以数据智能赋能防疫 汉嘉设计绘就公共卫生智慧防控新蓝图

　　

　　近年来，国家对公共卫生体系建设的重视程度日益提升，始终将其视为保障人民生命健康的重要基石。“健康中国”战略稳步推进，传染病防控在其中占据核心地位。从《“十四五”公共卫生体系建设规划》的全面擘画，到“强化监测预警、提升应急响应”等具体部署的落地实施，清晰展现出国家以科技赋能防控为关键手段，全力构建智慧化公共卫生防线的坚定决心。在科技创新驱动下，公共卫生领域不断迎来新变革，为守护大众健康提供了更为坚实的支撑。

　　在这样的大背景下，汉嘉设计（300746.SZ）旗下的伏泰科技公卫团队多年来深耕传染病预测模型领域，以数据智能作为核心驱动力，为“防疫战场”注入强大新动能。目前，团队已深度参与吉林、江西、安徽、海南、辽宁等多省统筹传染病多点触发预警与应急指挥系统的建设工作，为筑牢公共卫生安全防线贡献了重要力量。

　　SIR模型作为国际通用的传染病预测模型，历经发展衍生出SEIR、SEIRD、SEIRAD等多种变体，被广泛应用于各类传染病的研究与预测。伏泰科技联合众多科研机构及学者，以SEIR模型为基础展开深入研究，持续推动该模型的发展与完善。他们极大地丰富了现有模型的可调参数，在传播率β、潜伏期转化率σ、潜伏期传播率p、康复率γ、移除率μ等基础参数之上，进一步拓展出大量可调节参数或影响因素，让疫情防控工作做到心中有“数”。

　　在实际应用中，该模型通过三类场景为防疫决策赋能，实战价值显著。对于疾控部门而言，能够预测疫情峰值、感染规模，从而提前筹备医疗资源。例如，当R0≥5.5时，便需储备5000张隔离床位（R0指1个感染者在传染期内平均能传染的新易感者数量）；还能评估防控措施的成本效益，如对比全民核酸与精准流调在感染控制效果及经济成本方面的差异。

　　对于医疗机构，模型可助力动态调整床位分配与医护排班。若模型预测某医院10天后感染者将激增300%，便能提前启动重症救治专班；同时，优化药物/疫苗投放策略，针对高传播区域优先接种，以降低整体感染率。政府部门在决策过程中，也能依据模型动态调整床位分配、医护排班，优化药物/疫苗投放策略，做出更科学的决策。

　　依托成熟的多元AI大模型平台，伏泰科技将继续深化模型研究。结合社会和政府需求，进一步挖掘预测模型的价值，拓展应用场景，让模型发挥更大的社会价值。同时，团队还将结合伏泰城市治理数字化整体解决方案，把疫情预测模块接入城市大脑，联动交通、教育、商业等系统。通过结合历史防控成效、经费投入等数据，提供防疫成本与社会代价数据关联的综合模型，助力做出更科学的防疫决策，赋能城市运行管理，引领行业智能化升级。（CIS）