5月24日，國(guó)家數(shù)據(jù)局會(huì)同生態(tài)環(huán)境部、交通運(yùn)輸部、金融監(jiān)管總局、中國(guó)科學(xué)院、中國(guó)氣象局、國(guó)家文物局、國(guó)家中醫(yī)藥局等相關(guān)部門(mén)在第七屆數(shù)字中國(guó)建設(shè)峰會(huì)上發(fā)布第一批20個(gè)“數(shù)據(jù)要素×”典型案例，通過(guò)示范引領(lǐng)，激勵(lì)多方主體積極參與，釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值。案例涵蓋了工業(yè)制造、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、商貿(mào)流通、交通運(yùn)輸、金融服務(wù)、科技創(chuàng)新、文化旅游、醫(yī)療健康、應(yīng)急管理、氣象服務(wù)、城市治理、綠色低碳等12個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，覆蓋了北京、上海、浙江、江蘇、四川、安徽、湖南、湖北、廣東、福建、山東、新疆等12個(gè)省市，以及部分中央企業(yè)、地方國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)，展示有關(guān)單位促進(jìn)數(shù)據(jù)要素開(kāi)發(fā)利用的典型經(jīng)驗(yàn)做法。
01
圖書(shū)出版數(shù)據(jù)融合創(chuàng)新應(yīng)用推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)
作為文化產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，出版業(yè)高質(zhì)量發(fā)展既是順應(yīng)信息化時(shí)代發(fā)展的需要，也有助于滿足人民群眾的多樣化需求。當(dāng)前，傳統(tǒng)出版行業(yè)存在多元化市場(chǎng)需求難以捕捉、數(shù)據(jù)利用分析能力不足等問(wèn)題，武漢理工數(shù)字傳播工程有限公司通過(guò)整合出版圖書(shū)產(chǎn)業(yè)鏈上下游不同渠道的數(shù)據(jù)資源，打造了智能化數(shù)據(jù)平臺(tái)，助力出版單位以數(shù)據(jù)洞察更好把握市場(chǎng)趨勢(shì)和用戶(hù)需求，推動(dòng)出版業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新發(fā)展。
一是推動(dòng)圖書(shū)出版數(shù)據(jù)融合匯聚。平臺(tái)通過(guò)整合中國(guó)國(guó)家版本館圖書(shū)數(shù)據(jù)、1.7億會(huì)員讀者數(shù)據(jù)、全國(guó)各省新華集團(tuán)的線下銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，以及京東、天貓、抖音等線上平臺(tái)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，構(gòu)建了包含標(biāo)簽、發(fā)行渠道、讀者評(píng)價(jià)、線上數(shù)字化服務(wù)使用偏好等豐富信息的數(shù)據(jù)資源庫(kù)。
二是強(qiáng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量管理。應(yīng)用全國(guó)統(tǒng)一的出版圖書(shū)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，制定精細(xì)化的實(shí)施規(guī)范，確保數(shù)據(jù)格式、結(jié)構(gòu)和質(zhì)量統(tǒng)一。做好清洗、驗(yàn)證、加密及訪問(wèn)控制等精細(xì)化數(shù)據(jù)治理，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、可靠和安全。
三是開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)。對(duì)平臺(tái)圖書(shū)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和融合分析，為出版單位提供選題策劃、讀者偏好、市場(chǎng)風(fēng)向、競(jìng)品分析等數(shù)據(jù)服務(wù)。依托平臺(tái)豐富的圖書(shū)出版數(shù)據(jù)資源，開(kāi)發(fā)人工智能(AI)大模型，推出了首個(gè)AI閱讀服務(wù)數(shù)字人等數(shù)據(jù)產(chǎn)品，拓展圖書(shū)出版數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值空間。
自2014年成立以來(lái)，公司為300多家出版單位提供了覆蓋知識(shí)策劃、整合、發(fā)行、服務(wù)等全
