王 伟，王 桐，吴可凡.情报学方法在重大疫情防控中的应用[J].中华医学图书情报杂志,2020,29(10):1-7.DOI:10.3969/j.issn.1671-3982.2020.10.001
㊃研究与探讨㊃
情报学方法在重大疫情防控中的应用
王 伟，王 桐，吴可凡
[摘要]针对情报学方法在新冠肺炎疫情期间的实际应用，从3个方面探讨了重大疫情防控中的情报学方法问题，即重大疫情防控中情报学理论问题㊁情报学方法在危机情境下的适用性和新冠疫情防控中的情报支撑，提出了情报界在做好常规的信息管理工作和信息系统建设的基础上，应聚焦 情报”，主动介入重大疫情防控主战场，运用大数据和人工智能等技术服务于重大疫情防控，为应急管理决策提供的支撑等建议㊂
抚琴的诗句[关键词]新冠肺炎；疫情防控；突发公共卫生事件；应急响应；情报学方法；情报系统
[中图分类号]G350;R181.8;R563.1 [文献标志码]A [文章编号]1671-3982(2020)10-0001-07
Application of information science methods in major epidemic prevention and control WANG Wei ,WANG Tong ,WU Ke -fan
(Department of Medical Informatics,Jilin University Public Health School,Changchun 130021,Jilin Province,China)
[Abstract ]The information science methods were elaborated on the major epidemic prevention and control in as⁃
pects of information science theories in major epidemic prevention and control,applicability of information science theories in crisis-ridden situation,and information support in epidemic COVID-19prevention and control in view of their practical application during the epidemic COVID-19infection pneumonia.It is suggested that the informa⁃
tion circle should focus its attention on "intelligence",actively participate in the main battle field of major epidemic prevention and control,give rvice to the major epidemic prevention and control and provide support for decision-making of emergency management using big data and artificial intelligent technology on the basis of regular informa⁃tion management and information system construction.
