賈 斌，張 陽，花 嶸，梁永全

(山東科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266590)

一、引言

自2019年12月中旬以來，一種被世界衛(wèi)生組織命名為COVID-2019的新型冠狀病毒大規(guī)模疫情突然暴發(fā)，并逐步發(fā)展成為世界范圍內(nèi)的高級別公共衛(wèi)生安全事件。COVID-2019嚴(yán)重威脅到我國乃至世界各國人民的身體健康及生命安全，造成了不可估量的損失[1]。作為較早發(fā)現(xiàn)疫情的地區(qū)之一，我國政府對其采取了積極有效的防控手段，例如實(shí)行“關(guān)口前移措施”[2]等，取得了顯著效果。在應(yīng)對疫情的過程中，“中國力量、中國效率、中國速度”已經(jīng)受到世界衛(wèi)生組織以及多個(gè)國家領(lǐng)導(dǎo)人的一致好評，堪稱全球大規(guī)模疫情防疫工作的典范。然而，由于像COVID-2019這種大規(guī)模疫情具有突發(fā)性、未知性和不可預(yù)測性等一系列特點(diǎn)，在應(yīng)對此類公共衛(wèi)生安全事件過程中，整個(gè)社會體系的某些環(huán)節(jié)或者個(gè)別管理部門會存在管理制度僵化、協(xié)同防控部署遲緩、公共大數(shù)據(jù)共享管理模式滯后等諸多問題。因此，針對當(dāng)前突發(fā)疫情風(fēng)險(xiǎn)的防范、治理、溯源、協(xié)作等相關(guān)工作，亟需通過區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)，合理進(jìn)行多部門信息共享，加強(qiáng)疫情研判能力，實(shí)現(xiàn)快速智能決策，提高協(xié)同防控水平，從而及時(shí)調(diào)整防控策略，實(shí)施精準(zhǔn)防控部署，并優(yōu)化各類輸入人員的隔離措施。

區(qū)塊鏈?zhǔn)侨ブ行幕姆植际劫~本,被用于記錄歷史交易數(shù)據(jù),具有不可篡改、不可偽造、可驗(yàn)證性、可追溯性等技術(shù)優(yōu)勢[3]。區(qū)塊鏈技術(shù)的研究與應(yīng)用呈現(xiàn)出暴發(fā)式增長態(tài)勢，被認(rèn)為是繼大型機(jī)、個(gè)人電腦、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)/社交網(wǎng)絡(luò)之后計(jì)算范式的第五次顛覆式創(chuàng)新[4]。2019年10月24日，習(xí)近平總書記在中央政治局第十八次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)，要把區(qū)塊鏈作為核心技術(shù)自主創(chuàng)新重要突破口，加快推動(dòng)區(qū)塊鏈技術(shù)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。利用區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建智慧城市，協(xié)同智慧民生服務(wù)平臺、智慧城管信息服務(wù)平臺、智慧政務(wù)信息服務(wù)平臺和智慧經(jīng)濟(jì)信息服務(wù)平臺，能夠在突發(fā)性大規(guī)模疫情出現(xiàn)時(shí)，實(shí)現(xiàn)快速智能決策、信息共享和協(xié)同防控，防止疫情進(jìn)一步擴(kuò)大，協(xié)調(diào)做好疫情防范工作，從而最大化地保證人民生命安全和社會的安定和諧[5]。

鑒于此，為了突出大數(shù)據(jù)時(shí)代區(qū)塊鏈和人工智能的技術(shù)優(yōu)勢，應(yīng)利用云計(jì)算與數(shù)據(jù)挖掘方法對信息數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整合，突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島，對疫情下人們的體征與社會行為加以綜合分析，智能感知事態(tài)發(fā)展趨勢，實(shí)時(shí)共享信息，形成全新數(shù)字價(jià)值鏈體系，做到應(yīng)急預(yù)案和快速決策的超前部署，最終實(shí)現(xiàn)各單位、組織、團(tuán)體乃至個(gè)人關(guān)于突發(fā)性公共衛(wèi)生安全事件的智能化協(xié)同聯(lián)防聯(lián)控新體系。

