浙江財經大學中國金融研究院

從2019年12月30日首次發布疫情相關公告算起，新型冠狀病毒感染的肺炎病例數在短短30天內，確診人數超過了2003年非典確診病例數。據31個省（自治區、直轄市）和新疆生產建設兵團報告，現有確診病例53284例（其中重癥病例11477例），累計治愈出院病例20659例，累計死亡病例2345例，累計報告確診病例76288例，現有疑似病例5365例。

傳染病預警不及時、疫情發現時間晚、相應預防措施不到位加劇了這次疫情的嚴重性。中央政府在中央全面深化改革委員會上明確指出要改革完善疾病預防控制體系，堅決貫徹預防為主的衛生與健康工作方針，堅持常備不懈，將預防關口前移，避免小病釀成大疫。要鼓勵運用大數據、人工智能、云計算等數字技術，在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面更好發揮支撐作用。我們認為在數字經濟背景下，利用好區塊鏈技術可以很好地完善當前傳染病預警系統的局限性，從而打通醫療機構間數據孤島，實現醫療信息數據共享；優化傳染病預警數據源，提升疫情預警系統總體效果；推進上報系統平面化管理，提升疫情信息傳達效率。

一、傳染病預警系統現狀與存在的局限性

目前的傳染病自動預警機制主要由國家傳染病監測中心數據庫與自動預警系統兩部分構成。國家傳染病監測中心數據庫是由2004年啟用的基于互聯網的國家疾病監測信息報告管理系統。覆蓋了全國各級各類醫療衛生機構，用于傳染病病例個案信息收集、病例報告的數據電子化和存儲。自動預警系統采用數學算法，持續地對全國法定報告傳染病監測數據進行自動分析計算，并借助現代通訊手段將探測到的疾病異常增加或聚集信號，通過手機短信及時地發送給所在縣（區）疾病預防控制中心的疫情監測人員。該系統已于2008年4月在全國范圍內正式投入運行。

目前我國預警系統基本實現全國范圍內39種傳染病數據的匯聚和監測，隨著科技的發展和技術條件的成熟，國家還相繼建設了國家傳染病報告信息管理系統一級其核心子系統國家傳染病網絡直報系統，基本實現了基于醫療衛生機構的法定傳染病病例的實時、在線、直接報告。雖然當前的預警系統正在不斷的完善，但站在數字技術的角度，重新審視和仔細研究當前的預警系統，可以發現存在以下問題：

1．信息孤島和跨區域管理問題。通過傳染病報告上報過程的流程我們可以發現各醫院的醫院信息管理系統（HIS）和直報系統一定程度上可以降低填寫傳染病報告卡的難度，提高上傳效率，加快數據的傳達。但同時各個醫院、疫控中心是相互分割的，之間無法相互傳達信息和分享病情，形成了信息孤島。信息孤島的形成帶來了不同醫院、機構，不同地區、省市之間的跨區域管理問題，相同癥狀的數據對比、病情信息、特殊疫情的研究都無法實現橫向共享。

2．數據存在缺失、結構單一等問題。傳染病由臨床醫生發現后半自動或人工填寫傳染病報告卡，通過省級和國家級衛生數據交換平臺送往國家傳染病網絡直報系統中。對于疑似、相似但并未確認的其他病例以及傳染病風險性癥狀數據的采集，例如：發燒、胸片描述、咳嗽、生化指標等，國家傳染病預警系統無法第一時間進行分析，這使得分析的數據存在較大的單一性。同時國家傳染病遵循逐級上報機制，缺乏透明度，數據的真實性無法得到保證。再者各醫院通過HIS系統上傳的數據存在較大的人為因素，傳染病報告卡的填寫受到外界以及各處的壓力，對于數據的確認和上傳有較大影響。

3．審核與上報時間間隔較長。目前，傳染病報告卡在臨床醫生提報完成后到上報到國家傳染病網絡直報系統還需要院級、縣（區）級、市級等各級疾控中心的人工審核。多機構和人員的核實審批是一種相對保險和穩妥的辦法，雖然有利于保證數據的完整性和準確性，但多次人工審核在一定程度上增加了上報時間的間隔，延誤了發出預警的最佳時機。

4．預警系統因為自身預警方法、設定閾值以及判斷診斷方式的問題，還存在部分問題。首先預警方法和閾值沒有區分化。考慮到不同疾病的潛伏期、傳染期、傳播力、傳代時間及其公共衛生意義等差異，不同疾病的預警方法和閾值需要一定的差異性。目前的預警機制的方法還不夠多樣且閾值設置的針對性還需進一步加強。并且不同病種間的預警信號數量與最終發現的暴發數差別較大，對于一些上報數據較多卻較少暴發的疾病，預警系統的效果還有待提高。

