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五个“数据要素×”典型案例（出版、医疗、药研、应急管理）

来源：数据观综合2024/6/19 8:32:0160

导读

5月24日，国家数据局会同生态环境部、交通运输部、金融监管总局、中国科学院、中国气象局、国家文物局、国家中医药局等相关部门在第七届数字中国建设峰会上发布第一批20个“数据要素×”典型案例。

　　5月24日，国家数据局会同生态环境部、交通运输部、金融监管总局、中国科学院、中国气象局、国家文物局、国家中医药局等相关部门在第七届数字中国建设峰会上发布第一批20个“数据要素×”典型案例，通过示范引领，激励多方主体积极参与，释放数据要素价值。案例涵盖了工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等12个行业和领域，覆盖了北京、上海、浙江、江苏、四川、安徽、湖南、湖北、广东、福建、山东、新疆等12个省市，以及部分中央企业、地方国有企业和民营企业，展示有关单位促进数据要素开发利用的典型经验做法。

　　图书出版数据融合创新应用推动产业转型升级

　　作为文化产业的重要组成部分，出版业高质量发展既是顺应信息化时代发展的需要，也有助于满足人民群众的多样化需求。当前，传统出版行业存在多元化市场需求难以捕捉、数据利用分析能力不足等问题，武汉理工数字传播工程有限公司通过整合出版图书产业链上下游不同渠道的数据资源，打造了智能化数据平台，助力出版单位以数据洞察更好把握市场趋势和用户需求，推动出版业数字化转型与创新发展。

　　一是推动图书出版数据融合汇聚。平台通过整合中国国家版本馆图书数据、1.7亿会员读者数据、全国各省新华集团的线下销售数据，以及京东、天猫、抖音等线上平台的销售数据，构建了包含标签、发行渠道、读者评价、线上数字化服务使用偏好等丰富信息的数据资源库。

　　二是强化数据质量管理。应用全国统一的出版图书数据标准，制定精细化的实施规范，确保数据格式、结构和质量统一。做好清洗、验证、加密及访问控制等精细化数据治理，确保数据准确、可靠和安全。

　　三是开发数据产品与服务。对平台图书数据进行深度挖掘和融合分析，为出版单位提供选题策划、读者偏好、市场风向、竞品分析等数据服务。依托平台丰富的图书出版数据资源，开发人工智能(AI)大模型，推出了首个AI阅读服务数字人等数据产品，拓展图书出版数据应用场景和价值空间。

　　自2014年成立以来，公司为300多家出版单位提供了覆盖知识策划、整合、发行、服务等全链条的1300多款应用与产品，帮助出版单位在文化产品的选题、策划等方面明显提高了效率和准确性，引导出版企业为社会提供更多更符合大众需求的优质文化产品，累计为出版行业创造了近150亿元实际收入。同时，平台紧跟社会文化需求风向，不仅提高了经济效益，也繁荣了文化市场。

　　医疗数据智能化分析辅助提升基层诊疗水平

　　基层医疗卫生体系是守护亿万人民群众身体健康的“第一道防线”，事关每个人的生活质量。但基层医疗机构往往面临人才不足、医生队伍不稳定、资源供给有限等问题，难以完全满足广大群众对医疗服务的需求。为提升基层医疗服务水平，讯飞医疗科技股份有限公司通过对海量医疗数据的收集和分析，构建医疗AI大模型，为基层诊疗提供智能化辅助，促进基层医疗服务提质增效。

　　一是汇聚高质量数据资源训练模型。与中华医学会杂志社、开放医疗与健康联盟等权威机构合作，汇聚公开脱敏数据，构建涵盖疾病知识、症状体征、检验检查、药物信息、临床路径、诊疗规范及指南等内容的数据资源库，训练形成智慧医疗AI模型。

　　二是推进医疗数据与“问、诊、治”场景深度结合。模型与行业信息平台和医院信息系统对接，以“数据不出本地局域网”方式汇聚分析患者病历数据及历史健康信息数据。实现在医生问诊过程中，根据问诊逻辑提示病情问诊；在诊断过程中，对患者病历数据进行智能化分析和判断，协助医生对病情进行合理诊断；在医生下处方和检查检验时，及时给出常见用药和常见检查检验建议，并将异常诊断结果数据及时报送医疗主管部门复核。

　　截至目前，该系统已在全国506个县区的近5.3万个基层医疗机构应用，服务6万余名基层医生，累计提供7.7亿次AI辅诊建议，规范病历2.9亿次。经该系统提醒而修正诊断的有价值病历超139万例，累计识别不合理处方数6200万，AI辅助诊断合理率提升至95%(重点地区97%)，覆盖疾病数量超1680种。

　　高质量药物数据集提高新药研发质效

　　提升创新药自主研发能力关乎国家生物医药产业转型升级，也与国家生物安全自主可控、国民生命健康紧密相连。高质量药物数据在新药研发的过程中至关重要，目前国内药物数据来自不同细分领域的学术数据库，存在流通不畅、资源分散和标准不统一等问题。

