漫谈如何实现动物疫病监测体系效能最大化

流行病学方法：从“描述性分析”到“风险预判”

现代流行病学已从简单的疾病分布描述发展到多因素、多层次的系统分析，为动物疫病监测提供了更加丰富的理论工具。农业农村部强调“监测与流调深度融合”，要求发现疫病流行特点改变、新发疫病或短时间内大量动物发病等情况时，及时开展流行病学调查。如上海市2023年H7N9疫情处置中，通过时空流行病学模型定位风险核心区，将监测范围从全域压缩至3个区（县），资源利用率提升60%。紧急调查不仅服务于当前疫情处置，其积累的经验和知识也为未来类似事件的应对提供参考，形成知识更新的良性循环。技术创新应用：地理信息系统（GIS）与大数据结合实现精准布点——舟山市针对海岛地理特点和台风频发的气候特征，优化监测采样模式，推行“重点场定期采样﹢网格化随机采样﹢养殖户应急送样”联动模式，提高了监测的针对性和适应性。

人才培育：从“技能培训”到“复合能力建设”

专业化人才是知识落地的关键。我国建立“国家级骨干培训﹢省级全员轮训﹢县级实操培训”三级体系，2023年累计培训兽医人员12万人次，其中，“数据分析师资”培训占比提升至15%。基层创新“产学研联动”模式，如泰州市疫控中心与扬州大学合作开设“监测技术研修班”，培养既懂兽医专业、又掌握数据分析的复合型人才86名，其中32人获WOAH认证资质。国际知识引进：通过WOAH合作项目，我国每年选派50名技术人员赴欧盟学习疫病净化监测经验，将“无疫小区监测评估体系”本土化改造后在15个省份推广。

数据驱动：监测模式创新的数字赋能路径

在数字化时代背景下，数据已成为动物疫病监测的核心要素和驱动力。数据驱动重构监测全流程，通过“多源采集－智能分析－闭环应用”实现从“被动响应”到“主动预警”的转型，成为现代化监测体系的核心引擎，为动物疫病防控决策提供科学依据。从数据采集到分析应用的整个价值链优化，构成了现代动物疫病监测的新范式。

多源数据整合：构建“立体感知网络”

监测数据已从“单一检测数据”扩展至全链条信息。农业农村部建议各地“逐步探索将动物诊疗单位和养殖场（户)执业兽医诊断报告等信息纳入国家动物疫病监测和流行病学调查体系”，上海市进一步将兽医诊疗报告、环境监测数据纳入监测体系，形成“动物－环境－人类”三维数据矩阵，使预警准确率提升35%。多源数据采集策略，极大地扩展了监测数据的维度和体量，为疫病风险分析提供了更加丰富的信息基础。监测网点的科学布局是实现高质量数据采集的前提条件。杭州市在养殖、屠宰、无害化处理等关键场所布局54个动物疫病监测哨点，形成了“覆盖广泛、反应灵敏”的监测网络；舟山市新增20个省级哨点，构建“国家级－省级－县级”三级数据采集网络，实现海岛区域监测全覆盖。与我国畜牧业生产特点和疫病流行规律相匹配的科学布点，确保了数据采集的代表性和时效性。

数字技术赋能：监测流程的效率革命

物联网与人工智能技术推动监测自动化。农业农村部数据显示，智能养殖监测系统“通过安装传感器和监控设备，实时监测动物健康状况和环境数据”，预计将覆盖全国20%的规模化养殖场，可实时采集猪群体温、采食量等数据，异常值自动触发采样预警；宁夏“智慧中枢”整合AI图像识别技术，实现屠宰场疫病症状自动筛查。大数据分析技术的应用，使动物疫病监测从数据收集向知识发现转变，提高了监测工作的前瞻性和科学性。数据管理升级：全国大部分县级疫控机构已应用“兽医卫生综合信息平台”，实现数据直采直报，杭州市通过该平台将数据上报时间从3天压缩至2小时，跨部门共享延迟从72小时降至4小时。

智能预警与闭环管理：数据价值的落地转化

数据驱动的最高境界是实现疫病的智能预警和风险闭环管理，预警模型构建是数据驱动的核心目标。宁夏基于10年监测数据建立XGBoost机器学习模型，重大疫情预警响应时间缩短至2小时，风险评估模型的准确性和时效性已达到较高水平；泰州市建立“监测－预警－处置－评估”闭环机制，一旦发现监测异常，要及时开展流行病学调查，扩大监测范围，确保规范处置。基于数据的快速响应机制，是智能预警系统的核心要素。动物疫病防控涉及多部门、多层级、多主体，数据共享是实现协同防控的基础条件。农业农村部与国家卫生健康委建立人畜共患病防控协作机制，数据共享机制打破了部门壁垒，形成了防控合力。国际层面，我国按WOAH要求每季度上报外来疫病监测数据，为全球疫情预警提供支撑。

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