摘要：隨著社會的不斷發(fā)展，面對日益增長的數據量和日趨復雜的公共衛(wèi)生問題，傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)已難以滿足快速準確處理信息的需求，從而影響了公共衛(wèi)生處理的效率。因此，該文通過整合最先進的深度學習模型，對疾控中心電子信息系統(tǒng)智能化的優(yōu)化策略進行分析研究。研究結果表明，與現有系統(tǒng)相比，所提出的優(yōu)化方案顯著提升了信息處理的準確性和時效性，為健康風險評估和資源分配提供了更加可靠的科學依據。

關鍵詞：深度學習；疾控中心；電子信息系統(tǒng)；智能化

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.09.012

中圖分類號：G 270.7；TP 315 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2024）09-00-03

Research on Intelligent Optimization of Electronic Information Systems

in Centers for Disease Control and Prevention Based on Deep Learning

TAN Shuxiang

（Yuncheng County Center for Disease Prevention and Control， Heze 274700， China）

Abstract： With the continuous development of society， facing the increasing amount of data and increasingly complex public health problems， traditional information systems are no longer able to meet the needs of fast and accurate information processing， thereby affecting the efficiency of public health processing. Therefore， this article analyzes and studies the optimization strategies for the intelligence of electronic information systems in disease control centers by integrating the most advanced deep learning models. The research results indicate that the proposed optimization scheme significantly improves the accuracy and timeliness of information processing compared to existing systems， providing a more reliable scientific basis for health risk assessment and resource allocation.

Keywords： deep learning; center for disease control and prevention; electronic information systems; intelligence

當前，雖然疾控中心已廣泛采用電子信息系統(tǒng)進行日常運作，但仍存在數據孤島、處理效率低下和預警準確性不高等問題。因此，需要重視對深度學習技術的應用，建立基于深度學習的電子信息系統(tǒng)框架，通過整合多源數據、增強數據處理能力及自動化決策支持，提升疾控中心針對傳染病的監(jiān)控和干預效率。

1 疾控中心電子信息系統(tǒng)現狀分析

疾控中心電子信息系統(tǒng)是集數據收集、處理、分析和報告功能為一體的綜合性平臺，對現代疾病防控有著巨大影響。隨著全球化和城市化進程的加快，疾病傳播的風險日益增加，疾控中心需要迅速做出反應，并及時預警發(fā)布相關信息。值得注意的是，雖然現有的電子信息系統(tǒng)在數據管理和流行病學調查等方面發(fā)揮了重要作用，但是其發(fā)展現狀仍不容樂觀。

就數據采集和更新方面而言，系統(tǒng)多依賴于手動輸入，不僅效率低下，而且容易出錯，同時系統(tǒng)的數據整合能力有限，特別是在多來源和異構數據環(huán)境下的信息融合效率較低，對于大規(guī)模和復雜數據的處理與分析能力不足，無法有效支持實時、準實時的數據處理需求[1]。

在智能化方面，當前系統(tǒng)的功能性相對較弱，如利用人工智能和機器學習技術進行模式識別、趨勢預測和決策支持等功能還較為初級，且用戶體驗效果存在明顯不足，界面直觀性和交互設計仍有提升空間。

2 基于深度學習的疾控中心電子信息系

統(tǒng)智能化優(yōu)化策略

2.1 系統(tǒng)架構設計

系統(tǒng)架構設計包括三個層面，分別為數據層、模型層以及應用層。數據層是整個系統(tǒng)的基礎，負責收集、存儲和管理來自疾控中心的各類數據，例如，收集各種流行病學調查數據、患者臨床數據、公共衛(wèi)生監(jiān)測數據以及相關的社會經濟數據等，該層架構采用先進的數據庫管理系統(tǒng)，結合數據庫理念實現數據的高效存取和動態(tài)擴展。為了保證數據質量，技術人員引入數據清洗和預處理模塊，并通過特征工程抽取有效信息以供模型層使用[2]。模型層是系統(tǒng)的核心，主要以多種深度學習模型為主，例如，卷積神經網絡（CNN）用于圖像數據分析，循環(huán)神經網絡（RNN）和變換器（Transformer）模型用于時序數據預測。在模型的選擇和訓練中，技術人員需要了解和掌握疾控中心的業(yè)務需求和數據特性。模型層設有模型評估和優(yōu)化組件，可以對負責模型參數展開調整，以此來確保預測和分析的準確性。應用層直接面向疾控中心的工作人員和決策者，能夠提供良好的人機交互界面（UI），允許用戶輕松地訪問系統(tǒng)功能，如數據可視化、報告生成、預警機制等。