　　北京市计算中心有限公司通过多渠道、合规收集海量药物研发关键数据，建立专业的新药研发数据集，进行智能化分析和数据挖掘，有效降低新药研发周期，赋能上百个新药研发项目。

　　一是多渠道收集药物研发数据。通过公开数据库下载、文献信息整理、公开渠道购买等多种方式，收集药物相关的分子结构、理化性质和靶点信息等药物研发关键数据，并通过计算机辅助和人工校验确保数据质量可靠，为科研人员提供了较强的数据支持，明显提高药物研发的准确性、可靠性和实用性。

　　二是建立高质量新药研发数据集。对汇聚数据进行统一处理，形成能够支撑药物数据研发的高质量数据集，该数据集包括小分子、多肽和蛋白靶点数据，其中小分子和多肽信息400余万条(几乎覆盖当前全部药物数据领域)，潜在的药物活性位点超过11万个。

　　三是智能化分析和挖掘数据。基于人工智能算法对药物数据集进行数据挖掘和药物特征提取，形成疾病相关的药物有效特征，为新疾病靶点预测和对应药物研发提供准确、个性化、智能化分析服务。目前已与全国30余家高校和科研院所开展合作，利用高质量药物数据集和智能服务开展的新药研发项目100余项，人工智能预测靶点超1万余个，基本覆盖了已知疾病。

　　“一网统管”风险防控与应急指挥体系

　　——以高质量数据要素推动应急管理能力提升

　　应急管理担负保护人民群众生命财产安全和维护社会稳定的重要使命。先进的技术支持是实施好应急预防和救援处置的有效保障。当前，应急管理领域存在数据共享融合深度不足，对安全生产、自然灾害防治和突发事件处置支撑力度有限等问题。

　　广东省应急管理厅全面整合气象、水利、林业等跨部门监测数据以及危化、矿山等企业物联感知数据，构建个性化的应急场景智能算法，打造共建、共治、共创、共享的应急管理信息化新模式，推进跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务协同治理，切实提升应急管理业务综合实战能力。

　　一是加快数据汇聚融合，夯实数据支撑基础。梳理完善应急管理部门公共数据资源目录和数据需求目录，加快推动数据资源汇聚共享，已成功接入27个外部厅局以及14个应急厅内部机构，涵盖1171类业务数据，总量高达36.1亿条，提供1372类数据服务，有效促进了数据要素在跨部门、跨系统、跨平台间的顺畅流通。

　　二是构建应急智能算法，为业务场景提供精准支持。面向应急管理行业监测预警、监督管理、辅助决策和指挥调度等业务需求，结合人口、电力、工程机械、化工商品价格等指数以及各类监测预警、巡查上报、预测分析数据，构建数据模型开展智能辅助分析，有效提高应急管理部门预测、预警、预知能力和及时处置、科学救援等数据智能辅助决策能力。2023年，广东省通过实时监测台风路径、渔船坐标、水位监测数据等重要信息，有效应对了30轮强降雨和6次台风，未发生群死群伤和重要工程损毁事件。

　　强化大数据应用构建数字应急体系

　　应急管理是国家治理体系和治理能力的重要组成部分，担负保护人民群众生命财产安全和维护社会稳定的重要使命。应急管理涉及地质、森林、海洋、河流等业务场景众多，对打通部门间数据共享，推动实现各场景业务高效协同具有迫切需求。福建省电子政务建设运营有限公司通过打通数据间壁垒，汇聚部、省、市三级应急基础信息资源，搭建数字应急综合应用平台，实现多种灾害预警，强化全链条监管，为全省“数字应急”体系建设提供有力支撑。

　　一是高效汇聚应急数据。实现与应急管理部、各地市应急平台的纵向贯通，与省级气象、水利、地质等20多个行业厅局的39个关联业务系统横向链接，汇聚约59.8亿条气象预报、应急物资、救援队伍等应急基础数据及89万条部级、2.41亿条省级危险化学品、工贸、矿山等企业基础信息数据。

　　二是数据赋能监测预警。接入危化品、非煤矿山、森林防火、海上安全等重点领域1.4万条感知数据和2.2万路视频监控，依托风险评估模型、AI视频分析等技术，自动发布预警信息(如图1所示)，实现安全生产隐患的主动监测，推动应急管理“以治为主”向“以防为主”转变。2023年以来，全省消除各类传感器异常报警约19万次，处置各类安全事故550余起，事故死亡人数下降11%。

　　三是推进一体化监管执法。结合企业画像数据治理模型，动态建立全省监管对象台账库，将5.1万家危化品、烟花爆竹、矿山、工贸等企业纳入管理平台，通过构建安全生产指数，实现精准监管、靶向治理。

　　四是高效协同应急指挥救援。汇聚全省多部门、跨层级3万多条救援相关数据，提升各部门在应急救援场景下的协同作战能力。基于应急联动小程序等方式快速调度队伍、装备等，实时掌握救援进展动态，做到快速响应、高效协同、扁平化指挥调度

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