大数据赋能病例协查，精准溯源与高效防控的实践与探索，大数据赋能病例协查，精准溯源与高效防控的实践探索

大数据技术通过整合多源数据，赋能病例协查，实现精准溯源与高效防控，实践中，依托轨迹分析、时空关联模型快速锁定风险人群，结合AI算法优化流调效率，缩短响应时间，通过数据共享与协同机制打破信息壁垒，实现资源精准调配，有效阻断传播链，这一探索提升了公共卫生应急处置能力，为疫情防控提供了智能化支撑。

在重大疫情防控中，“早发现、早报告、早隔离、早治疗”是切断传播链的核心策略，传统病例协查依赖人工排查、信息逐级上报，常面临“响应滞后、范围模糊、效率低下”等痛点——某地曾出现1例病例导致密接者排查耗时48小时，错过黄金防控窗口，随着数字技术的发展，“病例大数据协查发现”应运而生，通过整合多源数据、智能算法分析与跨部门协同，实现了从“被动追踪”到“主动发现”的跨越，为精准防控提供了“数字引擎”。

病例大数据协查的核心机制：从“数据孤岛”到“智能联动”

病例大数据协查并非单一技术突破，而是“数据整合—智能识别—精准推送—闭环管理”的全链条创新，其核心机制可概括为“三横三纵”：

数据整合：打破“信息孤岛”，构建多维数据池

协查的基础是数据，通过打通卫健、公安、交通、通信、社区等多部门数据壁垒，汇聚形成“病例数据+时空数据+行为数据+健康数据”的四维数据池：

• 病例数据：包括确诊/疑似病例的基本信息、活动轨迹、接触史等；
• 时空数据：通过手机信令、公共交通卡、监控录像等，还原病例的时空路径；
• 行为数据：消费记录、网络活动、出行工具等，辅助判断活动范围与接触人群；
• 健康数据：核酸检测结果、疫苗接种记录、既往病史等，用于风险分层。

某省建立的“公共卫生大数据平台”，已整合省内23个部门、12类数据源，日均处理数据超1亿条，为协查提供“数据底座”。

智能识别：从“人工比对”到“算法驱动”

传统协查需人工比对病例轨迹与海量人员信息，耗时耗力，大数据协查通过AI算法实现“秒级识别”：

• 时空关联算法：基于病例活动轨迹，自动识别“时空重合人员”（如同时段进入同一商场、乘坐同一航班）；
• 传播链推演模型：结合病毒潜伏期、传播特点，推演潜在密接、次密接范围，避免“一刀切”扩大排查；
• 风险等级评估：通过接触时长、空间密闭性、病例排毒量等参数，对密接者进行“高、中、低”风险分级，优先管控高风险人群。

某市应用该模型后，密接者识别效率提升90%，误判率下降60%。

精准推送与闭环管理：从“泛化通知”到“靶向管控”

协查的关键是“精准到人”，通过大数据平台，实现“发现—推送—管控—反馈”的闭环：

• 精准推送：将密接者信息实时推送至属地疾控中心、社区及个人，附带“健康监测指南”“核酸检测点”等指引；
• 动态管控：对高风险人员实施“集中隔离+核酸检测”，对中风险人员实施“居家监测+健康码赋黄码”，低风险人员仅发送提醒；