重塑韧性卫生系统：整合风险智能与"一体健康"构建欧洲公共卫生安全新范式

《European Journal of Public Health》：PL004. Reimagining Resilient Health Systems: Integrating Risk, Intelligence, and One Health for Safety: Moderators: Dimitrios Skempes (University of Thessaly), Ioanna Tsiligianni (University of Crete)

　　本刊编辑推荐：为应对COVID-19疫情暴露的欧盟卫生系统脆弱性，研究团队围绕"重塑韧性卫生系统"主题开展专题研讨，提出通过整合风险智能、人工智能(AI)技术和"一体健康"(One Health)原则，构建跨部门协同的预警响应体系。该研究为建立前瞻性、包容性、可互操作的下一代欧洲卫生系统提供了理论框架和实践路径。

　　

当COVID-19疫情席卷欧洲时，原本看似稳固的公共卫生体系暴露出令人担忧的裂缝。碎片化的数据系统如同孤岛般难以互通，欧盟成员国之间悬殊的医疗资源分配使得跨境健康威胁应对步履维艰，而实时健康监测能力的缺失更让早期预警沦为纸上谈兵。这些系统性缺陷不仅凸显了欧盟在强化卫生系统方面面临的艰巨挑战，更敲响了卫生安全防护网的警钟。

值得注意的是，欧盟既有的卫生准备议程虽已识别部分问题，但其视野仍需超越传染病暴发的局限，将伤害预防的范畴拓展至非传染性危害——包括伤害、暴力和职业创伤等领域。与此同时，气候变化、抗菌素耐药性(AMR)、快速城市化与技术革新等交织形成的复合压力，正以前所未有的强度考验着卫生系统的承压能力。在此背景下，发表于《European Journal of Public Health》的专题研讨汇集了Rebecca Mitchell、Elena Petelos、Ivana Silva等来自患者组织、公共卫生机构和学术界的多重声音，共同探索如何重构更具韧性的欧洲卫生生态系统。

研究团队指出，当欧盟试图将公共卫生系统与环境可持续性、数字化转型目标对齐时，孤立式的准备策略已显捉襟见肘。取而代之的应是建立以互操作性、跨部门协作和数据整合为基石的新型治理模式。这种综合治理框架需贯穿所有护理层级，并采用跨部门棱镜审视，在保障患者安全与公共利益的同时，维护稳健的创新生态。

专题研讨聚焦于数字转型战略机遇点的挖掘，探索如何通过数据整合、公民参与和多方治理，共同培育具备前瞻预测、快速吸收和动态适应能力的卫生系统。特别值得关注的是，研究强调"全社会参与"(Whole-of-society, WoS)方法的重要性，该方法通过统筹卫生、环境、交通、教育和社会服务等多部门数据流，构建覆盖从社区到欧洲机构的立体化协作网络。这种整合式数据架构不仅能提升短期与长期健康结果的监测效能，减轻系统负担，更能支撑不同资源情境下的证据决策。

在韧性基础设施构建方面，研究提出超越应急响应层面的设计理念。包容性空间规划需要整合无障碍性、尊严维护和心理安全要素，通过增强系统可信度促进患者与工作者的福祉，支持康复与社会再融合。数字化创新被赋予转型使命：实时分析、人工智能驱动的预测建模与互操作监测平台的融合，有望实现精准前瞻的风险识别与资源优化配置。然而，技术赋能必须与责任伦理并行，研究特别强调将公民和患者声音嵌入卫生系统与人工智能技术设计全程的重要性，确保政策扎根于真实体验，培育公众信任。

技术评估框架的构建同样需要审慎考量。研讨深入探讨了新兴卫生技术效能评估标准，强调创新成果必须转化为可及、可负担的解决方案，特别是在服务弱势群体时需彰显健康公平价值。通过"一体健康"原则的实践应用，研究倡导采用跨学科、跨部门的整体视角重构健康安全范式。

在方法论层面，研究主要采用多学科专家研讨与案例分析法，整合欧盟成员国卫生系统实证数据（包括创伤系统容量评估和健康监测指标），运用人工智能预测模型进行系统脆弱性分析，并通过利益相关方协商机制（涉及欧洲药品管理局公众参与部门和欧洲患者论坛等机构）验证治理框架的可行性。

主要研究结论体现在以下维度：

跨部门数据整合的战略价值

研究证实，建立卫生、环境、交通等多部门互操作数据流，能显著提升健康威胁的实时监测精度。通过人工智能驱动的预测建模，可实现从被动应对到主动预警的范式转变。

全民参与治理模式的创新机制

分析表明，将患者组织、地方社区纳入卫生系统共治网络，可增强政策响应度。特别是通过欧洲患者论坛等机构的结构化参与，能确保弱势群体的需求在技术设计中得到体现。

韧性基础设施的包容性设计标准

研讨提出，融合无障碍设计与创伤知情照护的空间规划，能同步提升物理可达性和心理安全感。这种整体设计思路对减轻医疗不平等具有倍增效应。

数字健康技术的伦理治理框架

研究强调，人工智能在卫生领域的应用必须建立伴随性评估机制。通过嵌入实时安全性监测和健康公平影响评估，可防范技术放大现有不平等。

"一体健康"原则的系统实施路径

案例显示，通过统筹人类健康、动物健康和环境监测数据，能显著提升对抗菌素耐药性(AMR)等复杂威胁的早期识别能力。

该研究最终构建了以风险智能为神经中枢、以公民赋能为血脉、以跨部门协作为骨架的卫生系统新范式。这种范式转变不仅着眼于危机应对效能，更注重在日常运营中培育信任文化，使卫生系统真正成为支撑社会韧性的稳定器。正如研究所启示，下一代欧洲卫生系统的共治之路，需要在技术创新与人文关怀之间寻找动态平衡，而这或许正是后疫情时代公共卫生治理的核心命题。