二、區(qū)塊鏈與疫情防控

疫情暴發(fā)以后，國家制定了“早發(fā)現(xiàn)、早報(bào)告、早隔離、早治療”的防控政策并得到了各地方政府與相關(guān)部門的貫徹落實(shí)。國家衛(wèi)生健康委員會將新型冠狀病毒肺炎納入乙類傳染病，并采取甲類傳染病的預(yù)防和控制措施，發(fā)熱門診現(xiàn)階段的主要任務(wù)在于早發(fā)現(xiàn)、早報(bào)告感染病例，落實(shí)“日報(bào)告、零漏報(bào)”和直報(bào)制度[6,7]。對于確診病例及疑似病例采取相關(guān)臨床診治決策，即按照輕型、普通型、重型、危重型進(jìn)行分類而治。疫情得到階段性有效控制后，國家及時(shí)調(diào)整對策，確定了“內(nèi)防擴(kuò)散、外防輸入”的措施要求，繼續(xù)加強(qiáng)疫情監(jiān)測，對確診患者集中收治、疑似患者集中隔離、發(fā)熱患者和密切接觸者特別觀察，有效控制傳染源，切斷傳播途徑，保護(hù)易感人群[8,9]。在這一系列措施中，區(qū)塊鏈技術(shù)可以更好地幫助實(shí)現(xiàn)疫情檢測、收治隔離、信息共享、態(tài)勢感知，以及區(qū)域協(xié)作等諸多方面的功能，通過對公共安全數(shù)據(jù)的采集、處理、匿名化、實(shí)時(shí)交互以及智慧共用過程的有效監(jiān)管，實(shí)現(xiàn)疫情暴發(fā)前后各組織部門的快速智能決策、協(xié)同防控、追蹤溯源等，如圖1所示[10]。

圖1 基于區(qū)塊鏈的疫情防控總覽

區(qū)塊鏈?zhǔn)羌植际綌?shù)據(jù)存儲、共識機(jī)制、智能合約、加密算法等若干技術(shù)于一體的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，區(qū)塊鏈的簽名驗(yàn)證以及傳輸技術(shù)如圖2所示。在實(shí)際應(yīng)用中，區(qū)塊鏈技術(shù)的數(shù)字簽名使用的是非對稱加密算法和哈希函數(shù)，從而確保鏈上數(shù)據(jù)不被篡改，保證參與主體身份的真實(shí)性和消息的完整性[11]；通過數(shù)字簽名算法進(jìn)行具體人員身份管理驗(yàn)證和數(shù)據(jù)信息驗(yàn)證[12]，通過非對稱加密算法得到一個(gè)密鑰對，用來對個(gè)人信息加密，數(shù)字簽名即是用私鑰加密、公鑰解密。在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)賬本，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都需要承擔(dān)網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)路由、數(shù)據(jù)驗(yàn)證和傳播等任務(wù)。與傳統(tǒng)的中心化數(shù)據(jù)庫相比，區(qū)塊鏈可以在無需第三方認(rèn)證機(jī)構(gòu)的介入下完成每次傳輸，有助于在不安全網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下建立用戶間信任，利用共識機(jī)制保證數(shù)據(jù)和傳輸?shù)陌踩?，同時(shí)智能合約的參與方又都受制于有約束力的數(shù)字化協(xié)議。近年來，隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的快速發(fā)展，國內(nèi)外學(xué)者對區(qū)塊鏈技術(shù)的研究與應(yīng)用進(jìn)行了積極的探索。2017年，涂奔等人[13]將區(qū)塊鏈與人工智能技術(shù)相結(jié)合，提出了基于區(qū)塊鏈的預(yù)測模型，可提高模型中建模數(shù)據(jù)的安全性、交互性、可操作性并極大地降低了模型維護(hù)成本。2018年，Hadley等人[14]根據(jù)區(qū)塊鏈的溯源機(jī)制與加密算法，將其應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)管理中，提升了健康醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全性與交互性。