鏈條的1300多款應(yīng)用與產(chǎn)品，幫助出版單位在文化產(chǎn)品的選題、策劃等方面明顯提高了效率和準(zhǔn)確性，引導(dǎo)出版企業(yè)為社會(huì)提供更多更符合大眾需求的優(yōu)質(zhì)文化產(chǎn)品，累計(jì)為出版行業(yè)創(chuàng)造了近150億元實(shí)際收入。同時(shí)，平臺(tái)緊跟社會(huì)文化需求風(fēng)向，不僅提高了經(jīng)濟(jì)效益，也繁榮了文化市場(chǎng)。
02
醫(yī)療數(shù)據(jù)智能化分析輔助提升基層診療水平
基層醫(yī)療衛(wèi)生體系是守護(hù)億萬(wàn)人民群眾身體健康的“第一道防線”，事關(guān)每個(gè)人的生活質(zhì)量。但基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)往往面臨人才不足、醫(yī)生隊(duì)伍不穩(wěn)定、資源供給有限等問(wèn)題，難以完全滿足廣大群眾對(duì)醫(yī)療服務(wù)的需求。為提升基層醫(yī)療服務(wù)水平，訊飛醫(yī)療科技股份有限公司通過(guò)對(duì)海量醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集和分析，構(gòu)建醫(yī)療AI大模型，為基層診療提供智能化輔助，促進(jìn)基層醫(yī)療服務(wù)提質(zhì)增效。
一是匯聚高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源訓(xùn)練模型。與中華醫(yī)學(xué)會(huì)雜志社、開(kāi)放醫(yī)療與健康聯(lián)盟等權(quán)威機(jī)構(gòu)合作，匯聚公開(kāi)脫敏數(shù)據(jù)，構(gòu)建涵蓋疾病知識(shí)、癥狀體征、檢驗(yàn)檢查、藥物信息、臨床路徑、診療規(guī)范及指南等內(nèi)容的數(shù)據(jù)資源庫(kù)，訓(xùn)練形成
智慧醫(yī)療AI模型。
二是推進(jìn)醫(yī)療數(shù)據(jù)與“問(wèn)、診、治”場(chǎng)景深度結(jié)合。模型與行業(yè)信息平臺(tái)和醫(yī)院信息系統(tǒng)對(duì)接，以“數(shù)據(jù)不出本地局域網(wǎng)”方式匯聚分析患者病歷數(shù)據(jù)及歷史健康信息數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)在醫(yī)生問(wèn)診過(guò)程中，根據(jù)問(wèn)診邏輯提示病情問(wèn)診；在診斷過(guò)程中，對(duì)患者病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析和判斷，協(xié)助醫(yī)生對(duì)病情進(jìn)行合理診斷；在醫(yī)生下處方和檢查檢驗(yàn)時(shí)，及時(shí)給出常見(jiàn)用藥和常見(jiàn)檢查檢驗(yàn)建議，并將異常診斷結(jié)果數(shù)據(jù)及時(shí)報(bào)送醫(yī)療主管部門(mén)復(fù)核。
截至目前，該系統(tǒng)已在全國(guó)506個(gè)縣區(qū)的近5.3萬(wàn)個(gè)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)用，服務(wù)6萬(wàn)余名基層醫(yī)生，累計(jì)提供7.7億次AI輔診建議，規(guī)范病歷2.9億次。經(jīng)該系統(tǒng)提醒而修正診斷的有價(jià)值病歷超139萬(wàn)例，累計(jì)識(shí)別不合理處方數(shù)6200萬(wàn)，AI輔助診斷合理率提升至95%(重點(diǎn)地區(qū)97%)，覆蓋疾病數(shù)量超1680種。
03
高質(zhì)量藥物數(shù)據(jù)集提高新藥研發(fā)質(zhì)效
提升創(chuàng)新藥自主研發(fā)能力關(guān)乎國(guó)家生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，也與國(guó)家生物安全自主可控、國(guó)民生命健康緊密相連。高質(zhì)量藥物數(shù)據(jù)在新藥研發(fā)的過(guò)程中至關(guān)重要，目前國(guó)內(nèi)藥物數(shù)據(jù)來(lái)自不同細(xì)分領(lǐng)域的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，存在流通不暢、資源分散和標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問(wèn)題。
北京市計(jì)算中心有限公司通過(guò)多渠道、合規(guī)收集海量藥物研發(fā)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，建立專(zhuān)業(yè)的新藥研發(fā)數(shù)據(jù)集，進(jìn)行智能化分析和數(shù)據(jù)挖掘，有效降低新藥研發(fā)周期，賦能上百個(gè)新藥研發(fā)項(xiàng)目。