[Key words ]COVID-19infection pneumonia;Epidemic prevention and control;Emergency public health events;Emergency respon;Information science methods;Information system [基金项目]吉林
大学 新冠肺炎疫情防治相关问题研究”委托项目
面向东北亚区域的新冠肺炎疫情防治跨域管理与应对机制研究”(451200321125)
[作者单位]吉林大学公共卫生学院医学信息学系，吉林长春 130021
[作者简介]王 伟(1958-)，男，吉林长春人，博士，教授，博士生导
师，研究方向为信息分析与决策㊁信息计量学及其医学应用㊂ 2020年新型冠状病毒感染肺炎疫情(以下简称
新冠疫情”)的暴发，对情报界来说是没有硝烟的
战场，是没有刀枪的战场，是重大疫情防控的战场，也是我们信息工作人员㊁情报人员与广大医务人员一起逆行而上㊁奔赴战斗的战场㊂本文讨论的内容就是如何运用信息管理方法㊁技术和情报学的学科知识㊁方法和技术去解决重大疫情防控中的问题，为应急管理决策提供有力的支撑㊂1 重大疫情防控中的情报学理论问题
突发公共卫生事件的典型特征就是突然发生㊁倾诉衷肠
事件紧急㊁危害严重㊂这些特点决定了应急管理决策与以往的常规决策有很大的不同，特别是在突发公共卫生事件的早期，应急决策对数据㊁信息和情报
唯唯连声的依赖程度较大㊂笔者认为，支持决策的相关主体不仅仅是政府㊁疾控部门和医院信息中心，高校㊁科研机构㊁文献信息机构㊁信息咨询机构及一些计算机技术公司㊁企业等也在努力为新冠疫情防控提供重要的信息支撑㊂为突发公共卫生事件决策提供支持应该是全社会的责任，情报学界也责无旁贷㊂1.1 危机管理视角 情报贯穿全程
此次新冠疫情属于重大传染性疾病，但初期人们搞不清楚，有一个认识的过程，这很正常，因此也属于群体不明原因疾病㊂从危机生命周期理论来说，不论疫情发生处于哪个时期，都离不开数据㊁信息和情报，离不开信息化和情报工作的支撑㊂只有如此，才能够做到有的放矢，才能够取得比较好的效果㊂从危机管理的角度看，一件突然发生的事件转化成公共事件，再转化成为一种公共危机，一种威胁性的形势㊁情境或者状态，并产生严重后果的重要原因之一就在于信息的缺失或沟通断裂，以至于正确的㊁客观科学的信息缺失，无法及时为决策者提供相应的情报[1]㊂此外，在今天如此发达的网络环境下，主流媒体如果没有起到一个正确引导作用，也会推波助澜，产生错误的导向和舆论态势，最终导致决策失误㊂因此，必须把信息工作㊁情报工作纳入到整个突发公共卫生事件的管控体系当中去㊂但遗憾的是，尽管这次新冠疫情引起了学者㊁政府㊁社会㊁媒体及公众等层面的广泛关注，但情报学界参与其中并影响决策，从目前的研究成果来看还是比较少的㊂武汉大学信息管理学院马费成教授
认为，当前我们更多地关注了 事实-数据-信息”，而对 知识-智能(情报)”这部分的关注不够，没有满足国家对这部分战略情报的需求[2]㊂
1.2 决策支持视角 情报支撑决策
美国著名管理学家Hermann Simon认为，管理就是决策，决策就是从几个备选方案当中选择一个相对满意方案的过程㊂疫情防控，实际上重要的就是从若干可能的方案中选择一个满意方案的过程，也是管理者识别并且解决问题㊁利用机会的过程㊂因此，判断和选择的前提很重要，需要有针对性的真实㊁客观㊁及时的信息，即对危机管理决策有价值的情报㊂我们大家都非常熟悉的布鲁克斯知识方程(K[S]+ΔI=K[S+ΔS])中,ΔI是导致信息用户知识结构发生改变的重要因素㊂同理，我们也可以构造出决策质量提升模型:D[S]+ΔI=D[S+ΔS]㊂式中, D[S]是原有的决策支持系统,D[S+ΔS]则是管理者及时接收了有价值的信息(情报)ΔI之后，促使决策支持系统发生改变后的状态，即ΔI也是决策支持系统(决策者)是否能够做出正确决策的一个非常关键的要素㊂我们从这样一个关于决策的概念模型中能够领会到，危机管理与决策的效果怎么样，重要的就是它的信息活动，而信息活动主要来自于两个方面㊂一是平时常规的信息基础活动，如信息基础设施建设㊁数据库建设㊁文献资源建设㊁信息机构体制及信息法律保障制度等；二是突发公共事件发生之后的一系列信息活动，包括对信息的收集㊁处理㊁分析㊁提供等，这是进行应急管理决策活动中最为关键的一个前提条件㊂
