人工智能，如何让疾病预防控制“更快一步”？
刚刚闭幕的全国卫生与健康大会上，习近平总书记强调“预防是最经济最有效的健康策略”，要求“健全疾病防控体系，守牢不发生规模性疫情的底线”。
把“预防为主”落到实处，离不开对风险的敏锐识别、精准研判和快速处置——这正是人工智能的用武之地。10月30日，江苏省“人工智能+医疗健康”系列主题沙龙——人工智能赋能疾病预防控制专题沙龙在南京举行。当人工智能从“技术热词”走向“业务场景”，医疗机构、疾控部门、科技企业如何各就其位、同题共答？记者走进现场，记录人工智能赋能疾病预防控制的江苏实践。
医院筑“哨点”：早发现、早处置，医防协同打通“最后一公里”
“对于传染病来说，早诊断、早治疗，本身就是预防。”南京市第二医院（省传染病医院）党委书记杨永峰介绍，传染病往往累及多个脏器，病人首诊未必在传染科，AI诊断模型可以通过抓取病历中的症候群关键词，提醒接诊医生“这可能是传染病患者”，从而减少漏诊；借助AI，还可以对重症化倾向进行早期预测和判断，为基层转诊赢得时间。
诊断提速，是南京市第二医院探索的第一步。基于既往海量影像数据构建的结核早筛大模型，能把最可能是结核的病人优先挑出、交由医生复核，将医生从逐张读片中解放出来，显著缩短诊断和确诊时间；在疑难肝病病理诊断全国领先的基础上，该院还正在推进自身免疫性肝炎的数字AI诊断和肝脏疾病分级分期，让高年资医生的经验转化为可复制、可共享的诊疗能力。
杨永峰还谈到一个更前沿的方向——借助大数据识别新发传染病：当同时空、同一时段内出现相似症候群的人群时，即便人工未必警觉，大数据也能及时提醒、提示进一步筛查。医院同时推动疾控数据与医疗数据互联互通，其狂犬病疫苗接种系统与疾控上报系统直接打通，让免疫信息第一时间汇聚、第一时间共享。
如果说杨永峰讲的是“AI怎么辅助医生”，盐城市第七人民医院院长张华则展示了“AI怎么织密网络”。在他看来，传染病医院在AI赋能疾控中承担三个角色：哨点感知、临床验证、数据融合。该院部署国家传染病智能监测预警前置软件，自动抓取异常数据并弹窗提醒临床和公卫科，实时性和数据一致性均达到98%以上；实行首诊负责、一键生成传染病报告卡并直推平台，从源头避免迟报、错报、漏报，实现发病初期的早期识别转变。
更值得关注的是医防协同的机制创新。疾控5人团队常驻盐城市第七人民医院、19名临床公卫医师多点执业，实现“双师就诊、信息直报、信息共享”；结核病、艾滋病医防融合门诊让患者一次完成诊断、治疗、流调加随访。
成效直观可感：结核病潜伏感染者预防性治疗率由50%提高到65%，艾滋病7日病毒治疗率由51%提高到88%。“早发现、早处置”从一句口号，变成了可量化、可复制的防控实效。
疾控连“神经”：全病种“智能研判”，为基层减负提效
如果说医院是“哨点”，疾控中心就是“神经中枢”。南京市疾控中心主任丁洁介绍，南京依托“多元数据+AI大模型”对智慧传染病监测预警平台进行智能化升级，汇聚门诊诊疗、传染病监测、学校因病缺课等多元数据，形成“数据驱动、人机协同”的工作模式。
几款智能体已在一线发挥作用：重点传染病风险识别智能体在登革热病例搜索中，将风险人群与就诊信息“碰撞”，减少约60%的人工搜索工作量；流行病学调查辅助智能体自动提取时间、地点、接触人群信息，生成可视化病例活动轨迹和传播链条；辅助决策智能体结合数学模型，综合人口、免疫、病毒学参数和天气等因素预判疫情走向；报告自动生成智能体则在紧急时刻为研判“抢时间”。作为国家“AI+市域疾控”联合体试点城市，南京还将承担国家高质量数据集标注工作。