一是多渠道收集藥物研發(fā)數(shù)據(jù)。通過(guò)公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)下載、文獻(xiàn)信息整理、公開(kāi)渠道購(gòu)買(mǎi)等多種方式，收集藥物相關(guān)的分子結(jié)構(gòu)、理化性質(zhì)和靶點(diǎn)信息等藥物研發(fā)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并通過(guò)計(jì)算機(jī)輔助和人工校驗(yàn)確保數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠，為科研人員提供了較強(qiáng)的數(shù)據(jù)支持，明顯提高藥物研發(fā)的準(zhǔn)確性、可靠性和實(shí)用性。
二是建立高質(zhì)量新藥研發(fā)數(shù)據(jù)集。對(duì)匯聚數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一處理，形成能夠支撐藥物數(shù)據(jù)研發(fā)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包括小分子、多肽和蛋白靶點(diǎn)數(shù)據(jù)，其中小分子和多肽信息400余萬(wàn)條(幾乎覆蓋當(dāng)前全部藥物數(shù)據(jù)領(lǐng)域)，潛在的藥物活性位點(diǎn)超過(guò)11萬(wàn)個(gè)。
三是智能化分析和挖掘數(shù)據(jù)。基于人工智能算法對(duì)藥物數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和藥物特征提取，形成疾病相關(guān)的藥物有效特征，為新疾病靶點(diǎn)預(yù)測(cè)和對(duì)應(yīng)藥物研發(fā)提供準(zhǔn)確、個(gè)性化、智能化分析服務(wù)。目前已與全國(guó)30余家高校和科研院所開(kāi)展合作，利用高質(zhì)量藥物數(shù)據(jù)集和智能服務(wù)開(kāi)展的新藥研發(fā)項(xiàng)目100余項(xiàng)，人工智能預(yù)測(cè)靶點(diǎn)超1萬(wàn)余個(gè)，基本覆蓋了已知疾病。
04
“一網(wǎng)統(tǒng)管”風(fēng)險(xiǎn)防控與應(yīng)急指揮體系
——以高質(zhì)量數(shù)據(jù)要素推動(dòng)應(yīng)急管理能力提升
應(yīng)急管理?yè)?dān)負(fù)保護(hù)人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全和維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定的重要使命。先進(jìn)的技術(shù)支持是實(shí)施好應(yīng)急預(yù)防和救援處置的有效保障。當(dāng)前，應(yīng)急管理領(lǐng)域存在數(shù)據(jù)共享融合深度不足，對(duì)安全生產(chǎn)、自然災(zāi)害防治和突發(fā)事件處置支撐力度有限等問(wèn)題。
廣東省應(yīng)急管理廳全面整合氣象、水利、林業(yè)等跨部門(mén)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及危化、礦山等企業(yè)物聯(lián)感知數(shù)據(jù)，構(gòu)建個(gè)性化的應(yīng)急場(chǎng)景智能算法，打造共建、共治、共創(chuàng)、共享的應(yīng)急管理信息化新模式，推進(jìn)跨層級(jí)、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門(mén)、跨業(yè)務(wù)協(xié)同治理，切實(shí)提升應(yīng)急管理業(yè)務(wù)綜合實(shí)戰(zhàn)能力。
一是加快數(shù)據(jù)匯聚融合，夯實(shí)數(shù)據(jù)支撐基礎(chǔ)。梳理完善應(yīng)急管理部門(mén)公共數(shù)據(jù)資源目錄和數(shù)據(jù)需求目錄，加快推動(dòng)數(shù)據(jù)資源匯聚共享，已成功接入27個(gè)外部廳局以及14個(gè)應(yīng)急廳內(nèi)部機(jī)構(gòu)，涵蓋1171類(lèi)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，總量高達(dá)36.1億條，提供1372類(lèi)數(shù)據(jù)服務(wù)，有效促進(jìn)了數(shù)據(jù)要素在跨部門(mén)、跨系統(tǒng)、跨平臺(tái)間的順暢流通。
二是構(gòu)建應(yīng)急智能算法，為業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供精準(zhǔn)支持。面向應(yīng)急管理行業(yè)監(jiān)測(cè)預(yù)警、監(jiān)督管理、輔助決策和指揮調(diào)度等業(yè)務(wù)需求，結(jié)合人口、電力、工程機(jī)械、化工商品價(jià)格等指數(shù)以及各類(lèi)監(jiān)測(cè)預(yù)警、巡查上報(bào)、預(yù)測(cè)分析數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型開(kāi)展智能輔助分析，有效提高應(yīng)急管理部門(mén)預(yù)測(cè)、預(yù)警、預(yù)知能力和及時(shí)處置、科學(xué)救援等數(shù)據(jù)智能輔助決策能力。2023年，廣東省通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)臺(tái)風(fēng)路徑、漁船坐標(biāo)、水位監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等重要信息，有效應(yīng)對(duì)了30輪強(qiáng)降雨和6次臺(tái)風(fēng)，未發(fā)生群死群傷和重要工程損毀事件。
