習近平總書記在中央全面深化改革委員會第十二次會議指出，“這次抗擊新冠肺炎疫情，是對國家治理體系和治理能力的一次大考。要研究和加強疫情防控工作，從體制機制上創新和完善重大疫情防控舉措，健全國家公共衛生應急管理體系，提高應對突發重大公共衛生事件的能力水平”“要鼓勵運用大數據、人工智能、云計算等數字技術，在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面更好發揮支撐作用”。
新冠肺炎疫情的暴發，迫切需要我們采用新理論、新方法、新技術系統研究重大突發疫情應急管理的客觀規律，優化整合應急醫療資源，提高重大疫情應急處置能力，最大限度降低重大疫情的危害和影響。其中，通過大數據技術和平臺，提升應急醫療資源保障系統韌性顯得尤為重要。
提高應急醫療資源保障系統韌性勢在必行
醫療資源保障系統韌性問題最初由歐洲衛生政策研究者提出，埃博拉疫情暴發后逐漸被關注。近年來，新冠肺炎疫情的暴發引起了學者對醫療資源保障系統韌性理論框架的探索。應急醫療資源保障系統韌性是衡量城市韌性的一個重要標尺。
應急醫療資源保障系統的韌性如何直接決定著重大突發疫情防控的效果。有韌性的應急醫療資源保障系統可在面對內外部沖擊時仍保持穩定運行，具有較強的收集、整合和分析能力，預測和應對風險能力，管理能力和發展能力等。
應急醫療資源保障系統韌性包括魯棒性、冗余度、效率度與適應度等4個要素。其中，魯棒性是系統具備的抵抗外部沖擊和擾動的固有屬性，以及面對風險事件和事故時，最大限度維持醫療資源保障系統正常運行狀態的能力；冗余度是當系統內本身含有的要素遭受損壞或系統本身遭受重大損失時，系統增設的備用要素能夠支撐系統正常運行的能力。冗余度越強，系統能承受的外部擾動越大。效率度決定了城市醫療保障系統應對公共突發事件所需的時間和損失的程度，也決定了醫療保障系統恢復安全狀態的時間。適應度是醫療保障系統對風險或突發公共事件應有的適應能力，適應度決定了系統將事故經歷轉化為經驗和彌補缺陷的能力。
新冠肺炎疫情的暴發，對應急醫療資源保障系統造成嚴重沖擊，也暴露了醫療衛生應急管理方面的諸多問題。建立和完善大數據平臺，能夠對醫療資源保障的各個階段進行全要素識別與分析，進行多維度、多尺度、多方位的數據采集和分析；可以更敏銳地預測和感知醫療資源短缺信號，更全面地掌握醫療資源分布、稟賦、結構，更快捷地整合醫療資源，減少重大疫情對醫療資源保障系統的沖擊，最大限度地降低與控制疫情暴發帶來的破壞，從而有效提高應急醫療保障系統韌性。
反之，如果沒有對數據和信息的全方位采集和實時分析，就可能導致重大疫情發生后，中小診所關閉，大量病患集中到大型綜合性醫院進行治療，進而導致專業醫護人員缺乏，病床、隔離場、防疫物資等關鍵要素短缺，還會引發民眾的焦慮與恐慌，大量囤積口罩、消毒品等醫療防護物資，最終可能造成“醫療擠兌”。
大數據為應急醫療資源保障系統賦能
通過大數據技術和平臺提高應急醫療資源保障系統韌性是個系統工程。具體而言，應從以下幾個方面著手：
首先，全面提升應急醫療資源保障的網絡化、數字化、智能化水平，構建基于多元參與主體協同與合作的大數據平臺，從而更好地掌握應急醫療資源的需求預測、生產儲備、交通運輸、分發配送、社會捐贈等各方面信息。充分把握醫療資源保障能力冗余程度，有利于政府部門全面掌握情況，進行形勢判斷，和資源保障系統各參與主體的協同合作。第二，建立完整、動態的城市數據庫。城市數據庫的建立有利于提高城市災害的風險評估效率，改善資料收集、數據使用上的困難。第三，搭建立體、全面、信息化的智能運輸網絡，提高醫療資源保障效率，完善應急物流網絡，充分發揮復合一貫制運輸的特點，促進彼此之間的協同配合、形成互補優勢。
同時，通過大數據平臺對應急醫療資源保障系統進行重構。一是，通過大數據平臺統計分析代表性城市醫院和醫療物資生產企業的醫療物資儲備，評估重大疫情下對醫療資源的需求，估算短缺數量。分析醫院、醫學院、醫療物資生產企業醫療資源儲備能力、供給能力，分析物流企業配送能力。二是，基于需求總量設立重構目標，并根據類別進行分解，設計類別、結構層次和空間配置格局等方面的細化目標。三是，分析醫療資源保障系統重構的參與主體及其網絡結構。四是，分析多元主體的功能、等級、網絡結構等作用機理，從功能完善度、結構合理度和網絡通達度等方面探索主體間相互作用的傳導路徑。
具體而言，應急醫療資源保障系統重構一方面要基于醫療資源大數據分析，可預測重大疫情對醫療資源需求量、城市間聯系強度和醫療資源空間配置格局等。依據預測結果，設置安全儲備；以多元參與主體的關系結構和作用傳導路徑為設計原則，設計應急預案。另一方面，基于醫療資源保障系統韌性評價指數、短缺和應急預案設置，用“短缺率”來刻畫韌性，開展醫療資源保障系統重構的政策仿真實驗，用于評估各項短缺和應急預案的設計效果。此外，還要針對政策仿真實驗結果，明確多元參與主體的責任，制定針對性醫療資源保障策略。
