▲浙江大學公共衛生學院院長、浙江大學第二醫院副院長吳息鳳出席「2020新華網思客年會」發表主旨演講。新華網發
以下為演講摘編：
任何的傳染病都有五個過程：初始、上升、高峰、控制、結束或常態期，這次新冠疫情也不例外。我們國家此次新冠肺炎防控是非常成功的，主要是因為我們國家和政府的領導力以及我們的治理體系。公共衛生既要以政府為領導，而且要人人參與，並不是一個單純的學科。
在這次疫情中，也暴露出我們公共衛生體系的一些短板，需要繼續優化。比如說在公共衛生人才培養與學科建設方面，要進一步明確和強化國家對公共衛生學科的定位。以前傳統的公共衛生主要是用於防病和控病，現在可能要拓展到健康中國、健康人類等先進理念上。另外一方面，我們要進一步增設和完善對高校公共衛生學科的布局，增設一批高水平的公共衛生學院，優化公共衛生人才的培養結構。
公共衛生學科，目前它的內涵和外延事實上已經發生了顛覆性的改變。傳統的公共衛生主要是用於傳染病和慢性病，預防疾病的發生。而現在公共衛生的內涵已經拓展到遺傳資訊、循證健康生活建議、政策建議、健康城市，還拓展到精準的治療，治療反應的評估，以及康復或者康養。公共衛生的功能也發生了巨大的變化，從原來的保障生命健康拓展到經濟、政策、安全等社會發展的各個領域。在這次疫情中，加數位化的新公共衛生系統為這次疫情的防控以及助力經濟復甦、社會安全做出了巨大的貢獻，公共衛生的經濟功能不斷得到彰顯。所以公共衛生從行業性、小專業正在向大國計、大學科、大專業轉變。
而且現在國家和社會對公共衛生的需求也明顯增加。習近平總書記指出:「沒有全民健康,就沒有全面小康。」 2016年中共中央、國務院印發《「健康中國2030」規劃綱要》，2019年國務院發布了《關於實施健康中國行動的意見》，那麼主要就是說，要強調從治病為中心轉變為以健康為中心。今年6月，習近平總書記指出,要建設一批高水平公共衛生學院。這次十九屆五中全會也提出要完善衛生健康體系以及提高人民身心健康素質。
數字賦能在此次疫情防控中起到了關鍵性作用，應用在疫情傳播的主動追蹤，分區、分階段精密智控，疫情趨勢的精準預測以及醫療救治提質增效和防疫物資的智能調配等多方面。比如說此次杭州的「一圖一碼一指數」，「一圖」就是五色的疫情圖，把地區分成不同的顏色來顯示疫情，「一碼」是健康碼，還有一個精密智控指數都是大數據在疫情防控中發揮的作用。
健康碼實際上是數位化治理中一個非常創新的嘗試，它打通了通信、公安、民航、醫療等大型數據孤島。以前的數據都是呈孤島的狀態，互相不關聯。健康碼看著是一個簡單的健康碼，實際上關聯著很多的資料庫，整合了所有跟健康、跟人員流動相關的大數據，然後產生了一個「簡單」的健康碼。
大數據不單是可以運用於傳染病的預警、預測和預防，同時大數據還可以運用於慢性病的防控。現在慢性病在我們國家還是個非常嚴重的問題，因為86%的死亡率來自於慢性病，我們國家的慢性病數目已超過兩億。我們希望能夠利用大數據，應用於傳染病的同時，也要助力慢性病、為非傳染病的慢病管理。
國際上，數字賦能公共衛生的普通做法就是打造前瞻性的隊列。在發達國家，比方說美國、英國，都建立了超規模的前瞻性隊列。比方說美國有All of US百萬人隊列，英國也有類似隊列，我們必須要打造我們的百萬人群隊列平臺，這是趕超世界先進水平的基本工程。這個平臺要整合社區信息、個人信息以及基因和分子信息，這需要有一個很好的頂層設計，然後把這些數據進行串聯、加值、整合，對這些人進行長期的追蹤，然後進行數據挖掘和機器學習。
一方面可以找到可改變的疾病的危險因素，為公共衛生的政策實施和循證幹預提供科學的依據。同時我們可以用大樣本平臺和大隊列平臺尋找疾病的生物標誌物，來建立臨床檢測指標，為臨床的預防，疾病的預防，建立篩選、診斷和預測服務。同時也可以把這些信息整合在一起，建立個體化的疾病預測模型，建立人工智慧的臨床決策工具，為精準的疾病預警、預測和預防服務。
它可以應用在以下方面：
第一，可以使用具有前瞻性的百萬人群隊列去找可改變的致病的危險因素。例如飲食、運動，肥胖對疾病的發生、對死亡率、對壽命有怎樣的影響。我們用大數據方法對41萬人群進行了一項研究，發現每天走路15分鐘就可以延長壽命三年，減少14%死亡率。如果說還有時間再走15分鐘，那麼每多5分鐘可以減少4%的死亡率。這篇文章發表在《柳葉刀》上，國務院「健康中國行動」裡面也提倡了要打造「15分鐘健身圈」。
另外可以用大數據去建立臨床檢測平臺，不光應用於診斷，而且可以應用於疾病的全過程。這個臨床檢測並不是單純醫院的檢測，而是跟人工智慧結合起來，這樣就可以推進臨床診斷和檢測產業的發展。美國演員安吉麗娜·朱莉，她有乳腺癌家族史，並且她的基因檢測發現有變異。根據預測，她的一生中患乳腺癌的風險是50%到70%，於是她馬上採取了預防性的雙乳切除術，把患乳腺癌的風險降到5%。
同時大數據還可以應用於網際網路+醫保的慢病管理平臺。我們與醫保局形成的關於慢病管理的平臺，就是利用多學術綜合、多數據整合，然後分層做到精準分級管理，讓患者和醫生在一個平臺上溝通。最後還可以用空間技術輔助健康城市的建設，為政策制訂提供證據。
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來源：2020思客年會
監製：李曉雲
編輯：舒克凡
校對：祁麗君