公共卫生机构正面临前所未有的压力：在经费削减和职权受限的背景下，需要实现更快的响应速度、更早的威胁预警和更优的决策质量。尽管多数公共卫生机构面临资源萎缩的困境，人工智能系统却为关键领域——传染病监测——的效能维持和提升提供了创新路径。
《健康脉动》报道指出，即使是资源配置最完善的卫生部门仍在依赖低效且易出错的传统系统。疾病监测通常需要工作人员手动审阅化验报告、致电医疗机构，并反复编写代码进行数据清洗、分析和可视化。
人工智能已在金融、物流等数据密集型领域证明了其提升决策效率的能力。公共卫生监测系统本质上是社区健康数据的巨型存储库，其他领域已验证的技术工具同样能帮助卫生机构节省时间、提高准确性并加速响应速度。
什么是疾病监测及其重要性？
监测是政府追踪特定人群疾病发生率和健康负担、检测疫情暴发、制定防控政策以及评估干预措施效果的核心机制。各州都要求医疗机构和实验室依法报告特定"法定传染病"。对于传染病监测，主要通过实验室报告体系实现：患者出现症状后就诊→医疗机构采集样本→临床实验室检测病原体→实验室向卫生部门报送结果，这构成了从沙门氏菌到HIV再到新冠等疾病数据收集的基础链条。
通过这种方式监测确诊病例，能使公共卫生机构确信其追踪的是具有公共卫生意义的病例，而非仅是症状非特异性人群。虽然理想情况下报告应通过标准化电子系统传输，但仍有大量报告通过传真或电话完成。更关键的是，无论数据传输方式如何，都必须处理重复记录、纠正错误并补充缺失信息（特别是人口统计学和暴露史数据）。
人工智能优化数据采集与报告
实验室产生着海量数据，虽然部分检测设备能直接输出标准格式数据，但技术人员仍需手动解读结果并录入其他电子系统，最终需将数据转换为标准格式以整合进疾病监测数据库。
人工智能的自然语言处理技术可扫描自由文本的化验报告，自动提取关键信息：检测到的病原体类型、检测方法、检测时间、检测结果，以及患者身份信息（姓名、出生日期、住址、性别、种族等）。这些信息可自动转换为符合公共卫生报告要求的标准化格式。
AI还可实时监控实验室仪器输出数据，自动识别应报告的传染病，无需人工干预即可启动报告流程。在应对报告合规性方面，AI代理程序能持续监测各机构的报告趋势，自动标记异常下降情况、发送提醒邮件，甚至主动致电实验室（由人类监督系统运行）。
人工智能助力数据清洗与整合
流行病学家需要整合来自实验室、医院、门诊等多源数据。AI算法能加速重复数据的识别与合并，例如处理同患者不同姓名/日期的记录，或同一感染的多次检测结果。通过机器学习，系统能持续提升记录匹配的准确性。
大多数化验报告仅包含姓名、年龄、性别、住址等基础信息，而流行病调查需要更多细节：症状起始时间、暴露史、旅行史、住院情况等。传统方式需人工致电患者或医疗机构获取，耗时耗力。AI工具可通过短信链接自动发送在线问卷或语音访谈收集信息，并依法对接医院记录、疫苗登记和死亡证明系统补充缺失数据。
智能数据分析加速
最具前景的应用在于AI对监测数据的分析、可视化和传播。在资源充足的卫生部门，流行病学家使用模型进行疾病"即时预测"和"趋势预测"。然而美国多数县卫生部门缺乏此类专业人才。AI工具可自动整合监测数据与其他本地数据（如急诊记录、急救电话、药店销售），模拟不同干预措施下的疾病发生情况。
AI还能生成定制化数据摘要。传统报告通常由流行病学家撰写，内容艰深且面向专家与公众双重受众。生成式AI可根据受众专业水平差异（决策者、媒体、医护人员或公众）生成适配的信息版本。
隐私与安全仍为核心
尽管监测数据通常不受HIPAA等联邦隐私法约束，但仍需严格遵守州和地方法规。公共卫生AI工具的设计必须：禁止使用可识别信息训练模型、限制授权访问、运行在安全封闭环境中。AI技术本身还可通过自动去识别化和重识别风险测试，帮助平衡数据透明与隐私保护。
未来展望
要实现AI的即时影响，公共卫生机构需要经过验证的数据处理工具和灵活适配的分析系统。这需要公共卫生专家、AI开发者和政策制定者的深度合作，在提升监测系统效率的同时，确保安全和隐私保护机制的完善。
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