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

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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