传染病多点触发智慧化监测预警系统关键技术专家共识2024（全文）.docx

《传染病多点触发智慧化监测预警系统关键技术专家共识2024（全文）.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《传染病多点触发智慧化监测预警系统关键技术专家共识2024（全文）.docx（29页珍藏版）》请在优知文库上搜索。

1、传染病多点触发智然化监测预警系统关键技术专家共识2024（全文）摘要方效的传染病监测预警系统是公共卫生安全体系的重要组成部分，对预防与控制传染病暴发流行至关重要，提升监测预警能力是推动疾痛预防控制事业高质量发展的当务之急。专家组结合公共丑生与预防医学、临床医学、管理学、数据科学、计算机科学等多学科专家的研究成果与实践经脸，经过反复多轮专家研讨，形成r传染病多点触发智盖化监测预警系统关键技术专家共识。本共识内容主要包括传染病多点触发智悬化监测预瞥系统的相关概念和定义，关键技术框架，多渠道监测预警数据来源、获取与治理，预警方法分类，多点触发智慧化监测预警关键流程及路径，多点触发预警及综合研判，预瞥

2、信号响应以及预警效果评价等方面，以期为传染病多点触发智忽化监测预警系统建设及应用提供技术参考。传染病损害人群健康和生命安全，影响社会经济和谐稳定发展，危害国家公共安全，是人类持续面临的威胁。科学高效的传染病监测预警系统是公共卫生安全体系的重要组成部分，对预防与控制传染病暴发流行至关重要。中国2008年建立的国家传染病自动预警系统，在我国传染病防控中发挥了重要作用。然而，在处置新冠液情中也暴露出现行监测预警系统存在信息散、懑知慢、决策难等问题，特别是预警关口滞后、数据来源单一和预警技术薄弱等方面的不足，提升监测预警能力是当前疾病预防控制事业高质量发展的当务之急C为更好解决该重大科学问题，同时践行

3、“以人民健康为核心”和“基于全生命周期的健康监测”等理念，2024年46月，中国医学科学院北京协和医学院群医学及公共卫生学院会同北京大学公共卫生学院、中国疾病预防控制中心传染病管理处、四川大学华西公共卫生学院、中国科学院地理科学与资源研究所、首都医科大学附属北京地坛医院、中华医学会公共卫生分会等，组织多学科领域专家研讨，形成了本专家共识，旨在为传染病多点触发智悬化监测预警系统的规范化建设及应用提供指导。第一部分：共识制订方法本共识由中国医学科学院北京协和医学院群医学及公共卫生学院发起，联合北京大学公共卫生学院、中国疾病预防控制中心、四川大学华西公共卫生学院、中国科学院地理科学与资源研究所、首都

4、医科大学附属北京地坛医院、中华医学会公共卫生分会等多单位机构共同制订。共识已在国际实践指甫注册平台(PraCtiCeguide1.ineregistrationfortransparency,PREPARE,http:/wrw.guidc1.ines-registry.org)通过注册。共识起草过程遵循国际通用的共识制订流程。1 .共识使用者:传染病多点触发智慧化监测预警系统关键技术研发与应用的医疗工作者、疾病预防控制人员、公共事务管理者及研究者。2 .共识工作蛆：由公共卫生与预防医学、临床医学、管理学、数据科学、计算机科学、指南方法学等多学科、不同地域的国内外专家共同组成，分别成立共识制订专

5、家组、共识审阅专家组和秘书组，具体名单见文后。3 .文献检索及共识形成过程:由共识制订秘书组检索纳入来自国内外的相关原始研究、系统评价、文献分析、指甫、共识等证据，检索PubMcd.WebofScience,知网等中英文数据库，以及国内外机构发布的传染病监测预警相关文件，检索时间为建库至2024年5月31日，检索不限定发表语言共识制订专家组基于检索结果，从传染病多点触发智悬化监测预警系统的相关概念和定义，关键技术框架，多渠道预警数据来源、获取与治理，预警方法分类，多点触发智悬化监测预瞥关键流程及路径，多点触发预警及综合研判，预警信号响应以及预警效果评价等方面，撰写共识初稿。共识制订专家蛆召开8