2.2 數據收集處理

在數據收集過程中，需要明確數據收集的來源，確保數據來源的合法性和可靠性，從而為后續(xù)工作奠定良好的數據基礎。在收集數據時需遵循相關隱私保護條款，如HIPAA（健康保險便攜性和責任法案）等，從而確保個人信息安全，在數據預處理的過程中，需要對數據進行清洗，完成歸一化處理。完成編碼轉換后，方可對缺失值進行處理。在進行異常值檢測的過程中，可以使用插值方法填充缺失值，通過Z-score標準化方法來處理異常值，或者采用獨熱編碼將分類變量轉換為數值型變量。特征選擇也是預處理的關鍵環(huán)節(jié)，目的是剔除冗余特征，保留對建模有實際意義的特征，以減少過擬合風險并提高模型性能。考慮到深度學習模型對數據量的依賴性，需要進行數據增強。尤其是在醫(yī)療數據不足的情況下，利用數據增強技術，如圖像旋轉、平移、裁剪、顏色調整等，增加數據多樣性，進而提高模型泛化能力。最后，經過預處理的數據將被劃分為訓練集和測試集，通常會采取隨機抽樣或分層抽樣的方式進行劃分，以確保數據集之間分布的一致性，訓練集用于模型的學習，而測試集則用來評估模型的泛化能力[3]。

2.3 深度學習模型選擇

考慮到公共衛(wèi)生監(jiān)測數據往往具有時間性特征，傳統(tǒng)的全連接神經網絡（FCNN）對于捕捉這種時序關系不夠高效。因此，在深度學習模型選擇中應側重考慮卷積神經網絡（CNN）和循環(huán)神經網絡（RNN）及其變體。

CNN在圖像識別和處理領域表現出色，強大的空間特征提取能力可用于挖掘時間序列數據中的局部特征，該能力的運行機理為借助卷積層功能，從原始數據層中提取出具有價值的核心數據。并通過卷積層降低這些表示的空間尺寸，增強了模型對位置偏差的預測性。RNN設計則可以對序列數據進行處理，能夠在當前輸入和先前狀態(tài)之間建立連接，但標準RNN容易出現梯度消失或者爆炸的問題，因此需要進行有效改進。其中長短期記憶網絡（LSTM）作為RNN的一個改進型，能夠對多個們控制機制進行引進，使得模型可以在更長的序列中維持信息并捕獲遠距離依賴關系。在利用LSTM網絡來捕捉和預測流行病數據中的長期依賴關系過程中，將數據集分為若干時間窗口，然后每個時間窗口的數據被輸入到LSTM網絡，最后LSTM的輸出將被用來預測未來的趨勢或進行分類任務。

2.4 模型訓練與驗證

模型訓練和驗證結果能夠直接影響所構建的深度學習系統(tǒng)的性能和可靠性，在驗證的過程中，需要從疾控中心收集大量健康記錄，并將流行病數據中分割出一部分作為訓練集，該訓練集將用于模型的初始學習過程，剩余的數據會被用作測試集，以評估模型在未知數據上的表現。為減少過擬合的風險并提高模型的泛化能力，可實施交叉驗證策略。特別是K折交叉驗證，其可以將整個訓練集會分為K個小組（folds），模型將輪流使用其中的K-1組進行訓練，并用剩下的一組進行驗證，這一過程將重復K次，每次都換一個不同的驗證組，以此來保證評估結果的穩(wěn)定性和可靠性。

在模型訓練過程中，可將準確率、召回率、F1分數等作為評估指標，這些指標可以幫助技術人員對模型在正確分類和檢測疾病爆發(fā)方面的表現進行評估，同時技術人員也需要對模型的學習曲線是否平衡給予關注，即沒有過擬合（在訓練數據上表現很好但在測試數據上表現不佳）或欠擬合（在訓練和測試數據上都表現不佳）的情況。通過反復的實驗調整和參數優(yōu)化確定最終的模型配置，并且在全量的測試集上進行最終的評估。

2.5 數據庫設計

數據庫設計是確保數據結構得到合理組織、存儲和高效檢索的關鍵。數據庫不僅需要存儲患者數據、流行病學調查數據、實驗室檢測結果等，還需存儲基因組數據、地理信息系統(tǒng)（GIS）數據以及實時監(jiān)控數據。鑒于系統(tǒng)涉及的數據多樣性和復雜查詢需求?？梢圆捎肗oSQL數據庫如MongoDB提供靈活的文檔結構，以此來適應不同類型數據的存儲與快速變化的查詢需求，對于高度事務性的數據，如患者的基本信息和診斷結果，采用SQL數據庫如PostgreSQL將更加適合[4]。

2.6 用戶界面設計

為了確保采用深度學習優(yōu)化后的電子信息系統(tǒng)用戶界面既實用又高效，技術人員可以采用多步驟的設計方法，首先利用用戶研究方法，包括訪談、問卷調查及現場觀察，收集疾控中心工作人員的操作習慣和任務流程，從而揭示關鍵的用戶需求和界面設計的核心功能點，然后依據收集的數據，運用用戶體驗（UX）設計原則創(chuàng)建初步的線框圖，確定信息架構和界面布局，通過快速迭代設計方法進行多個設計周期，不斷地測試和修改線框圖，以達到最佳的用戶體驗。

