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

近日，第79届世界卫生大会在瑞士日内瓦拉开帷幕。作为大会的重要边会之一，一场聚焦“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”的会议，于5月20日成功举办。这场会议由复旦大学公共卫生学院与日内瓦大学全球卫生研究院共同主办，吸引了来自全球62个国家的专家学者齐聚一堂，交流前沿思想与实践经验。

会上，上海市疾病预防控制中心（上海市预防医学科学院）主任陈昕受邀作了主旨报告，分享了上海在人工智能赋能公共卫生领域的探索与前瞻思考。

面对超大城市复杂多变的公共卫生安全挑战，上海的应对思路正经历一场深刻的转变：从传统的“被动应对”转向更具前瞻性的“主动智防”。这一理念的核心，在于利用人工智能技术，赋能对各类公共卫生风险的智能精准研判、早期主动识别与有效干预控制。

为了将这一理念落到实处，上海市疾控中心于2025年8月牵头成立了上海市公共卫生数据实验室。这个实验室并非简单的技术堆砌，而是紧紧围绕超大城市公共卫生的核心需求，致力于将疾控业务与人工智能技术进行深度融合。它搭建了一条涵盖数据治理、知识图谱、算力支撑和模型研发的完整技术链路，并重点把握了四个核心要素：场景、算法、语料和算力。

具体来说，就是先明确真实的业务需求场景，厘清工作中的核心痛点与关键优化环节，以此驱动算法去适配业务规则；在公共卫生语料治理上，则充分发挥专业积淀，构建多维度的语料资源体系；而算力作为底层基础设施，为整个流程的智能运转提供了坚实支撑。

这套体系已在具体应用中展现出显著效能。例如，针对不明原因肺炎等具有潜在风险的传染病，上海构建了一套多智能体协同的监测预警体系。其中的“诊间风险识别”智能体，能在30秒内快速解析病历文本，提取关键特征；随后，“风险研判评估”“分类报告”“流调辅助”等智能体联动工作，实现对疑似病例的早期捕捉。

这一过程若采用传统人工排查方法，通常需要25天以上。而在人工智能的辅助下，时间被大幅压缩至7天以内，效率提升了约72%。自试点运行以来，该系统已精准高效地排查了上千例高风险病例。

不仅如此，人工智能的应用也正延伸到慢性病防控领域。围绕青少年、中青年职业人群以及老年人等不同群体的差异化健康需求，上海依托健康画像等人工智能技术，能够辅助评估居民的慢性病风险等级，并智能生成个性化的饮食、运动、用药及复诊等健康建议方案。这意味着，居民通过手机就能获得精准、连续的慢病管理服务。据悉，这一创新模式将在多个社区进行试点并逐步推广。