圖2 區(qū)塊鏈身份驗(yàn)證及安全傳輸

基于區(qū)塊鏈與人工智能的突發(fā)性大規(guī)模疫情快速智能決策與協(xié)同防控機(jī)制，具有四大優(yōu)點(diǎn)。(1)利用區(qū)塊鏈技術(shù)，能夠在“措施+法規(guī)”的共識機(jī)制下，以政府部門監(jiān)管為前提，實(shí)現(xiàn)公開透明、可溯源防篡改以及高效運(yùn)行的大數(shù)據(jù)資源管理體系，以便在大規(guī)模疫情突發(fā)時(shí)，做到數(shù)據(jù)共享、人員身份與行蹤追溯、信息集中管控等。(2)保障了突發(fā)性疫情信息與疫情智能決策協(xié)同交互過程的公開、透明與高效。在區(qū)塊鏈結(jié)構(gòu)模型中，依托去中心化底層架構(gòu)鏈接的各節(jié)點(diǎn)可以隨時(shí)請求獲得網(wǎng)絡(luò)中的所有數(shù)據(jù)，所有節(jié)點(diǎn)都具有相同的權(quán)限與功能，實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的公開透明和安全穩(wěn)定，保證了信息數(shù)據(jù)的多層次和多元化交互。當(dāng)有重大公共衛(wèi)生事件發(fā)生時(shí)，可以從上到下地使各單位、組織、團(tuán)體和個(gè)人獲取到其所在權(quán)限下的疫情信息和處理方案。(3)實(shí)現(xiàn)了各政府部門以及各級衛(wèi)生機(jī)構(gòu)對數(shù)據(jù)的可溯源和可驗(yàn)證，例如公共交通工具的二維碼實(shí)名登記措施。通過區(qū)塊鏈技術(shù)，哈希函數(shù)能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行加密，利用密碼學(xué)方法在保障上鏈數(shù)據(jù)的安全性和完整性的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的不可篡改，同時(shí)區(qū)塊鏈中的鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和時(shí)間戳模塊又保證了所有數(shù)據(jù)可以進(jìn)行溯源查詢。因此，疫情期間，可以快速有效地把握和追蹤確診人員發(fā)現(xiàn)前的歷史行動(dòng)路徑和密切接觸人員，方便及時(shí)有效地對其進(jìn)行排查與回溯，并做好相關(guān)接觸場所的消毒與隔離。(4)提高了各級政府部門、組織機(jī)構(gòu)和街道社區(qū)的應(yīng)急響應(yīng)與協(xié)同防控能力。傳統(tǒng)的疫情防控職能單位之間由于手續(xù)繁瑣、人力物力耗費(fèi)巨大、冗余數(shù)據(jù)資源過多等問題導(dǎo)致其相互之間的交互響應(yīng)周期較長，且成本過高。利用區(qū)塊鏈、人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以根據(jù)疫情發(fā)展態(tài)勢，提前做好各類預(yù)案，有效縮短應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間，合理地制定出群防群控措施，實(shí)現(xiàn)全社會、全國乃至全球性的協(xié)同防控[15]。

三、基于區(qū)塊鏈的大規(guī)模疫情快速智能決策技術(shù)架構(gòu)

本文將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于突發(fā)性大規(guī)模疫情資源管理中，以數(shù)據(jù)安全整合、大規(guī)模突發(fā)性疫情預(yù)測、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息傳輸以及防疫安全管控為技術(shù)核心，設(shè)計(jì)基于區(qū)塊鏈的疫情管理技術(shù)架構(gòu)，如圖3所示。

圖3 基于區(qū)塊鏈的疫情防控技術(shù)架構(gòu)

