大数据改变流行病学调查 | 朱杰专栏

原创 2022-04-19 18:55 朱杰 / 健康界

一个以数据模型而非固定流程规则驱动的流调系统，能更好地成为承前启后、通达四方的康庄大道。

2022年春天，北京市迎来了新的一轮疫情管控，我有幸参与了这一次疾控流调支持工作。在和专业流调队员一起没日没夜的劳作中，不时问自己：“大数据能帮他们做什么？”

任何一个高效运行的系统，其核心特质均可以用一个我们最熟悉的词来概括：健康。《说文》中描述：“健，伉也。”是说有个强壮有力的核心力量作为系统运行的起点。《尔雅》中说：“五达谓之康，六达谓之庄。”是说一套通畅的四通八达的通道作为系统的沟通机制。二者矛盾统一，“健”是矛盾的主要方面，没有强壮有力的集中决策管理，就没有整个系统的核心；“康”为次要方面，但是没有通畅的信息渠道，就没有机敏灵动的系统功能。

和公众在媒体上看到的简明扼要、言简意赅的确诊人员轨迹信息不同，真正的新冠确诊流调报告产生是一个剥丝抽茧，层层递进的过程。

最后完整的终版流调报告虽然字数一般不超过5000~8000字，但是包括了患者基本信息、发病就诊情况、流行病学调查情况、密接情况、采样检测情况、感染来源分析、措施建议七个章节，涵盖了患者家庭人员、居住条件、日常活动轨迹、疫苗接种、个人核酸检测、重点场所采样检测等详细信息。

如此错综复杂的信息，完全靠流调人员在核酸检测阳性确认24小时之内通过电话沟通、现场访谈完成信息的采集整理，工作量可想而知。

图源：图虫创意

经常是实验室阳性结果一确认，流调人员的电话就已经打给了确诊人员；这边电话里还在核实基本信息，那边社区已经上门通知准备转运了。由于规定要求2小时内完成集中隔离转运，因此流调工作必须为这个更紧急的任务暂时让路。结果就是，经过几个小时的折腾惊魂未定的患者终于在集中隔离点安顿下来，又被契而不舍的流调人员电话叫醒，接着回忆过去十四天的活动轨迹。

与此同时，现场流调人员拿着人员住址和工作地点等关键场所信息赶赴现场，开始对周边人员的流调、现场采样工作。由于此时轨迹信息还没有采集完毕，现场人员一方面要对新发现的情况做核对更新，一方面还要应对电话流调人员新的轨迹点位输入。

“患者说去过单位楼下的便利蜂，这栋楼下有两个便利蜂，到底是哪一家？” “患者说在回家路上买了煎饼果子，这一路上没有看到卖煎饼果子的店铺，要问一下是不是在流动摊贩那里买的” “最新情况，患者居住的胡同里面有三个公共厕所，北面还有一个，你们采样的时候别漏了。”这个过程实际上要有2~3天才能逐渐稳定下来。

在患者、电话流调、现场流调三者的信息往复中，背后还有研判人员要划定管控范围，确定重点场所接触人群中多少符合密接人员条件；采样消杀人员要确定重点场所处置顺序；社区人员要采取管控措施；120车辆要决定转运优先级；街乡工作人员要调配人手配合管控封闭；甚至公安人员要提供视频采集识别结果；卫健委要调动人员设立临时核酸检测点开展整个小区的核酸检测；地区政府要决策预判所有这些动员起来的社会资源是否能够可持续运行。

而流调作为这些后续工作的数据起点，其信息输入的及时性、准确性和全面性，各方面要求给的压力巨大。这种情况下，传统法定传染病流调系统以大疫情网上报数据为起点，以个案为最小单位拆分流调任务，以流调报告为最小共享数据单元，以疫情事件为唯一个案分组方式，重流程轻数据，重上报轻联动，最终不足以支持新冠处置这样多部门、大网络、动态清零的应对模式。

新的流调系统需要突破以文档和表单为核心的数据管理方式，转而以人员、场所、轨迹三个核心数据模型的数据扩展和更新，以及人员之间、人员轨迹之间、人员场所之间的交叉数据为联系，多维度数据关联。同时充分发挥公开开放数据的能力，支持一线流调人员快速做出判断。

现实中，一个善用地图街景功能的电话流调人员与现场流调人员的沟通效率会高很多；同样，得到公安监控数据、健康宝扫码数据等后台数据支持的流调人员，经常比被流调人还要清楚其过去一周的活动轨迹。

一个得到公共大数据赋能的流调人员，能够更高效地完成数据采集工作；而一个以数据模型而非固定流程规则驱动的流调系统，则能更好地成为承前启后、通达四方的康庄大道。

新冠疫情总有一天能够结束，在这次疫情中沉淀出的大规模防控策略和数据驱动的流调系统，也许是我们能够留给未来社会的经验之一。