹建議,儘快建立新冠肺炎確診病例數據庫,利用大數據形成城市“畫像”、疫區作戰地圖,為推進疫情精準防控提供支撐。據悉,目前湖北省人大已採納該建議,相關工作正在進行中。
疫情防控期間,曾出現新冠肺炎患者康復出院後再次病毒檢測呈陽性的情況。“治癒出院病例病情存在反覆,表明仍然難以排除治癒患者仍有被感染和感染他人的可能性,需要對治癒出院患者繼續進行跟蹤開展醫學觀察,包括其本人的病情發展情況以及活動軌跡等。”不過,馮丹也坦言,當前對治癒確診病人進行跟蹤管理仍比較困難。
“必須儘快建立新冠肺炎確診病例數據庫,做好確診病例的精準跟蹤服務,同時也要注意做好對個人信息的保護。”馮丹認為,統計確診、疑似人員的信息,包括髮病時間、治療情況、出院後的活動情況以及是否復發等,應該是後期跟蹤和防控的重點。如有確診病人治癒後又復發,就可以根據其活動軌跡,快速給出可能接觸的人員信息,從而採取相應的隔離、預防等策略,將病情控制在有限的範圍內。
針對病例庫基礎數據如何收集的問題,馮丹認為,一部分數據可以從各醫院、隔離點採集,另一部分數據則需來自於社區,“要藉此機會儘快實現社區數據入庫”。原始數據可以通過手機完成,只需輸入住址或姓名或電話、體溫、身體狀況、當日外出時間、所經歷位置及其他所需信息即可。社區工作人員或志願者只需進行檢查,補充無力自行完成的人員信息即可。
收集龐大的基礎數據,必然帶來巨大的工作量,但在馮丹看來前期工作是必要的。她說,這部分的工作量雖大,但與城市人口基本數據庫結合,將會形成完整的城市疫區“畫像”。各地區可以通過對高或中風險人群、區域可重點標識與管理,繪製成疫情地圖,為精準抗疫提供決策支撐。
通過疫情地圖,一是可以圍繞新出現病患區域迅速精準劃定風險管控區域和高風險人群,及時提出高效應對管控策略。二是可以更好服務復工復產復學工作,比如通過大數據分析,可以更加精準地解決何時解封、企業何時復工的問題,最大限度降低復工復學的風險。一出現反覆,也可快速作出應急響應。
新冠肺炎疫情發生後,多數民眾自覺隔離在家,但團購、藥物、慢性病救治、社區服務等活動中都不可避免地存在人員交互情況。考慮到其中可能存有潛在的傳染風險,馮丹認為,可以通過大數據分析,對高風險區域及時發出風險預警,有針對性的向高風險人群發放預防中藥,做到有的放矢,提高預防效率和精準性。
傳染病防控應具備全局性、系統性的思維。“建成確診病例大數據後,應及時與已有的智慧城市系統相連接,實現兩者之間的互聯共享,特別是與供水、排汙、垃圾處理、住房等各類大數據相關聯。”她說,如此,可利用人工智能、大數據分析、可視化技術等形成更全面的疫情態勢分析、疫情監測分析、防控救治資源調配等,為政府部門提供輔助決策支撐,比如對那些管理鬆懈的社區,加強紅區消毒、強化社區封閉管理等。
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