数据要素赋能公共卫生高质量数据集建设与应用实践

　　南京汉卫公共卫生研究院有限公司聚焦公共卫生数据“分散、标准不一、质量不高、安全流通难”等痛点，创新构建“高质量数据集+数据中台+公共卫生行业AI大模型+场景应用”的数据要素价值释放模式。目前，已建成19个专题数据产品、30余款应用模型，支撑传染病预警、慢病管理、应急流调等核心场景，推动公共卫生数据实现数据化、资产化、应用化，为公共卫生治理数智化升级提供有力支撑。
 

　　主要举措及成效
 

　　针对公共卫生数据分散、标准不一、质量不高、安全流通难等问题，项目从数据治理、平台支撑、模型赋能、场景落地四个层面协同发力：
 

　　夯实数据底座：建成症候群监测、态势感知预警等19个高质量专题数据产品；
 

　　建设数据中台：构建数据血缘和全流程治理体系，以联邦学习实现“数据不出库、模型可共享”；
 

　　打造AI能力平台：以“大模型+小模型”协同架构赋能业务应用；
 

　　深化场景应用：落地传染疾病预警、慢病管理、应急流调等核心场景。
 

　　目前，平台已在多地疾控中心、卫健委应用，传染病预警准确率超90%，重点风险可提前7天预警，应急管控效率提升78%以上，实现合同收入近6000万元。
 

　　特色亮点
 

　　一是理念创新。形成“数据治理—模型赋能—场景应用—价值反馈”闭环，推动公共卫生治理从经验驱动转向数据驱动。
 

　　二是技术创新。构建公共卫生数据血缘体系，实现来源可查、流向可追、质量可评、责任可溯；建设行业AI大模型，让高质量数据集直接用于模型训练优化。
 

　　三是机制创新。以联邦学习和分级授权实现敏感数据安全可控下的跨机构协同。
 

　　四是成果丰硕。形成30余款应用模型产品，取得18项知识产权，获国家、省、市级荣誉22项，参与制定标准1项。模式可跨地区、跨场景复制推广，降低基层机构和中小企业用数、用模、用平台门槛。