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user: 5. 基于4R危机管理理论的突发公共卫生事件管理 依照4R危机管理理论，再与突发公共卫生事件危机发展的实际情况相结合，我们可以把突发公共卫生事件的危机管理分为4个阶段，分别是突发公共卫生事件危机管理的缩减阶段、预备阶段、反应阶段与恢复阶段。 5.1. 突发公共卫生事件危机管理的缩减阶段 突发公共卫生事件危机管理的缩减阶段是指，在突发公共卫生事件的危机管理中，危机苗头初步出现的阶段。在这一阶段，导致突发公共卫生事件危机的因素开始慢慢汇集，此时危机的特征是非常不明显的，一般不会引起人们的广泛关注。这时做好危机的风险评估、提升人员的素养，便成为提高应对突发公共卫生事件能力的首要条件。 (1) 突发公共卫生事件危机的风险评估。现代的风险评估是基于大数据和人工智能技术的分析，是对传统决策思维的拓展与延伸，是突发公共卫生事件缩减阶段的一项重要工作内容。运用人工智能技术评估内部和外部的指标体系(内部指标包括机构设置状况、制度规章完善程度、人员配备与组合、预警系统状况和预案制定实施可行性等；外部指标为本地区群体性突发事件发生起数、参与群体、参与人数、涉及领域、事件规模、组织程度、各种矛盾问题等 [ 5 ])，可以整体把握突发公共卫生事件的各种潜在风险，一旦发觉某方面有风险存在，便可采用切实有效的办法进行风险管理。 (2) 提高人员素养。人员素养是降低风险发生概率和缩减其冲击的一个关键因素 [ 6 ]。人工智能作为一种工具并不能完全替代人，人机合作的目的就是人和智能机器以不同的方式协同工作，发挥各自的优势，以更好地完成任务。这就要求相关人员必须重视对理论知识的学习，并通过积极参与处理突发公共卫生事件的实践来积累经验。同时还应养成危机意识，保持对危机的敏感性和警惕性，及时发现并解决问题，有效减少危机事件的发生。 5.2. 突发公共卫生事件危机管理的预备阶段 突发公共卫生事件危机管理的预备阶段是指，在突发公共卫生事件危机管理中，危机将要爆发的阶段。由于突发公共卫生事件的爆发具有不确定性和突发性，所以对其进行监测和预警是十分必要的。针对这一阶段而言，提高对突发公共卫生事件危机的监测和反应能力，是政府主要的工作重心。突发公共卫生事件危机管理的预备阶段由危机预警、危机培训与演习两部分组成。 (1) 突发公共卫生事件危机的预警。危机预警是预备阶段中进行危机防范的重要工作，有效的预警能极大加快危机爆发时组织的反应速度。目前各国政府主要依赖传统监测手段(各级医疗机构、疾病预防控制中心和流感样病例监测哨点医院协作，由医疗机构诊断并报告流感临床诊断病例和确诊病例)来建立传染病疫情预警系统，但这种监测体系存在很多弊端：获取的数据来源单一，无其他来源数据的比对修正；定时抽样、每周汇总的数据获取方式，数据结果相对滞后；监测耗费大量人力物力，覆盖全国的监测网络中任一节点出现差错都将影响数据的准确性 [ 7 ]。利用人工智能技术来开展传染病预测预警工作，通过扫描社交媒体、在线新闻文章和政府报告，来寻找传染病爆发的迹象，将极大地帮助相关政府部门及时监控疫情，合理配置医疗资源，提高事前预防的成功率，减少国家疾病预测和疫情防控的成本。在此次新冠疫情中，加拿大多伦多的Bluedot公司利用AI驱动的算法，该公司的AI系统通过搜索外语新闻报道、动植物疾病报告和各类官方公告向其客户发出警告，实现了国外首个新冠疫情预警。 (2) 突发公共卫生事件危机的培训与演习。进行系统的培训与演习是提高紧急条件下应急管理水平的有效途径。突发公共卫生事件的培训可以运用知识图谱技术，将知识库中所有的信息进行整合和联系，形成涵盖所有知识的底层图谱，并记录下知识与知识之间的联系，大大增加培训的深度和广度。利用人工智能技术对突发公共卫生事件进行模拟演习，构建突发公共卫生事件危机模拟情景，推演突发公共卫生事件应急处理流程，总结突发公共卫生事件危机演习的结果。可提高政府对疫情态势的判断能力，增强对疫情防控的决策部署能力，在模拟实践中摸索出一套成熟的应对方案，为以后在实战中能快速反应、精准施策奠定基础。 5.3. 突发公共卫生事件危机管理的反应阶段 突发公共卫生事件危机管理的反应阶段是指，在突发公共卫生事件危机管理中，危机已经爆发的阶段。在这一阶段中，引发突发公共卫生事件的因素不断扩散，对交通运输、餐饮、旅游、文化娱乐、制造等行业造成严重影响，社会秩序难以正常运转。政府在这一阶段面临的难题是做出怎样的反应以策略性地解决危机，尽可能把突发公共卫生事件造成的影响降低到最小程度，维持社会秩序的正常运转。突发公共卫生事件危机管理的反应阶段由确认危机、隔离危机、处理和消除危机三部分组成。 突发公共卫生事件危机的确认。确认危机是反应阶段的首要环节。在疫情暴发的初期，琐碎的有效信息夹杂在各式各样的信息“噪音”之中，人为地处理这些数据很难保证信息的有效性和时效性，借助人工智能技术来辅助专家① 搜集与危机相关的信息。