AI也在为基层疾病防控减负。南通市疾控中心主任何涛博士说，虽然起步只有一两年，但AI已在急性传染病多维度监测、健康教育处方生成等领域广泛应用，在流感季来临前，智能体已在疫苗接种健康教育上发挥实效，“一次填报、多次使用”让一线人员从繁琐表格中解放出来。
扬州市江都区疾控中心自行开发的AI地址智能解析与编码辅助系统，为全区13个镇、349个居委会“翻译”地址的小系统，把待处理地址自动拆分成结构化字段、按绿黄红三色标注，解决一线统计“地址不清、归属不明”的问题。
从省级层面看，高质量数据是人工智能从“能用”走向“好用”的基础工程。省疾控中心公共卫生信息所所长季英凯介绍，江苏疾控数据仓已形成从数据采集、知识萃取、数据标注、质量评估到数据集封装的生产工具链，完成10个高质量数据集封装；在智能流调、智能舆情监测两大场景中，流调机器人、流调报告生成智能体以及舆情查询、报告生成智能体均已投用，后者可自动浏览全球800余个网站、按病种和地区持续采集传染病舆情信息。
监测预警之外，AI正向更多专病场景延伸：省血吸虫病防治研究所在血吸虫病防控中探索AI智能识螺技术，让“查螺灭螺”这项传统工作更精准高效；卫生健康监督领域，“智赋卫监、精准执法”通过非现场监管、风险识别和执法辅助，提升监管的针对性和有效性。
企业作“桥梁”：让技术嵌入全病种业务场景
技术落地，离不开“懂业务”的科技企业。中科软科技股份有限公司高级总裁助理刘继增认为，国家传染病智能监测预警前置软件改变的不仅是采集方式，更改变了传染病监测模式——从主要依靠手工报告和核实，转向与医院更紧密衔接，既采集数据又向医院推送、反馈，成为医防协同的桥梁。
这家自2003年起持续服务疾控领域的企业，已在省内传染病症候群监测、应急处置等环节深度参与。在他看来，AI必须附着在业务体系上，江苏疾控业务基础好、场景丰富，为技术落地提供了沃土。
深耕疾控领域的本土企业，正把触角伸向更宽的病种版图。南京汉卫公共卫生研究院总经理闫艳介绍，企业自2020年起涉足疾控，覆盖近20个业务体系，创新采用“公共卫生大模型+集控模型”双模型嫁接技术，并建设基于不同病种的高质量数据集平台。
企业的视野不限于传染病——基于人群数据，平台可为慢病人群测算高血压、糖尿病等健康风险，帮助居民早介入、早管理；通用疾控大语言模型还能把病人“昨天高烧39度”这类口语化描述精准归位到时间轴上，破解症状时间、属性等研判难题。
接下来，省卫生健康委将把人工智能赋能疾控放在落实预防为主方针、推进健康江苏建设的大局中谋划推进，将技术创新转化为防范化解公共卫生风险、守护人民群众健康的实际能力。
与会专家表示，人工智能赋能疾控是一项复杂的系统工程，需要疾控机构、医疗机构、高等院校、科研院所和科技企业同题共答。深化协同创新，在开放共享中构建产学研用生态显得格外重要。相关高校、科研院所和企业要充分发挥算法、算力和科研优势，参与疾控垂域模型研发和技术应用。疾控部门和疾控机构要主动开放业务场景和测试验证环境，通过发布场景需求清单、组织联合攻关等方式，推动业务需求与技术供给精准对接。省数据集团发挥数据资源和技术服务优势，共同支持卫生健康部门健全与教育、海关、民政等部门的常态化数据共享机制，推动因病缺课、养老机构健康监测等信息与疾控监测数据有效衔接，织密多点触发监测网络。
新华日报·交汇点记者 王甜 安莹 图源 视觉中国
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