2002年11月16日，廣東省出現第一例非典感染患者，但2003年2月這種“非典型肺炎”的疫情才開始在互聯網流傳發酵。

距離非典疫情17年之后，2019年12月，武漢市部分醫療機構陸續出現不明原因的肺炎病人，但同樣時隔將近兩個月，到2020年1月下旬，關于新型冠狀病毒肺炎的輿情才開始在全國流傳。

這17年，我國的各項醫療水平已經取得了突飛猛進的進步，但應對此類突發性疫情的水平和能力似乎依然有不少欠缺。與病毒的戰役，就是一場與時間賽跑的戰爭。如果能搶在疫情全面爆發前及時預警并有效控制，或許局面會好很多。

早在2008年4月，我國在全國31個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^）運行國家傳染病自動預警系統，建立自動預警與響應機制，并實現了對39種傳染病監測數據自動分析、時空聚集性實時識別、預警信號發送和響應結果實時追蹤等功能，上報方式也從傳統的人工上報逐步發展到信息化和IT化上報模式。

圖1：目前我國傳染病報告上報和預警結構

來源：烏士兒，《硬核：用區塊鏈技術改進國家級傳染病監測預警網絡》

相較2003年非典時期，我國的傳染病監測體系已經進步許多，尤其是對于已知傳染疾病的監測預警，通過自下而上的數據回饋與分析，能夠及時響應并調配資源進行有效防治。但在面對未知的新型疫情時，卻顯得有些無力。這其中有技術原因，也有人的因素。

基于國家傳染病上報對數據的完整性、準確性的高要求，目前傳染病報告卡從臨床醫生填報到上報國家傳染病網絡直報系統，需要經過3次人工審核。這種多次多層核實的模式，在平時應對已知疾病是一種非常穩妥與保險的做法，能避免個別環節由于人為出錯而造成的連續性負面影響。但在面對突發的重大傳染病時，這一機制卻成為重大缺陷，極大降低疫情上報效率，嚴重阻礙了對突發重大傳染病的監測與防控工作開展。

醫院間的數據孤島問題也是導致疫情預警滯后的原因之一。出于對病人隱私與病例數據的保護，現在大多數醫院都不會與其他醫院共享數據。所以，在新型疫情發生時，醫院傳染病報告卡只能自下而上縱向傳送，并不能在醫院間橫向共享。所以醫院之間缺乏相同癥狀病人的數據對比，無法進行類似病例數據的交叉驗證，進而合理評估疾病的嚴重程度。這種醫院間的數據隔絕，也會使得某些醫院在面對未知疫情時，盲目低估其破壞力與影響力，不能及時采取應對措施。同時，由于數據隔絕和國家對傳染病數據的高要求，使得每個醫生、每家醫院和當地疾控中心在每次上報新型傳染病時都承擔著相應壓力，處理新型疑似傳染病時都會異常謹慎小心。

區塊鏈能怎么改善這一預警機制？

烏士兒在《硬核：用區塊鏈技術改進國家級傳染病監測預警網絡》中提出了改進型建議：優化目前的逐級垂直單向國家傳染病上報網絡，利用區塊鏈分片機制，建立區、市、省和國家四級區塊鏈自動化數據同步網絡，在四級網絡中依托各級的疾控中心，建立突發傳染病數據采集和實時預警自治能力，不完全依賴國家級傳染病預警系統。

利用目前已有的公共衛生數據交換平臺作為每級數據的交換節點，形成實時自動化的數據交換機制。各區之間的傳染病報告數據在市級防疫鏈同步；各市之間的傳染病報告數據在省級防疫鏈中同步；以此類推，到國家級同步全國的防疫數據。四級防疫鏈像四個車輪一樣，在自動化完成各區、市、省的內部防疫預警工作的同時通過國家級防疫鏈不斷更新和補充其他省份的數據，形成具備一定區域自治能力的防疫網絡。

圖2：四級防疫鏈

來源：烏士兒，《硬核：用區塊鏈技術改進國家級傳染病監測預警網絡》

具體來說，對于疫情上傳的多重審核問題，建議放寬傳染病初次上報的權限，醫生和基層醫療機構可以直接上報初次傳染病報告卡；之后再由防保醫生和區，市CDC人員核實和補充該報告卡；而國家傳染病大數據預警可以利用初次傳染病報告卡提前計算傳染病暴發和擴散趨勢，從而開展預警和準備工作。

其次，對于國家疾控中心上層決策相應時間較長的問題，建議依托于四級防疫鏈數據實時同步能力，通過區塊鏈智能合約建立基于規則模型的數據實時判斷預警能力；將目前的國家傳染病自動預警功能下沉到各區，市和省級的防疫鏈中，形成基層實時預警網絡，進而建立國家和基層的雙層預警網絡。

而對于醫院間數據孤島問題，可構建區、市、省、國家級區塊鏈防疫鏈，實現跨醫院，跨區域的疫情數據自動化同步能力，在四級防疫鏈中通過四級衛生健康數據交換節點實現跨區域和層級的數據交換。

同時，依托區塊鏈數據可溯源的特性形成完整的、防篡改的責任鏈條能夠完善追責機制，給老百姓提供一個透明化監督和事件追責的數據依據，為防疫和控制疫情提供堅實的群眾基礎。同時，這也有利于各級政府、醫院、疾控中心以及其他相關主體在疫情之后積極總結經驗教訓，增強防患于未然的能力。

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