1.3 信息管理视角 情报体现价值
情报学总是与危机㊁竞争㊁博弈等相关联的㊂ intelligence”最常用来表达 情报”，其基本含义是对环境变化的一种认知和应对，同时也反映出情报本身支持决策的功能㊂大家都熟知的(data-to-in⁃formation-to-knowledge-to-wisdom,DIKW)模型，笔者在这个模型上加了一个 I”，成为DIKIW模型㊂两个 I”是说从数据㊁信息㊁知识再到 intelligence”的过程是一个使数据实现价值提升的过程，而提升数据㊁信息㊁知识价值的根本作用机制就是第二个 I (intelligence)”的作用㊂这样才能够更好地服务于决策，形成决策所需要的智慧㊂所以说，从DIKIW 价值链底层的 data” information” knowledge”到价值链顶层的 intelligence”，进而形成决策者的 wisdom”，实际上这些活动都属于情报活动，数据㊁信息㊁知识是情报活动的基础，也是情报工作的基本内容㊂但自1993年以来，我们在大多数场合不太提 情报”这个词了，或者提得比较少了，大家都在讲 信息”㊁讲信息管理和信息化工作, 情报”的概念已经被弱化㊁泛化了㊂从学科层面看，情报学就是为各类决策服务的情报研究[3]㊂情报学的根本任务就是支持决策，与决策接轨，为决策提供重要的有价值的信息㊂因此，这里的 情报”跟我们通常所说的 information”是有很大区别的，是真正意义上的 情报”，是一种含有 智慧”的信息，一种对数据㊁信息
和知识进行加工之后的针对特定需求的信息㊂在突发公共事件应急管理中，我们所说的 情报”并非普遍意义上的 information”，而应该是跟应急管理决策更加紧密的 intelligence”㊂
1.4 公共卫生视角 情报提供预警
突发公共卫生事件实际上是一个公共卫生领域的疾控问题和应急管理问题，同时也是医学信息学的问题，当然更是广义的情报学的问题㊂正如前文所述，危机是信息驱动的，也可以说是由数据驱动的，准确地说，危机更直接的是由有价值的信息 情报驱动的㊂从这个意义上讲，突发公共卫生事件应急管理本质上也是对危机情报和危机情报活动的管理㊂2006年笔者主编㊁高等教育出版社出版的‘医学信息学“这本教材首先就回答了 医学信息学究竟是干什么的?”这么一个关键问题㊂至今笔者仍然坚持认为，医学信息学的根本任务就是要解决医学决策的问题㊂从美国学者的主流观点[4]来看, medical informatics是分不同层次的，最顶层的public health informetics是一个涵盖内容最广的范畴㊂在公共卫生领域，对突发公共卫生事件的预警和研判使用不疼不痒的 information”，这在一定程度上已经使极具决策价值的 intelligence”被弱化了㊂为此，有专家尖锐地指出，中国情报学界出现了一种奇异的现象，叫做 这里的黎明静悄悄”[5]㊂这次新冠疫情早期出现的几位 吹哨人”，多来自临床医疗第一线，实际上我们的情报系统能不能充当这个角色呢?笔者认为还是有可能的㊂要使情报界不再 静悄悄”，就必须在做好传统意义上的信息工作的基础上，聚焦 情报”，服务决策㊂
2 情报学方法在危机情境下的适用性问题