6、轮会议，对共识初稿文件进行了深入讨论、审阅与修改，以完善共识内容。再经由共识审阅专家组进行审阅与修订，提出具体修订意见，并由共识制订专家组再次商议讨论，最后形成传染病多点触发智慧化监测预警系统关键技术专家共识终稿。4专家推荐程度：专家推荐程度以“共识度”体现，来评价对每条共识意见的共识程度.由共识制定专家蛆及共识审阅专家组成员（共38人）对每一条共识推荐内容进行评分。评分采用李克特量表，满分为5分，最低分为1分，5分表示非常同意，4分表示同意，3分表示中立，2分表示不同意，1分表示非常不同意。针对单条共识推荐意见，计算评分为5分的专家比例，以评分为5分的专家数以占全部专家数业的比例超过80%为

7、评价该条共识意见达成共识的标准。共识度=评分为5分的专家/总参评专家人数X1.Oo%。5 .利益冲突的声明：本共识制订过程中，所有参与本共识专家研讨会的专家和共识工作组成员均已签署书面利益声明，不存在共识相关的利益冲突。6 .共识的发布、传播与更新：为r促进共识的传播和医学应用，共识将在专业期刊上发表，发表后将以学术会议、学习班等形式在全国范用进行传播。共识制订工作组将定期进行文献检索、证据更新和评价，计划每35年对共识进行更新。第二部分：相关概念定义1 .多渠道监测(mu1.ti-channe1.survei1.1.ance)：是指通过建立监测系统和多源数据共享机制，从疾病预防控制、卫生健康

8、、海关、交通运输、市场监管、农业农村、林业草原、气象、生态环境、教育、民政、移民、媒体等多部门和多种途径，收集整理和分析传染病发生风险或异常“苗头”相关的监测数据，为传染病早期预警提供基础。多渠道监测不仅发挥传染病早发现早预警的作用，还能起到不同数据源早期预警结果间相互补充、相互印证、减少预警失误，提高准确性的作用1,2。2 .多点触发智慧化监i则预强（mu1.ti-pointtriggerinte1.1.igentsurvei1.1.anceandear1.ywarning)：是指基于多渠道监测的智能化传染病预售技术，利用多渠道监测采集的传染病发生风险或异常“苗头”的相关数据，采用大数据、物

9、联网、人工智能等数据处理与建模技术，综合研判分析结果，在传染病可能发生、发生早期、发展变化的多个关健节点，自动化、智能化发出预警信号。多点触发智教化监测预警可以提高预警的灵敏度、准确性和及时性，减少人为干扰和工作失察3,403 .多源异构数据(mu1.ti-sourceheterogeneousdata)：是指来自不同源头且具有不同结构和格式的数据集合。传染病监测预警多源异构数据通常包括但不限干以下几种类型：结构化数据，如电子病历、实般室检测结果和官方通报数据；半结构化数据，如社交媒体信息、新闻报道和网页内容；非结构化数据，如影像数据、文本数据和音频数据5,6。4 .规则驱动预警(ru1.e-

10、basedear1.ywarningapproach)：是指通过先验知识和规则制定，以实现对传染病暴发和传播的预警。这种预瞥方法的核心在于利用已有的知识和经验，对未来疫情趋势做出科学的推断7,8。5 .模型阴动预警(mode1.-drivenear1.ywarningaPProaCh)：是指利用统计学方法、机器学习算法和社会物理学模型等技术，从大成历史和实时传染病监测数据中自动学习和提取、识别传染病流行的异常情况，以实现对传染病暴发和传播的预警9。6 .灵敏度(sensitivity)：乂称为真阳性率，是指顼警系统识别出的暴发流行事件占实除暴发流行事件的比例它反映预警系统发现暴发流行事件的能力

11、1.o7特异度(specificity)：乂称为其阴性率，是指预警系统判断的非暴发流行事件占实际非暴发流行事件的比例。它反映了预警系统确定非暴发流行事件的能力。8 .及时性(time1.iness)：以系统发出预警信号的及早时间点与暴发事件或流行起点之间的时间差来表示。9 .准确性(accuracy)：是指预警算法或预警系统发出的正确信号占所有信号的比例，用来反映系统正确识别出异常“苗头”的能力。10 .流行波动(epidemicactivity):是指传染病流行水平在一定时间内发生的周期性或非周期性的变化。11 .异常聚集(aberrantc1.ustering):是指在特定时间、空间和人群