05
強(qiáng)化大數(shù)據(jù)應(yīng)用 構(gòu)建數(shù)字應(yīng)急體系
應(yīng)急管理是國(guó)家治理體系和治理能力的重要組成部分，擔(dān)負(fù)保護(hù)人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全和維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定的重要使命。應(yīng)急管理涉及地質(zhì)、森林、海洋、河流等業(yè)務(wù)場(chǎng)景眾多，對(duì)打通部門(mén)間數(shù)據(jù)共享，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)各場(chǎng)景業(yè)務(wù)高效協(xié)同具有迫切需求。福建省電子政務(wù)建設(shè)運(yùn)營(yíng)有限公司通過(guò)打通數(shù)據(jù)間壁壘，匯聚部、省、市三級(jí)應(yīng)急基礎(chǔ)信息資源，搭建數(shù)字應(yīng)急綜合應(yīng)用平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)多種災(zāi)害預(yù)警，強(qiáng)化全鏈條監(jiān)管，為全省“數(shù)字應(yīng)急”體系建設(shè)提供有力支撐。
一是高效匯聚應(yīng)急數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)與應(yīng)急管理部、各地市應(yīng)急平臺(tái)的縱向貫通，與省級(jí)氣象、水利、地質(zhì)等20多個(gè)行業(yè)廳局的39個(gè)關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)系統(tǒng)橫向鏈接，匯聚約59.8億條氣象預(yù)報(bào)、應(yīng)急物資、救援隊(duì)伍等應(yīng)急基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及89萬(wàn)條部級(jí)、2.41億條省級(jí)危險(xiǎn)化學(xué)品、工貿(mào)、礦山等企業(yè)基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)。
二是數(shù)據(jù)賦能監(jiān)測(cè)預(yù)警。接入?；?、非煤礦山、森林防火、海上安全等重點(diǎn)領(lǐng)域1.4萬(wàn)條感知數(shù)據(jù)和2.2萬(wàn)路視頻監(jiān)控，依托風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、AI視頻分析等技術(shù)，自動(dòng)發(fā)布預(yù)警信息(如圖1所示)，實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)隱患的主動(dòng)監(jiān)測(cè)，推動(dòng)應(yīng)急管理“以治為主”向“以防為主”轉(zhuǎn)變。2023年以來(lái)，全省消除各類(lèi)傳感器異常報(bào)警約19萬(wàn)次，處置各類(lèi)安全事故550余起，事故死亡人數(shù)下降11%。
三是推進(jìn)一體化監(jiān)管執(zhí)法。結(jié)合企業(yè)畫(huà)像數(shù)據(jù)治理模型，動(dòng)態(tài)建立全省監(jiān)管對(duì)象臺(tái)賬庫(kù)，將5.1萬(wàn)家危化品、煙花爆竹、礦山、工貿(mào)等企業(yè)納入管理平臺(tái)，通過(guò)構(gòu)建安全生產(chǎn)指數(shù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)監(jiān)管、靶向治理。
四是高效協(xié)同應(yīng)急指揮救援。匯聚全省多部門(mén)、跨層級(jí)3萬(wàn)多條救援相關(guān)數(shù)據(jù)，提升各部門(mén)在應(yīng)急救援場(chǎng)景下的協(xié)同作戰(zhàn)能力?；趹?yīng)急聯(lián)動(dòng)小程序等方式快速調(diào)度隊(duì)伍、裝備等，實(shí)時(shí)掌握救援進(jìn)展動(dòng)態(tài)，做到快速響應(yīng)、高效協(xié)同、扁平化指揮調(diào)度
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