情报学方法大体上有几大类㊂第一类是常规的方法，包括常规科学的方法和情报学自身的方法；第二类就是现在常说的大数据驱动的方法和人工智能方法，在方法学上表现出典型的多学科特点㊂大数据驱动的方法和人工智能方法正在实践应用中探索，还不成熟㊂
2.1 面向决策 从常规知识服务到应急情报提供
尊前拟把归期说广义地讲，在新冠疫情的防控中，所谓的情报学方法的应用是广泛吸收和采用了除自身研究方法之外的多学科方法[6]，如计算机科学的方法㊁大数据与人工智能的方法㊁统计学的方法等，解决疫情防控
中的情报学问题㊂2017年,‘中华医学百科全书㊃
医学信息学卷“出版，在情报学方法部分提到了常
用的5种方法：基于数据的方法㊁基于文献的方法㊁
基于专家的方法㊁基于组织的方法和基于知识图谱
的方法[7]㊂这些方法都纳入了情报学的方法体系，都属于情报学的方法，而且这些方法在此次新冠疫
情防控中都得到了不同程度的应用㊂有学者认为,
应当在疫情防控工作中遵循的 3C”原则 在传
递(communication)㊁合作(cooperation)和协同(coor⁃dination)的基础上，把情报(intelligence)融入进去，形成 3C+I”的 疫情防控四面体”原则[8]㊂笔者认为这个提法非常好，也就是说，疫情防控离不开int
elligence的作用㊂我们可以把情报及情报学的方法融入到疫情防控工作当中去，融进疫情防控工作的基本原则中去㊂
2.2 数据驱动 健康医疗大数据在新冠疫情防控中的应用
2016年6月21日，国务院办公厅发布了‘关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见“(国办发〔2016〕47号)，标志着健康医疗大数据开始上升为国家战略㊂此后，一系列相关政策性文件的陆续出台，特别是2020年2月3日，国家卫生健康委员会办公厅及时发布了‘关于加强信息化支撑新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知“(国卫办规划函〔2020〕100号)，从强化数据采集分析应用㊁积极开展远程医疗服务㊁规范互联网诊疗咨询服务㊁深化 互联网+”政务服务及加强基础和安全保障等5个方面提出了具体要求和政策性指引㊂其中，在强化数据采集分析应用方面，特别强调了3点：一是要注重发挥好疾控信息系统的作用；二是要强化多部门的信息联动，形成疫情相关方多源数据监测㊁交换㊁汇聚和反馈机制；三是要注重依托省统筹区域的全民健康信息平台，做好新型冠状病毒感染肺炎的确诊和疑似病历汇聚㊁分析㊁应用工作等㊂从媒体报道上可以看到，在健康医疗大数据支撑疫情防控方面已经涌现出一些应用案例㊂如上海某咨询公司在 面向多主体，以需求为导向的健康医疗大数据应用规划”中提出了健康医疗大数据在行业治理㊁临床科研㊁公共卫生㊁管理决策㊁惠民服务和产
业发展等6个方面的广阔应用前景[9]㊂在公共卫生领域，监测评估与决策管理㊁预防控制重大疾病㊁
事件预警与应急响应3个方面得到实际应用㊂目前我们面临的问题是依靠大数据决策的可靠性怎么样㊂我们注意到，美国新冠疫情数据发布经常引用的是约翰斯㊃霍普金斯大学(Johns Hopkins University,JHU)公布的数据㊂为什么会引用霍普金斯大学而不是美国疾控中心(CDC)的数据?