基于區(qū)塊鏈的大規(guī)模疫情快速智能決策技術(shù)架構(gòu)主要包含五層，即數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層、共識層、合約層和應(yīng)用層，每層分別根據(jù)國家政府機(jī)關(guān)監(jiān)管以及疫情協(xié)調(diào)防控措施進(jìn)行本地化改良。(1)數(shù)據(jù)層作為疫情防控技術(shù)架構(gòu)的基礎(chǔ)層，包含了數(shù)據(jù)區(qū)塊、時(shí)間戳、鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、哈希函數(shù)、可信樹、橢圓曲線加密(Elliptic Curves Cryptography，ECC)等信息。其中，時(shí)間戳為所有疫情防控的大數(shù)據(jù)資源標(biāo)記了時(shí)間維度；運(yùn)用數(shù)字簽名對數(shù)據(jù)區(qū)塊進(jìn)行鏈?zhǔn)芥溄?，有助于?shù)據(jù)溯源，基于區(qū)塊鏈的疫情防控架構(gòu)的鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)由中心化、多中心化和弱中心化三種模式組成，針對突發(fā)性大規(guī)模疫情管理中不同數(shù)據(jù)接收者、管理人群等發(fā)揮其各自的技術(shù)優(yōu)勢，為區(qū)塊鏈應(yīng)用于疫情協(xié)同防控工作中的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)急響應(yīng)提供技術(shù)支持；哈希函數(shù)、可信樹、橢圓曲線加密則為疫情防控資源數(shù)據(jù)提供了安全、可靠、可追溯的分布式存儲能力。(2)網(wǎng)絡(luò)層內(nèi)部封裝了區(qū)塊鏈維護(hù)預(yù)先設(shè)定好的P2P對等網(wǎng)絡(luò)、傳輸控制協(xié)議/網(wǎng)際協(xié)議(Transmission Control Protocol/Internet Protocol，TCP/IP)以及傳播機(jī)制，疫情防控網(wǎng)絡(luò)建立在TCP/IP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議基礎(chǔ)上，通過P2P傳輸構(gòu)建分布式存儲和通信模塊。(3)大規(guī)模疫情快速智能決策架構(gòu)的共識層是指在國家政府的監(jiān)督下共同制定，由政府機(jī)關(guān)進(jìn)行集中管理，主要包含面向公安機(jī)關(guān)、衛(wèi)生健康組織、疫情防控指揮部以及其他涉密部門的私有鏈共識機(jī)制，面向組織團(tuán)體、防疫一線人員、醫(yī)療機(jī)構(gòu)等的聯(lián)盟鏈共識機(jī)制，以及面向公眾人群的信息公開、透明的公有鏈共識機(jī)制。同時(shí)，共識層內(nèi)部封裝了實(shí)用拜占庭容錯(cuò)算法(Practical Byzantine Fault Tolerance，PBFT)、非拜占庭Raft算法、權(quán)益證明算法(Proof of Stake，PoS)、委托權(quán)益證明算法(Delegated Proof of Stake，DPoS)以及相互改進(jìn)的混合共識算法，既保證了疫情資源分布式管理系統(tǒng)中的安全穩(wěn)定狀態(tài)，又防止了網(wǎng)絡(luò)延遲或分節(jié)點(diǎn)設(shè)備故障及離線等原因引起的通信問題。(4)大規(guī)模疫情快速智能決策架構(gòu)的合約層是在國家法律法規(guī)和政府相關(guān)政策的基礎(chǔ)上，制定的智能數(shù)字合約。在普通的智能合約模板中加入義務(wù)條約、獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制、榮譽(yù)機(jī)制，使其可以有效地提高數(shù)據(jù)更新的及時(shí)性、準(zhǔn)確性，并極大降低了人為干預(yù)、人為失誤帶來的誤差風(fēng)險(xiǎn)，降低了疫情防疫管理系統(tǒng)的運(yùn)營成本。(5)應(yīng)用層為整個(gè)區(qū)塊鏈疫情防控架構(gòu)的最頂層，其屬于模型核心，應(yīng)用層面向的群體主要是參與疫情協(xié)同防控的政府機(jī)關(guān)、企事業(yè)單位、各職能組織、一線防疫工作者以及普通民眾。應(yīng)用層為各組織單位提供服務(wù)器、數(shù)據(jù)接口與智能決策計(jì)算。私有鏈接入政務(wù)機(jī)關(guān)等涉密部門、聯(lián)盟鏈接入疫情防控指揮中心、公有鏈接入疫情防控實(shí)施和管理部門以及普通民眾，通過區(qū)塊鏈的鏈?zhǔn)郊軜?gòu)，實(shí)現(xiàn)身份權(quán)限驗(yàn)證、歷史數(shù)據(jù)獲取、物資資源查詢以及進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析、人工智能預(yù)測等態(tài)勢感知數(shù)字化與可視化功能。