② 辨认危机的种类。③ 判断危机的影响程度。④ 剖析危机产生的原因 [ 6 ]。来实现对危机的早发现，从而有更多时间来应对危机。 突发公共卫生事件危机的隔离。隔离危机最主要的目的是为了控制危机的传染源、阻断其传播的各种渠道。本次新冠肺炎疫情恰逢春运时期，而武汉又是我国的交通枢纽，大量的人员流动给人员的隔离带来了严峻的挑战。我国① 通过交通大数据和电信大数据，大体掌握了重点疫区人群迁移情况，有效锁定了输入型感染者活动范围和散落各地的隐形传染源，为各地防控疫情提供了重要参考 [ 8 ]。② 利用AI测温技术无接触、自动化、无间断工作的优势，解决手持式测温枪效率低、安全性差的问题，实现智能测温的检测方式，在很大程度上避免人员交叉感染。百度的AI测温系统在北京清河火车站落地，在车站内人群高密集、高流动的环境中，该系统可以实现单人通道顺序通行下1分钟内超过200人同时实时体温检测。③ 引入疫情防控宣传机器人，帮助人们快速了解全面、权威的新冠疫情知识，提升个人卫生防护能力，对疫情的扩散起到遏制作用。④ 采用智能外呼平台迅速摸清所在辖区居民的健康情况和流动情况，不仅能够极大减轻基层社区人员的工作负担，还能降低面对面接触导致感染的风险。山东有一小区，为快速排查外来人员，根据小区先行提供的人口登记信息，AI机器人可自动批量拨打电话，短时间内便可完成千户居民的统计 [ 9 ]。 突发公共卫生事件危机的处理和消除。危机管理的关键在于如何处理危机，它在反应阶段中居于核心地位，危机能否消除最主要就是看危机处理的方式和效果。对此，我国① 采用了远程医疗技术，突破空间上隔绝的障碍，实现优质医疗资源的共享，缓解一线医护人员紧张的问题，为患者提供高效便捷的服务。② 引入智能影像辅助技术，取代手工勾画病变区域的定量评估方法，将大幅度缩短确诊时间，更高效地完成大量病例的确诊工作。上海市公共卫生临床中心和依图合作开发的首个新型冠状病毒肺炎智能影像评价系统在1月28日正式上线，该系统对新冠肺炎病变检出率敏感性达97.3%，特异性达99%，对肺炎的严重程度可在2至3秒内完成量化评价。③ 通过基于疫情防控国家重点医疗物资保障的调度平台，可详细掌握各类重点医疗物资企业的产能、产量、库存等情况，并通过数据分析提高医疗物资供给和分配的有效性和时效性 [ 8 ]。④ 使用无人机运送医疗物资和协助消杀工作，在避免交叉感染的同时，也优化了人力资源的配置，将人力转向其他更为重要的方面。深圳龙岗宝龙工业区采用五台无人机，在一个半小时的时间内完成了30多万平方米的消杀工作；顺丰无人机在武汉金银潭医院降落，将3.3 kg的医疗和防疫物资送到了医护人员手中 [ 10 ]。 5.4. 突发公共卫生事件危机管理的恢复阶段 突发公共卫生事件危机管理的恢复阶段是指，在突发公共卫生事件危机管理中，危机逐步缓解和消除的阶段。在这一阶段，突发公共卫生事件已得到了有效的处理，引起危机的因素的运动也逐渐停止。对于政府来说，现阶段的重点在于消除突发公共卫生事件造成的影响，致力于社会经济的恢复，总结危机管理中的不足，提高突发公共卫生事件危机管理的经验。突发公共卫生事件危机管理的恢复阶段由恢复危机以及危机的后续处理两部分组成。 突发公共卫生事件危机的恢复。本次新冠疫情的暴发引起的不单是人们的健康问题，还涉及到经济、社会、文化、生活等各个方面，对中国的经济发展造成了不小的冲击。为保持经济持续、稳定的增长，利用人工智能等技术支持复工复产，具有十分重要的现实意义。我国① 利用智能网络平台进行网上办公、网上教学等活动，在疫情期间企业做到“不打烊”，学校做到“停课不停学”。在全国“战疫”期间，为减少因停工停产所带来的损失，WeLink、钉钉、腾讯会议等网络平台开始大量普及，为减少人群聚集，降低外出交叉感染风险起到了积极作用。② 通过大数据平台呈现各城市迁徙、交通等情况，并结合AI技术分析可能存在的潜在隐患，防止疫情反扑，真正做到安全复工复产。 突发公共卫生事件危机后续的处理。除了总结经验以外，为了完全解决危机，防止其再度发生，研制疫苗成为一项不可或缺的工作。通过利用大数据和人工智能技术，在病毒检测的环节可将疑似病例基因分析时间大大缩短，而将高效的人工智能算力运用到药理毒理研究、蛋白筛选、新药研发等工作中，将大幅加快老药新用与疫苗等药物的研制进程 [ 8 ]，对战胜新冠病毒起着至关重要的作用。除此之外，钟南山院士团队和腾讯公司于2月27日正式达成合作，共同成立“大数据及人工智能联合实验室”，双方会首先携手持续抗击新冠肺炎疫情，但更长远的目标是利用大数据和人工智能攻坚流行病、呼吸疾病和胸部疾病的筛查和防控预警，当我们未来再遇到新冠肺炎这样的传染病时，实验室研究的防控预警能力就能其发挥作用。 综上所述，本文对原有的4R危机管理理论的流程图略作修改，形成了AI赋能的突发公共卫生事件危机管理模型(如图2)。 图2. AI赋能的突发公共卫生事件危机管理模型