公共卫生应急信息系统框架构建：以中国珠海市为例

《PLOS One》：Construction of a public health emergency information system framework: A case study of Zhuhai city, China

　　

公共卫生应急信息系统（Public Health Emergency Information System, PHEIS）是一种利用流行病学、统计学和计算机科学，在突发公共卫生事件期间收集实时可靠数据的技术与研究方法，旨在为疫情控制提供最优解决方案。该系统主要分为两大部分：第一部分是信息数据的采集、清洗与预处理；第二部分则是管理、数据分析与解读。自2019冠状病毒病（COVID-19）疫情暴发以来，PHEIS的作用日益凸显。在疫情暴发时，及时准确的数据收集对于指挥人员的决策至关重要，然而此类数据往往难以获取。随着传染病应急管理的性质和复杂性的增加，数据收集、管理和报告流程面临着严峻挑战。 近年来，公共卫生领域关于信息采集与管理系统的研究主要集中在医院慢性病监测及社区临床实践方面，这些做法在推广至疫情响应领域时存在一定的局限性。此外，虽有研究关注特定传染病暴发的信息采集与管理系统，例如非洲埃博拉疫情信息系统、巴西国家卫生信息系统在寨卡疫情信息收集中的应用，以及利比里亚综合疾病监测系统对埃博拉疫情信息的采集，但这些研究多聚焦于单一传染病，因此在应用于其他传染病暴发和突发公共卫生事件时存在局限性。在研究方法上，上述多数研究采用文献综述、专家经验和访谈来介绍信息系统的构建过程，缺乏科学研究方法；或者侧重于数理统计模型构建和计算机编程领域的介绍，而在流行病学领域的阐述不足。综上所述，目前在传染病暴发领域的PHEIS研究尚显匮乏。 目前，国内外关于PHEIS构建的研究多基于官方政策文件和相关文献进行系统框架搭建，且大多仅关注国家级、省级和市级系统的建设。近年来，随着中国许多城市街道/乡镇级疾控中心的建立，一线处置工作逐渐下移至区县级和街道级公共卫生部门。因此，有必要构建覆盖市、区、街道/乡镇级别的PHEIS，以实现日常运行中自上而下的垂直指挥。 珠海是中国广东省的一个地级市，2023年末常住人口249.41万人。2020年新冠肺炎疫情暴发后，珠海建立了5个区级疾病预防控制中心。2024年，珠海市又增设了21个街道/乡镇级疾控中心，一线处置工作开始逐步向区级和街道级疾控部门转移。因此，本研究旨在同步构建适用于珠海市、区两级以及市、区、街道/乡镇三级的PHEIS，以满足当前的需求。 国内外关于PHEIS构建的研究多采用官方政策文件和相关文献构建系统框架，并在系统设计阶段与利益相关者（政府、一线公共卫生专业人员、工程师）密切合作进行联合开发。然而，这种方法在指标框架的定性筛选阶段主观性较强。为解决这一方法的缺陷，本研究将该阶段与德尔菲法相结合进行构建。德尔菲法可用于建立各种评价指标体系并确定具体指标。通过多轮反馈，能够充分利用和吸收专家的经验与知识，逐步收敛意见。将专家经验法与德尔菲法相结合的过程，目前在卫生信息系统建设中得到了广泛应用。

公共卫生应急信息系统（PHEIS）是整合流行病学、统计学与计算机科学，用于突发公共卫生事件期间实时数据采集与分析的核心技术平台。本文针对现有系统在传染病疫情响应应用中的局限性，以中国珠海市为实证案例，采用改良电子德尔菲法（modified e-Delphi approach），经过两轮专家咨询与系统测试优化，成功构建了适用于市、区两级的5项一级指标与21项二级指标体系，以及适用于市、区、街道/乡镇三级的4项一级指标与17项二级指标体系。该研究成果不仅显著提升了现场疫情处置效率，更为中国各级公共卫生部门的应急信息化建设提供了标准化的科学范式。该论文发表于《PLOS One》。

关键技术方法

本研究主要采用改良电子德尔菲法（modified e-Delphi approach）。研究人员首先通过文献综述与专家组讨论确立初步框架，随后邀请符合职称学历（中级及以上或研究生及以上）、从业年限（两年及以上公共卫生相关经验）及岗位职责要求的41名专家参与两轮电子咨询。依据专家权威系数（Cr > 0.7，由熟悉程度系数Cs与判断依据系数Ca计算得出）、重要性赋值均数（> 3.5）及变异系数（CV < 0.25）对指标进行筛选与修正。最终结合系统实际应用反馈与工程师迭代开发完成验证。

