伴随着数字技术的不断发展，人工智能已成为公共卫生治理转型升级的关键引擎。近年来，突发公共卫生事件频发，新发传染病传播途径复杂、波及范围广，特别是在人口高度集聚的超大城市，面临疫情输入与扩散的双重压力，传统的治理模式难以有效应对。早期预警的准确性、风险研判的科学性和治理策略的精准性，已成为衡量治理现代化水平的重要指标。构建涵盖智能预警、科学研判、精准决策、动态优化的数智治理框架，既是应对突发公共卫生事件的现实需要，也是推进城市治理现代化的重要方向。
构建智能预警机制，精准识别疫情早期信号
早期预警是公共卫生治理关口前移的关键环节。但当前的预警机制受制于数据平台传统与割裂的问题，难以有效捕捉早期信号。主要原因：监测渠道相对单一，过度依赖人工填报与医疗端口，缺乏对社区、企业、学校等多渠道数据的实时采集能力；基础设施建设薄弱，偏远地区数据传输严重滞后，难以形成全域覆盖；数据共享壁垒较高，因缺乏统一标准与规范，各部门间“数据孤岛”现象普遍，严重制约了多源数据的深度融合与治理效能的充分发挥。以多源数据融合为核心构建智能预警新机制，有望成为破解这一困境的有效途径。
一是建立全域数据采集网络。利用智能终端与物联网技术，建立统一的数据采集标准，在各区县乡镇布设感知网络，全面汇集环境监测、医疗卫生及人口流动等方面数据，有效解决看不见的问题。
二是打通跨部门数据壁垒。加强数据融合基础设施建设，搭建统一的数据共享平台，打破部门之间的壁垒，实现跨区域、跨行业数据的清洗与整合，有效解决连不上的问题。
三是强化智能预警能力。通过虚拟仿真技术，将汇集的多源数据实时映射至数字孪生系统，模拟人口密度、流动强度、医疗资源配置等多重风险因素的综合影响，从中识别出高风险区域与关键节点，系统自动生成不同级别的预警信号，准确定位需要重点关注的区域，有效解决预警不准的问题。
依托虚拟仿真系统，科学预判疫情传播态势
准确研判疫情演化的时间表与路线图，是制定科学防控策略的重要前提。面对公共卫生事件的高风险性，由于无法在现实社会中进行试错性实验，极大地限制了对疫情传播规律的认知。基于复杂网络与多智能体模型的虚拟仿真技术，有望打破这一困局。
一是构建城市数字孪生体系。虚拟仿真系统利用公共卫生云平台数据，在数字空间中构建实体城市的数字孪生。结合城市地理、人口和经济等基本情况，构建涵盖人口密度、医疗资源分布、经济发展水平、交通运输条件等维度的多视角综合评价指标体系。
二是搭建大规模多智能体仿真平台。依托指标体系，通过整合人口普查、交通流量及宏观经济等基底数据，系统能够精细刻画千万级个体在家庭、学校、办公场所等不同场景的活动轨迹与接触模式，从而搭建起基于多智能体的大规模、多尺度公共卫生治理虚拟仿真系统。
三是实现疫情态势动态推演。系统充当数字沙盘的角色，既能重现病毒在城市复杂网络中的时空传播行为，又能对不同干预措施（如封控范围、核酸检测频次等）进行动态推演，全面评估各类治理策略对疫情发展态势及医疗资源挤兑风险的影响，实时预警潜在风险。利用计算实验，能够在疫情暴发前就预判发展态势，在不确定性中找到确定性的演化规律，为决策提供更加前瞻性、科学性的支持。
融合数智技术，推进疫情精准治理
精准治理是提升公共卫生防控效能的关键落脚点。传统治理模式过度依赖专家经验，缺乏系统性、智能化和实时性等。基于人工智能技术生成精细化的治理策略，是推动公共卫生治理现代化的必然路径。
一是分场景开展精准干预。各类场所的疫情传播特征不同，防控策略也应有所区别。通过数智技术，在办公、居家、交通、公共场所等场景中，实时采集人员密度、流动特征、环境条件等数据，生成空间布局优化、人流调控、资源配置方案，改变过去“一刀切”的做法，实现精准干预。
二是分人群开展精准防护。不同人群的健康状况和风险程度存在差异，防护策略也应因人而异。针对老年人、学生、流动人口等重点群体，通过健康数据监测、行为轨迹分析、风险动态评估等方式，制定个性化的防护方案、资源配置策略和应急响应机制，改变过去全员统一的模式，真正做到因人施策。
三是建立智能评估与动态优化机制。依托虚拟仿真系统和人工智能算法，对治理策略持续优化。系统根据区域特点，从场所管理、人群保护等方面自动生成多套差异化方案。在虚拟环境中模拟实施效果，从疫情控制速度、经济社会影响等方面评估打分。通过算法对高分方案组合优化，形成最佳策略，并根据实时数据不断调整完善，形成数据监测—智能预警—方案生成—虚拟推演—效果评估—动态优化的闭环治理机制。
四是加强技术与人才保障。促进医疗卫生机构、科研院所、人工智能企业的协同合作，将智能算法、虚拟仿真、大数据分析等技术应用到公共卫生工作中。同时，建立产学研用联合培养机制，培养既懂医学又懂数据分析的复合型人才。此外，定期组织数智技术应用培训，为精准治理提供充足的人才和技术支撑。
文/王伟 审核/刘辉
作者系重庆医科大学公共卫生学院教授、博士（后）导师。本文为重庆市社会科学基金“超大城市呼吸道多病原体传染病传播协同治理策略研究”(项目编号：2025NDYB065)的研究成果。