据媒体报道，长期以来，美国CDC一直为保护公众健康和安全提供可靠的资料，并联合国家卫生部门及其他组织共同做出有利于公民健康的决策㊂在美国历史上,CDC曾发挥过重要作用，帮助美国度过一个又一个危机[10]㊂但是在此次新冠疫情中，由于迟迟不发布临床信息，导致数据更新不及时，包括公布的数据存在矛盾，以及疾病检测能力不足㊁机构预算不足㊁发声渠道受阻等系列问题，美国CDC似乎成了置身事外的 看客”，处于十分尴尬的 失声”状态[11-12]㊂人们反思，约翰斯㊃霍普金斯大学之所以成为疫情数据发布的权威机构，一定是得益于其在健康医疗大数据这方面的数据来源的多样性㊁数据处理方法的科学性及更新的及时性，是值得信赖的 可靠”数据㊂因此，掌握充分的数据㊁提供有效的情报信息是疫情防控的重要基础㊂此外，约翰斯㊃霍普金斯大学开发的可视化㊁可交互的 全球新冠病毒扩散地图”(Coronavirus COVID-19Global Cas by Johns Hopkins CSSE)[13]，将来自世界卫生组织㊁美国疾控中心㊁各国政府和卫生部门等机构的数据整合汇总，并通过可视化的方式向公众展示，一键查全球㊂很多国家对其发挥的重要作用都给予了肯定，认为是 更新最及时的疫情地图”㊂
2.3 AI赋能 人工智能技术在新冠疫情防控中的探索
近期有媒体报道，人工智能(AI)在此次新冠疫情防控中主要应用于3个方面㊂一是用AI预测重症㊂如湖
北省洪湖市在广东省驰援洪湖医疗队和某医疗公司的帮助下，建立了 新冠病毒肺炎疫情防控平台”[14]，市民可以在该平台便捷地填报健康状况，为及时㊁准确了解该市常住人员的健康情况，为相关部门控制疫情㊁监测疫情走势提供了信息支撑㊂二是用AI辅助决策㊂在非常规决策方面，由于我们拥有了大数据和算法，利用AI技术辅助决策就成为
快速决策㊁科学决策的有效手段㊂许多专家和公司
企业都在关注这样一个领域，也有很多成功的应用
案例，如某公司研制开发的 新冠肺炎(COVID-19)
临床辅助决策解决方案”在一定程度上起到了积极
的作用㊂三是AI机器人应用，即探索智能机器人在
新冠疫情防控中的实际应用㊂如某公司研制开发的 钛米机器人”[15]能够集成人脸识别㊁红外测温㊁路径规划㊁网络通信等技术，并具备敏捷的数据收集与
分析能力，可有效降低疫情传播风险㊁减少交叉感
染，对疫情防控起到了积极作用㊂可以说，新技术㊁
新方法在新冠疫情期间的应用层出不穷㊂2020年8
月21-23日在南京召开的 2020中华医院信息网络
大会(CHINC)”上，新冠疫情期间涌现出来的医疗
信息化成果和一些优秀案例得到了表彰㊂很多公司
企业㊁高校㊁科研机构等都有一些医疗信息化支撑疫
情防控的优秀案例㊂
实事求是地讲，目前的人工智能技术在新冠疫
情中的应用还是探索性的，对其实际应用效果的评
价也褒贬不一㊂一部分专家认为，人工智能技术目
前还处在一个初级的探索阶段，在此次疫情中只是
科宝橱柜
起到了一定的作用，更多的是代替人工的作用，并没
中等职业教育
毛明人体艺术有想象的那么亮眼㊂主要原因是我们的数据基础不
好，利用AI做决策目前还存在很多先天不足，还有
待进一步完善，因此应持谨慎态度，不能盲目乐观㊂
与此相反，部分专家和一些公司㊁企业还是比较乐观
的，因为他们看到了人工智能技术的应用领域是广
阔的，是具有市场前景的，特别是未来在数据处理㊁
疾病的预防㊁辅助诊疗㊁科学研究㊁随访管理㊁手术机
器人㊁智能导诊㊁疫情预测分析等方面能够发挥很大
的作用[16]㊂可以预见的是，随着国家AI及其相关政策的出台,AI活力将被进一步激发出来,AI赋能疫情管理前景光明，当然还要付出许多艰辛的努力㊂3 新冠疫情防控中的情报支撑问题
正如前面所介绍的，在重大疫情防控中存在着
诸多情报学问题㊂我们可以从危机管理㊁决策支持㊁
信息管理㊁公共卫生㊁复杂科学等不同学科视角审视
其中与情报和情报工作密切相关的环节㊂在突发公
共事件应急管理中，情报学方法表现出多学科特点,
特别是基于健康医疗大数据的方法和基于人工智能
技术的方法，形成了数据驱动的人工智能决策研究范式，并在新冠疫情防控中得到了初步尝试和应用㊂当然，这些新技术和新方法也必定存在一定的问题，需要在理论㊁方法和实践中不断完善㊂
幻夜东野圭吾3.1 聚焦情报 重大疫情情报活动链