12、等维度，某种(类)传染病、未知传染病或症候群的病例数显著增加，超过预期水平的情况11,12012 .预警界值(ear1.ywarningthresho1.d)：是指用于判断某种(类)传染病、不明原因传染病或症候群的病例数(或比例、率、趋势)是否超过一定水平的预设参考值，当观测值超过该界值时就会产生预警信号。13 .单病例预警(Sing1.e-Casea1.ert):是指在特定传染病的监测过程中，当发现一个病例时即刻触发预警机制“这种顼警机制通常用于高病死率、传染性强、新发传染病以及需要快速处理的传染病监测和预警，从而迅速采取控制措施口3。14 .固定值预警(fixed-va1.uea1.ert

13、)：是指通过设置个预定的常数界值，当监测到的数据或参数超过该界值时，系统自动触发预警信号14o15 .流行强度(epidemicintensity)：是指在特定时间段内，传染病在特定人群中的发病或感染水平的高低“流行强度可以通过多种指标来衡我,如每周新增病例数、每周特定痛原检测阳性率等15c16 .流行起始(CPidCmiCOnSCt):是指通过分析长期监测的数据，识别、推断出传染病从散发状态向流行状态转变的时间点。17 .预警信号(ear1.ywarningsigna1.s)：是指顼警系统根据设置的规则或算法，在观测值超过预警界值时自动发出的警示信息。18 .风险预警(riskwarning

14、)：是指根据相关风险因素监测分析结果，对特定传染病在特定区域或人群中发生的可能性进行预警,风险因素包括气象、动物疫情、媒介生物、人群移动、免疫状况、病原体变化等。19 .“苗头”预警(aberrationwarning)：是指根据对已有监测数据的分析结果，在传染病局部暴发或流行早期对异常增加进行的预警。20 .综合研判(COmPrehenSiVeaSSeSSment)：是指与传染病相关的多个领域专家结合多种来源的数据和多点触发的预警信号，采用多种分析方法，对传染病发生传播的风险和异常“苗头”进行全面的分析，研判得出传染病发生传播的风险大小和早期预警的级别，并在此基础上提出对疫情发展趋势、对社会

15、经济影响的预判以及防控策略和措施的建议16.第三部分：技术框架基于风险预警和“苗头”预警的不同场景，实时或定时自动推送或抓取医疗卫生机构及非医疗卫生机构等多源多模态数据并经传染病多点触发智意化预警系统整理和标准化处理。按照多点触发智慧化预警规则及路化，采用规则驱动模型、数据驱动模型和混合模型等适宜的模型，对预警指标进行自动比对和分析。当系统发出提示传染病发生风险或提示传染病异常“苗头”信号时，进行初步核实。根据初步核实结果，或继续关注，或进行综合研判。综合研判确认彳传染病发生风险，则提出风险应对建议；确认有传染病异常苗头”，则提出处置的建议。共识1：全国各地都在加快推进传染病多点触发智慈化监测

16、预警系统的开发和建设，尽管各地的建设目标和建设步伐不尽相同，但都应先做好顶层设计，制定清晰的技术路线C（共识度92%）第四部分：多渠道监测预警数据来源、获取与治理传统的传染病监测很难及时发现新发传染病，远远不能有效应对日益豆杂的传染病威胁。WHO开发了一种监测新兴威胁的新模型，称为“大流行和流行病情报”，该模型建立在一系列传统方法17和非传统方法18的基础上，扩展大流行和流行病情报收集的方法以及规模，以更好地预测和应对未来的威胁。WHO建议在传统监测的基础匕需要补充的多渠道监测数据包括：1结构化的互联网文本信息、其他部门的数据、遥感和移动电话数据、可穿戴设备和物联网数据等19。一、数据来源用于预警系统分析比对的数据数盘和质泣会对预警效果产生直接影响。多种数据来源是传染病多点触发智效化监测预警的基础。传染病