四、基于區(qū)塊鏈的大規(guī)模疫情協(xié)同防控體系構(gòu)建

為了充分發(fā)揮現(xiàn)代數(shù)字化技術(shù)對疫情協(xié)調(diào)防控的積極作用，筆者提出了一種基于區(qū)塊鏈的突發(fā)性大規(guī)模疫情信息共享、快速智能決策和協(xié)同防控管理模型。根據(jù)疫情防控決策部門、疫情數(shù)據(jù)監(jiān)測分析機(jī)構(gòu)、疫情數(shù)據(jù)管理組織三方的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了疫情防控指揮中心面向民眾的公有鏈、面向疫情防控相關(guān)組織之間的聯(lián)盟鏈和面向政府機(jī)關(guān)內(nèi)部涉密體系的私有鏈，構(gòu)建出突發(fā)性大規(guī)模疫情背景下的大數(shù)據(jù)智能共享、隱私保護(hù)、安全可靠的綜合型區(qū)塊鏈服務(wù)體系。其總體可分為四個(gè)部分，即公共數(shù)據(jù)獲取、疫情區(qū)塊處理、數(shù)據(jù)交互和智慧決策以及疫情快速智能決策與協(xié)同防控，具體如圖4所示。

圖4 基于區(qū)塊鏈的突發(fā)性大規(guī)模疫情快速智能決策與協(xié)同防控管理體系

(一)公共數(shù)據(jù)獲取

公共數(shù)據(jù)獲取是突發(fā)性大規(guī)模疫情快速智能決策與協(xié)同防控的第一步，信息渠道及數(shù)據(jù)獲取來源主要包括城市物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、通信網(wǎng)絡(luò)以及線上信息。在城市物聯(lián)網(wǎng)中，車輛終端、鐵路公交地鐵、共享車聯(lián)網(wǎng)、民航與物流系統(tǒng)等都時(shí)刻記錄大規(guī)模人流數(shù)據(jù)，各主要交通干道、商業(yè)區(qū)、城市街道、學(xué)校醫(yī)院等區(qū)域的監(jiān)控系統(tǒng)保存了行人行車的詳細(xì)信息，上到大型交通設(shè)施，下到可移動(dòng)電子終端的定位系統(tǒng)，都可以進(jìn)行物理空間的位置報(bào)告與智能防護(hù)，當(dāng)大規(guī)模疫情發(fā)生時(shí)，可以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域(疫情傳播源或者確診患者接觸地)以及特定人群(如疫情疑似患者)的識別監(jiān)管，充分明確各類人流情況，為突發(fā)性大規(guī)模疫情的協(xié)同防控工作提供大量數(shù)據(jù)支持和預(yù)警與決策；在通信網(wǎng)絡(luò)中，RFID傳感器記錄的生物體征、紅外數(shù)據(jù)，無線智能手機(jī)存儲的用戶全方位的生活、工作、娛樂和使用習(xí)慣信息，基站通信系統(tǒng)記錄的語音、文字、圖像、視頻信息等，都為疫情精準(zhǔn)防控以及各防疫職能部門協(xié)同防控提供有效支撐；互聯(lián)網(wǎng)中，大規(guī)模疫情暴發(fā)時(shí)的線上輿情信息和互聯(lián)網(wǎng)瀏覽記錄等能夠有效反應(yīng)媒體和人們的輿論情況，可以通過及時(shí)有效的數(shù)據(jù)信息管控與引導(dǎo)，杜絕謠言并避免恐慌，同時(shí)進(jìn)行積極的疫情防控信息傳播，加強(qiáng)各方面的疫情協(xié)同群防群控力度[16,17]。

(二)疫情信息區(qū)塊化處理

疫情信息區(qū)塊化處理是對疫情資源數(shù)據(jù)等進(jìn)行上鏈與發(fā)布，將獲取到的公共安全數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、整合、細(xì)分及歸檔。按照相關(guān)部門制定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行有效數(shù)據(jù)采集以獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，然后對其進(jìn)行數(shù)據(jù)匿名、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)裝載。經(jīng)過預(yù)處理后，與其所對應(yīng)的區(qū)塊鏈上原數(shù)據(jù)進(jìn)行完整性與一致性的比對，適配該疫情區(qū)塊上的共識機(jī)制。在基于區(qū)塊鏈疫情防控管理體系的初期執(zhí)行過程中，各分布式區(qū)塊節(jié)點(diǎn)保存的數(shù)據(jù)異步滿足共識機(jī)制后，會接入至分布式數(shù)據(jù)庫接口以待發(fā)布，下一階段則進(jìn)行區(qū)塊鏈的錄入及數(shù)據(jù)有效性確定，根據(jù)區(qū)塊數(shù)據(jù)的公開性、隱私性、安全性、受體敏感性及合規(guī)性，在國家政府機(jī)關(guān)與相關(guān)監(jiān)督監(jiān)察機(jī)構(gòu)的監(jiān)管下分別在針對民眾的公共區(qū)塊鏈、針對政府相關(guān)疫情防控部門的聯(lián)盟鏈以及針對相關(guān)安全和保密機(jī)構(gòu)的私有鏈上發(fā)布信息。