研究结果

基本资料

两轮德尔菲调查共发放问卷41份，回收有效问卷31份，有效应答率为75.6%。所有参与的31名市、区级专家均具备中级及以上职称或研究生及以上学历。其中15人（48.4%）拥有研究生及以上学历，7人（22.6%）持有副高级及以上职称。专家团队平均公共卫生工作年限为8.6年（范围2至19年）。专家熟悉程度为0.51，判断系数为0.93，权威系数（Cr）达0.72（> 0.7），表明本次专家咨询结果准确可靠。

两轮专家咨询结果

初始两套PHEIS的一级指标框架相同。经两轮专家咨询，市级与区级PHEIS最终形成由5个一级指标和21个二级指标构成的框架；市、区、街道/乡镇级PHEIS形成由4个一级指标和17个二级指标构成的框架。在指标筛选过程中，一级指标“日常办公”因可行性评分低于3.50被剔除；“决策分析”虽可行性评分低于3.50，但考虑到其重要性被暂时保留；后续因“事件管理”与“储备管理”功能相似，两项一级指标被合并。二级指标层面，市级与区级系统中，首轮咨询排除26项可行性不达标指标及3项因一级指标删除而移除的指标，次轮无指标移除；三级系统中，排除1项重要性不达标及11项可行性不达标指标，最终精简了框架体量。

专家意见的集中与协调

通过计算专家意见的集中程度（平均分、变异系数）与协调程度（Kendall和谐系数）发现，两轮咨询后，市、区两级系统二级指标的重要性评分均值由4.47提升至4.55，变异系数由0.09至0.35降低至0.08至0.28；可行性评分均值由3.99提升至4.13。三级系统的可行性综合评分均值由3.90提升至4.02。虽然第二轮Kendall和谐系数由第一轮的0.140至0.218下降至0.061至0.165，但该下降源于首轮大批量指标筛选后，保留的高质量指标在次轮中获得高度一致的4分或5分评价，导致区分度降低，反映了专家对保留项目的高共识度，且P值小于0.01，差异具有统计学意义。

测试与重新设计

系统开发完成后，研究人员在实际使用中持续收集用户反馈进行改进。2024年1月1日至11月30日期间，利用该信息系统处理了珠海市发生的536起疫情暴发事件。系统通过报告登记、应急响应等功能，为现场疫情处置提供了显著助力。

讨论

在专家评分中，“应急响应”模块的综合得分最高（两级系统分别为4.58和4.37），因其涵盖了传染病疫情调查的完整闭环，信息技术手段显著提升了应急队员的现场响应效率。“应急准备”紧随其后（综合得分4.34和4.16），作为卫生应急工作的基石，涵盖队伍建设、物资储备及预案演练等。尽管“监测预警”同样重要，但部分初步框架内容（如风险评估、应急培训、决策分析及日常办公）因日常使用率低、功能开发不完善或基层人员流动大需精简系统而被删除。在系统优化上，研究人员致力于便捷性与用户友好性，未改变现有作业流程，并通过网络爬虫实现调查报告智能生成，开发食物中毒个案扫码填报功能，极大降低了工作量。

优势与局限

本研究优势在于公共卫生专业人员与工程师的深度协同，降低了系统建成后的重大变更风险，节约了开发成本；同时采用改良德尔菲法克服了传统专家经验法的主观随意性。此外，系统完成了多源异构数据的集成共享，对接了学校症状监测系统与实验室系统，免去了重复录入与繁琐的报表打印归档步骤。局限在于，指标筛选虽预设统计阈值，但对概念核心指标的例外保留仍引入一定主观性；且研究区域集中于经济发达的沿海城市珠海，其传染病暴发类型与中国其他地区可能存在差异，加之基层疾控中心成立时间较短，专家资历存在差异，限制了研究结果的广泛适用性。

结论

本研究利用德尔菲法科学构建了珠海市市、区、街道/乡镇三级PHEIS，大幅提升了传染病暴发的应急响应、数据收集与指挥决策能力。这是首项聚焦传染病暴发信息系统构建的研究，其构建方法与结果为中国各省市的PHEIS建设提供了重要借鉴。研究详述了结合德尔菲法的构建流程，弥补了专家经验法的不足。鉴于新系统投入使用时间较短，未来将基于使用情况进一步论证并提升系统的实用性。

基于本次德尔菲共识研究结果，研究人员提出以下可行建议：一是加强基层能力培养，针对街道/乡镇级疾控中心人员流动大的特点，开发针对性培训计划，强调精简工作流程以降低入职负担；二是定期评估与迭代优化，建立指标框架定期审查机制，随着系统成熟和数据基础设施完善，重新评估因可行性问题被排除的指标；三是与现有卫生信息系统整合，建议将PHEIS与现有的医院法定传染病报告系统、学校症状监测网络及实验室信息管理系统深度对接，以减少重复数据录入，增强监测与预警的时效性与完整性。