其次，預警模型診斷發現疾病方式單一。目前的自動預警機制的運行主要是基于法定報告傳染病監測數據，但這僅僅是疾病暴發早期探測手段的一種。在實際工作中，除了傳染病報告卡之外，還包括醫療衛生人員報告、教師或校醫報告疾病預防控制人員疫情監測、家庭或媒體舉報等其他手段，當前我國的傳染病預警系統的模型還只是基于傳染病報告卡的結果規則判斷模型，發現方式還過于單一。

綜上所述，目前的傳染病自動預警系統由于存在上述各類不足之處，所以在本次疫情爆發時，無法發揮及時、有效的作用。因此建議引入區塊鏈技術作為補充手段來改進當前傳染病自動預警機制，完善重大疫情防控救治體系，健全重大疫情應急響應機制。

二、區塊鏈技術優化疫情預警系統

與傳統的存在信息孤島、結構單一、審核時間長等問題的疫情預警系統相比，可以借助區塊鏈技術來升級疫情預警系統。區塊鏈本質上是去中心化的分布式賬本數據庫，具有去中心化、不可篡改和偽造、可溯源、集體維護等特點。基于這些特征，區塊鏈可以幫助醫院、疾控中心等機構快速安全地認證權限，實現自由的數據訪問和共享，形成以政府相關部門為主導，多中心協同參與的聯享聯防新模式。因此，區塊鏈是目前改革完善疾病預防控制體系，將預防關口前移，避免小病釀成大疫的關鍵技術。

（一）打通醫療機構間數據孤島，實現醫療信息數據共享

醫療機構之間構建聯盟鏈，促進醫療信息、疫情信息等數據共享，實現橫向間深度交流。針對當前醫療機構間缺乏相似癥狀病患之間的數據對比，低估傳染病的破壞影響力問題，利用區塊鏈技術，通過聯盟鏈結合跨鏈的方式建立可共享、可維護的完整且標準化的醫療信息數據庫。根據部分醫療信息的極具隱私，不便公開特性，因此該部分數據的訪問帶有嚴格的權限限制。運用區塊鏈中帶有一定準入機制和訪問條件限制的聯盟鏈，在同一地區內醫療機構之間構建聯盟鏈，共同管理、維護并共享信息，實現數據多向聯通。運用區塊鏈中的跨鏈技術，打通不同的聯盟鏈，實現跨鏈數據交互，優勢互補，從而促進醫療信息數據跨界流動，提高數據的共享程度。

各個醫療機構、疾控中心等有效協同，推動醫療信息數據價值互聯延展，提高應對疫情效率和效能。運用區塊鏈中的共識機制，確保共享信息的真實有效，不可篡改，夯實信任基礎，維持區塊鏈安全穩定運行。根據區塊鏈的共識機制要求，各主體和節點之間必須遵守共同協議并履行義務，共同管理和監督整個醫療信息數據庫。在此機制上，即使傳染病爆發，沒有互相認識或信任基礎的各地醫院、疾控中心等之間也可建立信任關系，實現良好的合作秩序，進行有效聯防聯控，更好應對疫情到來。

以國家相關部門為主導，對數據共享中的各個主體、節點權責劃分，保證數據庫有效運行。由于傳染病數據具有敏感性和保密性的特征，其必然需要一定的政府部門監管。在疫情預警系統中，去中心化并非指所有主體權責完全均等，通過區塊鏈的點對點技術，實現多元主體的雙向融通、多向聯通，相關政府部門可統籌規劃，直接協調鏈中各個主體和節點的權責義務，從而維護系統中數據有序共享，高效進行。

（二）優化傳染病預警數據源，提升疫情預警系統總體效果

利用區塊鏈技術的信息數據可溯源性，迅速確定傳染病疫情爆發源頭，提高防疫效率和水平。用于標識某一時刻的區塊鏈時間戳，具有不可篡改性，能夠準確記錄數據的入塊時間，為信息數據增加了時間維度，具有唯一性，保證了存儲其中的信息數據具有可追溯性、可驗證性。一旦疫情爆發，可以極快地沿著時間鏈條確定源頭，將疫情扼殺在搖籃之中，降低疫情蔓延風險。