(三)疫情數(shù)據(jù)交互和智能決策

疫情協(xié)同防控資源管理存在著諸多問題與困難，例如普通民眾的個(gè)人用戶隱私安全需求、企事業(yè)單位商業(yè)管理機(jī)密數(shù)據(jù)安全、國家政府機(jī)構(gòu)涉密信息安全，以及疫情發(fā)生時(shí)確診人員與疑似人員的個(gè)人詳細(xì)信息、防疫一線人員物資操作流程等敏感性問題。通過區(qū)塊鏈的分布式存儲技術(shù)和共識機(jī)制能夠?yàn)樯鲜鰡栴}提供合理有效的解決方案，將疫情的傳播、管理、應(yīng)急等公開決策“上鏈”至區(qū)塊鏈，安排相應(yīng)的信用激勵(lì)、榮譽(yù)激勵(lì)、物質(zhì)激勵(lì)和法律法規(guī)制度約束，利用人工智能技術(shù)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。在基于區(qū)塊鏈的疫情協(xié)同防控基礎(chǔ)上，提出針對普通民眾的公有鏈，針對國家政府機(jī)關(guān)和企事業(yè)單位的聯(lián)盟鏈以及針對保密體系的私有鏈的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)場景，同時(shí)在國家政策指引下和相關(guān)監(jiān)督機(jī)構(gòu)監(jiān)管下，制定有效的激勵(lì)機(jī)制與相關(guān)法律法規(guī)，以此促進(jìn)疫情數(shù)據(jù)交互與智能決策能力，實(shí)現(xiàn)突發(fā)性大規(guī)模疫情協(xié)同防控大數(shù)據(jù)的高效、安全、智能、可靠、權(quán)威可信的處理水平。

1.國家政府機(jī)關(guān)面向普通民眾的公有鏈

2016年2月，中共中央發(fā)布《關(guān)于全面推進(jìn)政務(wù)公開工作的意見》，提出要推進(jìn)政務(wù)公開，尤其是公共安全信息的落實(shí)，保證政府信息受到監(jiān)督、敏感信息受到保護(hù)、普通信息合法使用。因此，針對普通民眾的公有鏈上的信息數(shù)據(jù)需要在政府機(jī)構(gòu)的監(jiān)管下進(jìn)行分類、處理以及發(fā)布，例如公交、地鐵、鐵路與航班信息的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、突發(fā)性疫情的實(shí)時(shí)確診人數(shù)與感染區(qū)域范圍等與普通民眾密切相關(guān)的信息。區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展讓更多組織團(tuán)體、學(xué)者專家、普通民眾都能參與到疫情防控與治理中來，利用人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘，分析疫情防控形勢，鼓勵(lì)全民參與，通過群體智能對區(qū)塊鏈的交互和使用，對疫情防控事件作出預(yù)測與基礎(chǔ)防治。通過制定相應(yīng)信用激勵(lì)、榮譽(yù)激勵(lì)、物質(zhì)激勵(lì)以及相關(guān)法律法規(guī)，從而激發(fā)專業(yè)人員、商業(yè)機(jī)構(gòu)和民間團(tuán)體對疫情防控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，提供實(shí)用有效的建議和交流渠道，以此提高國家職能部門的業(yè)務(wù)能力、降低疫情二次暴發(fā)概率和大規(guī)模傳播速度與擴(kuò)散程度，以保障全國乃至全世界人民的生命安全。

