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构筑数智疾控底座,上海疾控人工智能成果亮相世界卫生大会
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近日,第 79 届世界卫生大会正在瑞士日内瓦举行。

当地时间 5 月 20 日,由复旦大学公共卫生学院、日内瓦大学全球卫生研究院共同主办的 " 智慧医疗与卫生体系创新:人工智能赋能以人为本的整合型数字健康 " 会议在作为世界卫生大会重要边会举办,来自全球 62 个国家的专家学者参会交流讨论。

上海市疾病预防控制中心(上海市预防医学科学院)主任陈昕受邀作 " 人工智能在疾控领域的应用探索与展望 " 主旨报告。

面对超大城市的公共卫生安全挑战,上海提出从 " 被动应对 " 转向 " 主动智防 " 的治理理念,赋能针对各类公共卫生风险的智能精准研判预警、早期主动识别和分析,以及有效干预和控制。

2025 年 8 月,上海市疾控中心牵头成立上海市公共卫生数据实验室,围绕超大城市公共卫生核心需求,将疾控业务与人工智能技术深度融合,搭建涵盖数据治理、知识图谱、算力支撑和模型研发的完整技术链路,重点把握场景、算法、语料、算力四大核心要素。

通过明确真实业务需求场景厘清工作核心痛点、卡点堵点与关键优化环节,推动算法适配业务规则;在公共卫生语料治理中充分发挥专业积淀,构建多维语料资源体系;而算力作为底层基础设施,为全流程智能运转提供坚实支撑。

聚焦不明原因肺炎等具有潜在风险的传染病,上海构建了多智能体协同的监测预警体系:" 诊间风险识别 " 智能体可在 30 秒内解析病历、提取关键特征,再由 " 风险研判评估 "" 分类报告 "" 流调辅助 " 等智能体联动,实现疑似病例的早期捕捉。

上述过程用传统方法排查一般需 25 天以上,而在人工智能辅助下可压缩至 7 天内(缩短约 72%)。试点运行以来,已精准高效排查上千例高风险病例。

同时,围绕青少年、中青年和职业人群、老年人群的差异化慢性病防控需求,上海依托健康画像等人工智能技术,实现居民慢性病辅助评估风险等级,智能生成个性化的饮食、运动、用药、复诊等健康建议方案,居民通过手机即可获得精准、连续的慢病服务。该模式将在多个社区试点推广。

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