報(bào)告人：王勇 研究員

講座日期：2020-12-23

講座時(shí)間：9:00

報(bào)告地點(diǎn)：生物數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)室（文津樓1203），騰訊會(huì)議（會(huì)議ID：688 727 022）

主辦單位：數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院

講座人簡(jiǎn)介：

王勇，解放軍疾病預(yù)防控制中心研究員，主任醫(yī)師，醫(yī)學(xué)博士，軍事科學(xué)院、中國(guó)醫(yī)科大學(xué)和安徽醫(yī)科大學(xué)碩士生導(dǎo)師，北京市科技新星和原總后勤部科技新星。軍隊(duì)科學(xué)技術(shù)委員會(huì)軍隊(duì)流行病學(xué)專業(yè)委員會(huì)常務(wù)委員。國(guó)家瘧疾消除終審評(píng)估組專家，軍隊(duì)和全國(guó)新型冠狀病毒肺炎專家組專家。國(guó)家自然科學(xué)基金和北京市自然科學(xué)基金評(píng)審專家。近年來(lái)處理全軍重大疫情共230余起。參與制訂了《軍隊(duì)甲型H1N1流感防控技術(shù)指南》、《部隊(duì)人感染H7N9禽流感防控技術(shù)指南》、《軍隊(duì)寨卡病毒防控技術(shù)方案》等40多部技術(shù)方案。以第一責(zé)任人承擔(dān)國(guó)家傳染病重大專項(xiàng)、國(guó)家自然科學(xué)基金、軍隊(duì)后勤科研項(xiàng)目等30余項(xiàng)。以第一和通訊作者在Ann Intern Med、CID、EID、JCM、Scientific Report等期刊和國(guó)內(nèi)核心期刊共發(fā)表文章110余篇，主編及參編《現(xiàn)場(chǎng)流行病學(xué)概要》、《軍事行動(dòng)中的預(yù)防醫(yī)學(xué)監(jiān)測(cè)及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估》、《流行病學(xué)》、《中華醫(yī)學(xué)百科全書(shū)-軍隊(duì)流行病學(xué)卷》等專著20部。獲得計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)9項(xiàng)，獲得軍隊(duì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)2項(xiàng)，二等獎(jiǎng)3項(xiàng)，三等獎(jiǎng)1項(xiàng)，中華預(yù)防醫(yī)學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)和三等獎(jiǎng)各1項(xiàng)。

講座簡(jiǎn)介：

傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警是當(dāng)前世界范圍內(nèi)廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題。傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警的主要目的是通過(guò)監(jiān)測(cè)早期發(fā)現(xiàn)傳染病發(fā)生的異常先兆或事件發(fā)展的不良趨勢(shì)，進(jìn)而提高傳染病預(yù)防控制工作的主動(dòng)性和預(yù)見(jiàn)性。我國(guó)自2003年SARS之后建立了以法定報(bào)告?zhèn)魅静榛A(chǔ)的疾病監(jiān)測(cè)信息系統(tǒng)，并在2004年實(shí)現(xiàn)了傳染病疫情網(wǎng)絡(luò)直報(bào)，為傳染病疫情的監(jiān)測(cè)預(yù)警工作提供了更為全面和可靠的的資料來(lái)源、技術(shù)支持和及時(shí)性保障。近年來(lái)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，為傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐，同時(shí)國(guó)內(nèi)外研究者也開(kāi)發(fā)出了多種的監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)，特別是目前傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警方法包括應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體等數(shù)字化手段進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)警，利用癥狀監(jiān)測(cè)、監(jiān)測(cè)傳染病發(fā)生的影響因素進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)警，應(yīng)用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)和各種數(shù)學(xué)模型進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)警等。傳染病監(jiān)測(cè)預(yù)警工作的研究方法不再局限于原有的流行病學(xué)理論，已經(jīng)向?qū)W科交叉和綜合應(yīng)用轉(zhuǎn)變，對(duì)現(xiàn)代公共衛(wèi)生和流行病學(xué)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。

目前我國(guó)建立的傳染病自動(dòng)預(yù)警信息系統(tǒng)（CIDARS）以傳染病時(shí)事報(bào)告的信息為依據(jù)，以歷史疫情資料為基礎(chǔ)，建立了科學(xué)實(shí)用、用于基層的傳染病預(yù)警體系，但是受到不同傳染病暴發(fā)、流行情況復(fù)雜、變化情況難以預(yù)測(cè)，同時(shí)傳染病監(jiān)測(cè)報(bào)告還收到環(huán)境、疫情管理和報(bào)告制度等因素的影響，對(duì)其監(jiān)測(cè)預(yù)警的難度較大，特別是近年來(lái)MERS、Ebola、H7N9以及正在全球流行的COVID-19等多種新發(fā)傳染病的不斷出現(xiàn)，我們的監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)還需要不斷完善監(jiān)測(cè)資料，深入研究監(jiān)測(cè)預(yù)警模型和工作機(jī)制，不斷提高監(jiān)測(cè)預(yù)警的敏感性和特異性。