漫谈如何实现动物疫病监测体系效能最大化

三者协同：现代化监测体系的整合路径与实践探索

价值导向、知识更新与数据驱动并非孤立存在，而是形成“目标引领－技术支撑－工具赋能”的协同闭环，价值导向为知识更新和数据驱动提供方向指引，知识更新为价值实现和数据应用提供技术支撑，数据驱动则为价值评估和知识验证提供反馈机制，三者协同效能共同推动动物疫病监测体系向更高水平发展。

理论框架与制度保障

“同一健康”理念为协同提供核心框架，价值导向锚定“动物－人类－环境”综合目标，知识更新整合兽医学、生态学等多学科技术，数据驱动实现跨领域信息融合。制度层面，农业农村部建立“季度形势会商结合年度评估调整”机制，2023年通过会商优化13种疫病监测方案，将3项新技术纳入标准流程，新增2类数据采集指标。反馈循环逻辑：监测数据（如布鲁氏菌病阳性率上升）触发知识更新（研发快速检测技术），进而调整价值优先级（强化牧区监测资源投入），形成“数据－知识－价值”的动态优化循环。

协同整合的实践成效

宁夏智慧监管体系：以“全链条防控”为价值目标，整合物联网监测（知识更新）与大数据分析（数据驱动），实现“一畜一码”溯源，监测效率提升70%，2023年重大疫病零发。

杭州哨点网络：以“公共卫生优先”为导向，应用NGS测序技术（知识更新）与数据直报系统（数据驱动），人畜共患病预警准确率达95%，相关经验被纳入《全国动物疫病监测工作指南》。

现存瓶颈与优化策略

价值导向、知识更新与数据驱动的协同整合面临多重挑战：一是认识不足，部分地区将监测视为单纯技术工作，方案无明确价值目标；二是资源约束，中西部基层面临经费、设备短缺，乡镇兽医站缺乏先进检测设备；三是机制壁垒，跨部门协作与数据共享受阻（如舟山市平台并轨缓慢）；四是标准不统一，各地系统难以互联互通；五是人才短缺，复合型人才稀缺且培训偏重传统技能。针对上述挑战和困境，推动价值导向、知识更新与数据驱动的深度协同，需要采取系统化的优化路径和发展策略。制定三位一体协同框架，在国家计划中明确整合要求，增加价值导向的多元维度、知识更新的系统安排和数据驱动的具体规范，形成三位一体的监测指导文件，省级方案则应结合本地实际进一步细化，兼顾统一与灵活。

完善基础设施是协同整合的物质保障，应加大对动物疫病监测的投入，特别是基层监测网络和数字化设施的建设。基层兽医机构应配备必要的“实验室检测设备”，提高自主检测能力。市级以上机构则应推进智能化监测设备的应用。基础设施的建设应遵循“适度超前、经济高效”的原则，既满足当前需求，又为未来发展预留空间，避免重复建设和资源浪费。

建立统一的数据标准和管理平台是数据驱动的技术基础。应进一步完善“兽医卫生综合信息平台”的功能，推动各级监测机构的数据直联直报。数据标准的制定应考虑与卫生健康、生态环境等部门数据的兼容性，为跨部门数据共享创造条件。统一平台的建设应采取“分层部署、分级管理”的模式，兼顾中央统筹和地方自主性。

强化人才培养和队伍建设是协同整合的长远之计。应改革兽医人才培养模式，增加数据科学、风险评估、价值分析等培训内容，培养复合型人才。可以借鉴某地区“设立兽医科研基金，支持兽医人员进行动物疾病防治研究”的做法，鼓励知识创新和技术应用。人才队伍建设还应注重基层人员的培训，提高整体队伍素质。

健全多维度定期评估机制是确保协同效果的重要保障，形成改进循环。应建立动物疫病监测的定期评估制度，从价值实现、知识应用和数据质量多维度进行评价。可以参考农场动物疫病监测与防控计划中的评估指标，如“疫病监测数据的及时性与准确性，确保监测覆盖率达到90%以上”等量化标准。评估结果应及时反馈并用于监测方案的调整，形成持续改进的循环。

首页前一页4/5后一页尾页