在設計界面時，要求確保所有的信息顯示清晰，并保證按鈕和圖標標記直觀，工作人員能夠一目了然地找到他們需要的功能。保持顏色配色、字體大小、按鈕風格等界面元素的一致性，以減少用戶的學習成本。界面可以適配不同尺寸的屏幕，確保從臺式機到平板電腦，再到智能手機等各種設備都能夠良好展現。此外，需要提供明確的反饋機制，當用戶完成某項操作時，系統(tǒng)能夠通過視覺或聲音提示給予反饋，提升用戶的操作信心。

2.7 安全性與隱私性保護策略

可以借助身份驗證和訪問控制機制，如多因素認證（MFA），以確保只有授權用戶才能訪問系統(tǒng)資源，或者應用基于角色的訪問控制（RBAC），可以限定不同級別的用戶對敏感數據的操作權限，進一步降低非法訪問的風險。

此外，可以廣泛應用加密技術，以保護存儲和傳輸過程中的數據，對于靜態(tài)數據而言，技術人員可以借助AES等標準加密算法進行磁盤加密。在數據傳輸過程中則可以利用TLS/SSL協(xié)議，確保數據在網絡中的安全，針對數據庫中的PHI，可實施字段級加密或令牌化處理，在數據泄露時最大限度地減少信息暴露。

3 優(yōu)化效果評估

3.1 系統(tǒng)性能評估

系統(tǒng)性能評估指標包括準確度、響應時間和可靠性。準確度是對系統(tǒng)執(zhí)行任務的準確率進行評估，需要通過比較系統(tǒng)輸出與事先驗證過的真實值來計算準確度指標。響應時間指系統(tǒng)接收輸入到產生輸出所需的時間，該指標通常采用時間測試來衡量，包括數據處理、模型推理以及結果展示的總時間?？煽啃灾饕u價系統(tǒng)在各種條件下持續(xù)正常運行的能力。以某電子信息系統(tǒng)為例，對系統(tǒng)優(yōu)化前與優(yōu)化后的性能指標改善情況進行對比，詳細內容如表1所示。

從表1可看出，優(yōu)化后系統(tǒng)準確度提升到93%，系統(tǒng)響應時間縮短到750ms，顯著快于系統(tǒng)優(yōu)化前的1200ms，可看出系統(tǒng)經過優(yōu)化后能夠更快地處理信息，此外優(yōu)化后系統(tǒng)B的故障率降低至0.5%，說明優(yōu)化后系統(tǒng)利用更健壯的模型設計和更好的錯誤處理機制使系統(tǒng)變得更加穩(wěn)定。

3.2 用戶體驗評估

用戶體驗評估涵蓋便捷性、信息呈現方式以及用戶滿意度調查三個方面，某疾控中心在優(yōu)化電子信息系統(tǒng)上線運行一個月后，對50名用戶進行了滿意度調查，以衡量使用便捷性、信息呈現方式及總體滿意度，評估采用了1到5的評分標準，其中，1表示非常不滿意，5表示非常滿意，詳細內容如表2所示：

從表2中可以看出，在使用便捷性方面，通過優(yōu)化界面設計和用戶交互流程，實現了從2.8到4.2的提升，信息呈現方式經過優(yōu)化，以更直觀的圖表和清晰的導航功能提高了用戶體驗，得分從3.0提升至4.5，同時總體的用戶滿意度也顯著提高，從3.1增長到4.4，以上數據表明優(yōu)化后系統(tǒng)用戶體驗整體幅度提升，表明優(yōu)化措施的有效性。

4 結束語

綜上所述，利用深度學習技術對疾控中心電子信息系統(tǒng)進行優(yōu)化，能夠進一步強化對數據處理的效率，優(yōu)化系統(tǒng)性能，提高準確度，減少系統(tǒng)故障出現概率，同時也能夠進一步增強用戶的體驗程度。為此需要進一步提高其重視，將深度學習技術理論應用于實際操作環(huán)境中，以此建立更加安全高效的智能化信息系統(tǒng)，最終促進我國公共服務質量的提升。

參考文獻

[1] 張軍凱，李欣，韓俊先，等．深度學習算法下的采摘機器人系統(tǒng)優(yōu)化研究[J]．農機化研究，2024，46（4）：58-62.

[2] 梁沁雯．基于深度強化學習的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化方法研究[D]．北京：華北電力大學（北京），2023.

[3] 吳玉寒．基于深度學習場景生成的含電氫轉換綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調度研究[D]．濟南：山東大學，2023.

[4] 卜凡金．基于深度強化學習的海島綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調度研究[D]．吉林：東北電力大學，2023.