孟天广谈信息技术对抗美国四重病毒

孟天广谈信息技术对抗美国四重病毒

引用

中国疾病预防控制中心

等

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来源

1.

https://www.chinacdc.cn/zxyw/202408/t20240801_291780.html

2.

http://www.casisd.cas.cn/zkcg/ydkb/kjzcyzxkb/2024/zczxkb202407/202410/t20241029_7409859.html

3.

http://smp2024.cips-smp.org/archives/smp2024-lun-tan-yi-cheng-yi

4.

https://news.un.org/zh/story/2024/10/1132546

5.

https://www.forwardpathway.com/cipcode-search?CIPCODE=11.0103

6.

https://www.hit180.com/66526.html

7.

https://www.zgggws.com/article/doi/10.11847/zgggws1144022

清华大学社会科学学院副院长孟天广教授近日发表观点，探讨了数字技术在应对美国四重病毒（流感、RSV、新冠及季节性过敏）中的应用。他指出，在第四次科技革命背景下，数字技术和智能技术成为政府优先推动服务于经济与社会进步的动力。特别是在大数据时代，这些技术帮助降低信息处理成本，提升效率，为疫情防控提供了有力支持。通过政企社协同模式，数据资源得以有效利用，助力精准防控措施的实施，从而更好地保护公众健康。

2025年初，美国正面临流感、新冠、呼吸道合胞病毒（RSV）和诺如病毒的四重威胁。截至2025年1月，流感已导致超2400万人感染、31万人住院、1.3万人死亡，其中至少57名儿童死亡。新冠方面，XBB.1.16等免疫逃逸能力强的毒株主导传播，单周新增病例近445例，累计病亡人数突破121.6万。RSV住院病例两周内激增40%，诺如病毒感染率达近十年峰值。此外，2025年2月纽约发现新型D1.1基因型禽流感病毒，可能带来新的威胁。

面对复杂的疫情形势，美国充分利用信息技术优势，构建多层次防控体系。

大数据分析监测疫情

美国疾控中心（CDC）利用大数据分析，实时监测疫情动态。通过整合医院就诊数据、实验室检测结果和社交媒体信息，AI预测模型能够提前预警疫情高峰，为政府决策提供依据。例如，在2024-2025流感季，CDC的预测系统成功预警了南部和西南部地区的疫情暴发，为当地医疗机构预留了应对时间。

AI辅助诊断与预测

AI技术在医疗诊断中发挥重要作用。基于深度学习的影像分析系统能够快速识别肺部CT影像中的异常，辅助医生诊断新冠和流感病例。此外，AI驱动的预测模型通过分析历史疫情数据和环境因素，预测病毒传播趋势，为资源调配提供参考。

数字化健康管理平台

数字化健康管理平台成为疫情防控的重要工具。例如，美国的“COVID-19暴露通知系统”通过手机应用程序，利用蓝牙技术追踪密切接触者，及时通知潜在感染者。此外，远程医疗服务让患者足不出户就能获得专业医疗建议，减轻了医疗机构的压力。

信息传播与公众教育

社交媒体和数字平台成为传播疫情防控知识的重要渠道。美国政府通过官方账号发布权威信息，辟谣虚假新闻，提高公众的防护意识。同时，AI聊天机器人24小时在线解答民众疑问，提供个性化健康建议。

信息技术的应用显著提升了美国疫情防控的效率和精准度。AI预测模型帮助提前预警疫情高峰，数字化管理平台优化了资源分配，信息传播提高了公众防护意识。然而，也面临一些挑战：

• 数据隐私问题：大规模数据收集引发隐私担忧
• 技术普及不均：偏远地区和低收入群体难以享受数字化服务
• 信息过载：过多的疫情信息可能导致公众焦虑

孟天广教授的观点在实践中得到了验证。信息技术确实在疫情防控中发挥了重要作用，但要实现其最大价值，还需解决数据隐私、技术普及等难题。未来，随着技术的不断进步和应用的持续深化，数字技术将在全球公共卫生领域发挥更加重要的作用。