2.針對國家職能部門間的聯(lián)盟鏈

政府機(jī)構(gòu)擁有較為完善和高性能的數(shù)字化信息管理平臺，但由于大部分機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)流程處于新舊轉(zhuǎn)換階段，或是依然沿用傳統(tǒng)工作方式方法，物理型的“數(shù)據(jù)孤島”情況導(dǎo)致各部門之間因數(shù)據(jù)資源割裂而無法進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的交互共享。一旦發(fā)生大規(guī)模突發(fā)性疫情時(shí)，各防疫部門難以應(yīng)對海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，例如對交通樞紐、口岸安檢、檔案管理、審計(jì)流程等資料庫的全面挖掘應(yīng)用。由此，提出針對國家政府機(jī)關(guān)、各類單位團(tuán)體、防疫部門和街道社區(qū)的聯(lián)盟鏈，使用時(shí)間戳、哈希函數(shù)、Merkle樹、ECC加密等技術(shù)以保證疫情協(xié)同防控?cái)?shù)據(jù)的隱私安全、追蹤溯源與問責(zé)追責(zé)。智能合約與共識機(jī)制實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動(dòng)化管理和數(shù)據(jù)便捷性交互使用，創(chuàng)造了安全、可靠，且值得各方信任的大數(shù)據(jù)共享資源。激勵(lì)機(jī)制與法律法規(guī)共同推動(dòng)國家職能部門和其他各單位的數(shù)據(jù)資源規(guī)范統(tǒng)一，做到實(shí)時(shí)獲取、實(shí)時(shí)交互、實(shí)時(shí)監(jiān)測，提升其跨維度合作程度，使得政府機(jī)關(guān)、衛(wèi)生防疫機(jī)構(gòu)和其他組織能夠快速高效地協(xié)同防控。

3.針對保密體系的私有鏈

大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)可以有效解決疫情數(shù)據(jù)的物理型孤島現(xiàn)象，但大量的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)亦會產(chǎn)生一定的敏感信息泄露風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)疫情信息的關(guān)聯(lián)發(fā)布涉密或涉及公民個(gè)人隱私時(shí)，就可能被別有用心的人員利用，甚至侵害國家權(quán)益和個(gè)人利益。因此，針對疫情協(xié)同防控中的涉密體系內(nèi)容，提出使用區(qū)塊鏈技術(shù)中的私有鏈利用哈希與加密技術(shù)對涉及到國家絕密、政務(wù)機(jī)密、秘密資料以及個(gè)人隱私的信息進(jìn)行非對稱加密，以實(shí)現(xiàn)重要數(shù)據(jù)資料的脫敏保護(hù)。根據(jù)區(qū)塊鏈的密鑰驗(yàn)證體系，將具有保密數(shù)據(jù)的私有鏈進(jìn)行讀寫權(quán)限劃分，在國家層面以及相關(guān)機(jī)構(gòu)制定的規(guī)則制度管理下，對不同組織、部門和個(gè)人劃分出不同的操作權(quán)限，以便根據(jù)不同等級的數(shù)據(jù)進(jìn)行安全操作，并保證所有數(shù)據(jù)的安全可靠、不可篡改以及可追溯。

突發(fā)疫情協(xié)同防控大數(shù)據(jù)的三種類型區(qū)塊鏈實(shí)行分鏈?zhǔn)焦芾?，極大地減少了各分布式節(jié)點(diǎn)的負(fù)載壓力，在進(jìn)行快速決策計(jì)算與數(shù)據(jù)交互時(shí)，能夠體現(xiàn)出耗時(shí)短、耗能低、便捷高效的特點(diǎn)。所提出的三種區(qū)塊鏈類型也可以相互作用，當(dāng)政府機(jī)構(gòu)需要時(shí)，可根據(jù)共識機(jī)制與相關(guān)法律法規(guī)，實(shí)時(shí)性地修改與獲取各公有鏈、聯(lián)盟鏈以及私有鏈的管理規(guī)則，得到監(jiān)管部門和所有節(jié)點(diǎn)的許可后，進(jìn)行跨鏈?zhǔn)降纳疃韧诰蚺c智能獲取，以實(shí)現(xiàn)在統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)指揮下的全方位、多層次、立體式的協(xié)同聯(lián)防聯(lián)控。