我们考察新冠疫情的发生㊁发展和防控过程中，发现已经形成了一个完整的情报活动链㊂从重大疫情信息的采集㊁分析，到疫情信息的传递和利用等各个环节上，都存在相关的信息活动㊂首先，疫情信息的来源和类型比较复杂呈现多样化特点，信息源包括政府信息㊁社交媒体㊁文献信息㊁电子病历及实验室数据等，在信息采集过程中应该实现多源信息的聚合；其次，在重大疫情信息的分析过程中，人们采用的方法也是多学科㊁多类型的方法，主要包括知识建模㊁网络分析㊁关联分析㊁信息可视化㊁大数据技术及人工智能技术等；第三，在重大疫情信息传播过程中，有多个主体参与，包括政府部门㊁组织机构㊁社会公众等，他们在疫情防控中具有不同的功能，发挥着各自的作用，而且不同主体
之间不是孤立的而是相互作用和相互影响的；第四，重大疫情信息的利用问题，这些信息围绕着疫情的演化，应用于疫情预警㊁数据管理㊁舆情管控，信息服务㊁效果评估及决策支持㊂具体的应用领域可以粗略归纳为重大疫情预警㊁疾病辅助检测㊁疫情数据管理㊁信息发布与管理㊁知识利用与服务及防控决策支持等方面㊂目前应用比较多的方法包括多源数据融合㊁自然语言处理㊁数据挖掘㊁文本分析㊁聚类分析㊁知识图谱㊁机器学习㊁统计分析和深度学习等㊂
3.2 主动介入 情报工作必须融入抗击疫情的主战场
危机管理过程中通常应遵循7个法则㊂ 信息对称”就是其一，渗透并影响着其他每一个法则，在危机管理中起重要作用[17]㊂在此次新冠疫情防控中，情报保障系统所发挥的作用可圈可点，但是从整个情报系统的角度看，相对于疾控㊁医院和政府部门来说，情报系统在疫情防控中还是处于一个比较尴尬的地位㊂从情报的性质㊁情报工作的职能和应急管理决策的角度看，情报界按理说应该是突发公共事件主战场中最重要也是不可或缺的 主角”之一㊂情报机构㊁情报人员㊁情报产品如何从被 弱化”走向 主战场”是我们现在需要探讨的一个问题㊂长期以来的情报系统和决策部门在突发公共事件中各自独立运转，决策部门缺少及时有力的情报系统支持，情报系统又没有及时介入到应急响应全过程的路径，两个系统脱节是目前存在的重要问题㊂特别是在疾控中心㊁医院及政府信息机构之外的第四类情报系统，这种问题更为突出㊂笔者认为关键还是体制㊁机制问题，这个是客观的原因，也是我们自身有 被边缘化”主观感受的主要原因㊂就是情报机构要在突发事件应急管理中主动出击㊁主动介入㊁主动作为
的问题㊂通过对情报的搜集和分析㊁研判实施危机预警，通过知识库㊁案例库的建设及模型构建主动支持决策，通过网络舆情搜集和大数据分析认真总结评估㊂通过实实在在的有效的情报工作，成为一体化应急响应体系中一支不可或缺的力量，把情报系统融入到突发事件决策的全过程㊂
3.3 双轮互动 国家应急响应情报系统建设问题
南京大学信息管理学院苏新宁教授撰写的‘应急响应情报体系：理论㊁技术与实践“一书[18]，是国家社科重大项目研究成果，开卷有益，值得一读㊂此书提出了几个重要的学术观点值得关注，如国家应建立应急响应情报体系，并将其融入突发事件决策和智慧城市建设的全过程㊂苏教授提出的应急响应情报体系包括5个子系统，即应急响应情报采集子系统㊁应急响应情报处理子系统㊁应急响应情报组织子系统㊁应急响应情报分析子系统及应急响应情报评价子系统，可以看出，这5个子系统没有脱离我们的信息管理和情报工作的流程㊂这5个子系统再加上知识库的建立一起提供情报信息服务，可以形成一个支撑危机管理决策的完整的体系结构㊂希望在后疫情时代，在大数据和人工智能不断发展的情况下，能够进一步促进情报学㊁情报工作㊁情报人员㊁情报学方法与公共危机管理㊁突发公共卫生事件管理的深度融合，实现应急情报响应系统与应急管理系统 双轮互动”的局面，发挥出情报和情报工作应有的作用㊂
3.4 不断完善 情报工作也需要 补短板㊁堵漏洞㊁强弱项”
建立应急情报体系的目标就是要实现对突发公