借助于區塊鏈的加密技術，利用私鑰和公鑰組成的加密方式，對涉密檔案，隱私數據等設置查看權限，解決患者信息數據隱私問題。目前預警系統數據集中在國家直報系統，數據的私密性得到一定的保證，但是使用區塊鏈不僅會使得各醫院機構、各疾控中心的數據得到共享，同時其加密手段也使得數據具有良好的安全性。通過基于哈希算法的非對稱加密算法，對于醫療信息數據中不公開的隱私信息，可利用各自主體或節點的公鑰對該數據進行加密處理，在患者授權后，醫院才有權對患者的這些信息進行修改、增加或傳輸等操作，確保病患有足夠的知情權和管控權，降低信息數據安全風險。

增加傳染病癥狀相關信息數據，提高疫情預警速度和精度。在區塊鏈信息數據庫中，由醫院、疾控中心和衛生部等上傳的數據可分為結構化和非結構化數據。其中結構化數據包括與傳染病相關的數值和文字等。非結構化數據包括傳染病圖片和音頻等相關數據，由于這些數據數據量較大且復雜，因此僅將這些數據的哈希值上鏈，取其哈希值，作為結構化數據存儲在該節點。除上傳傳統的傳染病性狀之外，增加傳染病病人胸片、相關癥狀照片等多方面直接材料數據，不再局限于確診病例，提高傳染病疫情判斷速度和準確度。

結合靈活快速的數據處理分析的大數據，極大提升區塊鏈醫療信息數據的使用價值和空間。一方面，區塊鏈技術是大數據數據安全、脫敏、合法、正確的信用背書。另一方面大數據的數據整理、分析、可視化和應用等技術能夠高效、完美的運用好區塊鏈數據。建立在區塊鏈數據基礎上的大數據技術能夠減少人工任務，對傳染病數據源進行自動化的檢測分析，提高疫情預警廣度和深度，，以滿足不同地區、不同癥狀的傳染病預警的多樣化需求。

（三）推進上報系統平面化管理，提升疫情信息傳達效率

各級疾病預防控制中心在區塊鏈系統中注冊節點，將傳統“傳染病上報系統”垂直上報模式平面化，為疫情信息傳達加速。建設醫療聯盟區塊鏈，所有醫院和各級疾病預防控制中心在該系統中注冊節點，每個節點都可以直接接收全網廣播的疫情信息。當單個醫院發現疑似疫情的病例之后，將信息上傳至鏈上進行全網播報，由于區塊鏈公開透明、數據不可篡改和可追溯的特性，使得各個節點都能夠在第一時間獲取準確的上報信息，減少信息傳播的時間和誤傳可能性。在獲取信息之后，各個醫院能夠有意識地關注類似癥狀的病人，各級疾病預防控制中心能及時做好防疫準備，國家防疫中心能夠立即開展研究，并采取相應舉措，克服傳統預警模型的滯后性。

在區塊鏈系統中注冊有權限的公眾節點，在疫情預警之后，公眾能夠第一時間獲取準確的疫情信息，并采取防護措施。為減少對公眾情緒的影響，在區塊鏈系統中注冊的公眾節點，在疫情預警啟動之前并無權限查閱區塊鏈中的信息。疫情預警啟動之后，該節點自動解鎖權限，允許公眾查閱鏈上所有疫情信息，并將鏈上的信息確認為唯一準確可靠的信息源，減少造謠機會，做到面對疫情“不慌張、不松懈”。

（四）建立自動預警智能合約，減少疫情發布中的人為因素

對上報數據進行核實確認，鼓勵其他發現狀況的醫生上報情況，減少瞞報現象。運用智能合約建立區塊鏈中的審核確認制度，在醫生播報疑似疫情之后，相近的醫院和疾病預防控制中心節點有責任依據具體情況進行確認，核實上報信息是否準確，分散了上報者的壓力。上報信息通過其他節點的核實確認之后方能夠發布，臨近節點在能力范圍內有責任舉報瞞報情況的節點，發揮互相監督的作用，減少瞞報可能性。

結合大數據技術，建立各級疫情自動預警系統，加強應對新型病毒的能力。傳統自動預警系統主要根據確診上報的傳染病病例進行自動預警，但是由于新型傳染病未加入系統選項當中，系統無法上傳新型病例，導致自動預警系統失效。智能合約指的是在先前設定的條件被觸發時，能夠不受其他因素干擾，自動執行預先設定操作的程序。智能合約聯合大數據技術，代替人為確診傳染病，將聯盟鏈中癥狀相似度超過一定閾值的疑似傳染病病例自動連成一條鏈。當鏈條達到一定長度閾值之后，智能合約自動實現預警，播報全網，啟動預警防疫措施，增加預警的及時性和客觀性。從地方預警到國家預警，根據不同的預警等級，設置不同的智能合約參數，包括預定義狀態、轉換規則、觸發條件、響應操作等，建立健全分級、分層的重大疫情預警機制。

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