(四)突發(fā)疫情快速智能決策與協(xié)同防控

疫情快速智能決策與協(xié)同防控是協(xié)同防控體系的綜合應(yīng)用。疫情各類資源經(jīng)過大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型建立和人工智能技術(shù)處理后，在應(yīng)用層可以解決數(shù)據(jù)的信息服務(wù)與智慧共用閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)良性的反饋循環(huán)，從而加強(qiáng)大規(guī)模突發(fā)性公共衛(wèi)生事件的預(yù)防與管控，提升防疫工作的快速智能決策、應(yīng)急響應(yīng)與協(xié)同防控能力。

1.基于區(qū)塊鏈的疫情智能決策管理

疫情智能決策管理體系從大規(guī)模疫情事件的生命周期角度，可以劃分為疫情事件發(fā)生前的監(jiān)控與預(yù)測、疫情事件發(fā)生時(shí)的應(yīng)急響應(yīng)與處理、事件發(fā)生后的反饋與管控。

(1)突發(fā)性大規(guī)模疫情事件發(fā)生前，監(jiān)控與預(yù)測體系主要包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢分析、異常情況預(yù)警及智能數(shù)據(jù)檢索。根據(jù)三種區(qū)塊鏈類型所提供的數(shù)據(jù)，可進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)資源收集、處理與分析，構(gòu)建智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。政府職能機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)的智慧檢索和異常實(shí)時(shí)監(jiān)控基礎(chǔ)上，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)反饋與專業(yè)技術(shù)人員的檢測處理，分析突發(fā)性重大疫情發(fā)生的概率，提升對突發(fā)疫情的預(yù)防與應(yīng)對能力。

(2)大規(guī)模性疫情突發(fā)時(shí)，應(yīng)急響應(yīng)主要應(yīng)包括資源跨鏈調(diào)配、識別疫情有關(guān)人群并制定解決方案。國家機(jī)關(guān)可以跨公有鏈、聯(lián)盟鏈、私有鏈進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)追溯與獲取，如疫情所在地和傳播區(qū)域的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、疑似感染人群的歷史行蹤、歷史感染傳播記錄資料等，以便高效識別確診和疑似人群分布情況，快速制定隔離與治療方案，將疫情的傳播速度與人員的感染死亡率盡可能降到最低。

(3)大規(guī)模突發(fā)性疫情發(fā)生后，則進(jìn)入了一個(gè)漫長而且關(guān)鍵的疫情防控階段。該階段需要反饋管控體系對其管理的有效性，反饋管控主要包括輿情監(jiān)管(含防疫信息宣傳)、次生危險(xiǎn)監(jiān)測(疫情的傳播監(jiān)測以及密切接觸者追蹤)，以及事后處理方案的制定(包括感染人員的救治與相關(guān)配套資源整合)。

2.基于區(qū)塊鏈的疫情協(xié)同防控

疫情協(xié)同防控包括各部門的高效信息交互與高效智能管控兩個(gè)部分。一方面，在共識機(jī)制的協(xié)調(diào)下搭建協(xié)同信息網(wǎng)絡(luò)，保證疫情大數(shù)據(jù)的安全管理、個(gè)人隱私與涉密信息的保護(hù)、高效跨域響應(yīng)以及政府部門有效監(jiān)管；另一方面，突發(fā)事件響應(yīng)決策平臺是突發(fā)性公共事件的中樞系統(tǒng)，國家相關(guān)職能機(jī)構(gòu)在區(qū)塊鏈信息共享基礎(chǔ)上，通過統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘及群體智能方法，制定完善的突發(fā)事件處理方案。通過應(yīng)用疫情大數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)地算法模型以及事件處理反饋機(jī)制，使單位和個(gè)人均能做到各負(fù)其責(zé)，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化目標(biāo)。

五、結(jié)語

面臨突如其來的大規(guī)模疫情事件，一些組織或部門存在管理制度僵化、協(xié)同防控部署遲緩、公共大數(shù)據(jù)共享管理模式滯后等諸多問題，對此，筆者基于區(qū)塊鏈、人工智能和大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)，探索并提出了面向突發(fā)性大規(guī)模疫情的快速智能決策與協(xié)同防控機(jī)制，具有廣泛、重要的實(shí)踐意義。