【智慧城市網 企業關注】5月24日，國家數據局會同生態環境部、交通運輸部、金融監管總局、中國科學院、中國氣象局、國家文物局、國家中醫藥局等相關部門在第七屆數字中國建設峰會上發布第一批20個“數據要素×”典型案例，通過示范引領，激勵多方主體積極參與，釋放數據要素價值。案例涵蓋了工業制造、現代農業、商貿流通、交通運輸、金融服務、科技創新、文化旅游、醫療健康、應急管理、氣象服務、城市治理、綠色低碳等12個行業和領域，覆蓋了北京、上海、浙江、江蘇、四川、安徽、湖南、湖北、廣東、福建、山東、新疆等12個省市，以及部分中央企業、地方國有企業和民營企業，展示有關單位促進數據要素開發利用的典型經驗做法。
01
圖書出版數據融合創新應用推動產業轉型升級
作為文化產業的重要組成部分，出版業高質量發展既是順應信息化時代發展的需要，也有助于滿足人民群眾的多樣化需求。當前，傳統出版行業存在多元化市場需求難以捕捉、數據利用分析能力不足等問題，武漢理工數字傳播工程有限公司通過整合出版圖書產業鏈上下游不同渠道的數據資源，打造了智能化數據平臺，助力出版單位以數據洞察更好把握市場趨勢和用戶需求，推動出版業數字化轉型與創新發展。
一是推動圖書出版數據融合匯聚。平臺通過整合中國國家版本館圖書數據、1.7億會員讀者數據、全國各省新華集團的線下銷售數據，以及京東、天貓、抖音等線上平臺的銷售數據，構建了包含標簽、發行渠道、讀者評價、線上數字化服務使用偏好等豐富信息的數據資源庫。
二是強化數據質量管理。應用全國統一的出版圖書數據標準，制定精細化的實施規范，確保數據格式、結構和質量統一。做好清洗、驗證、加密及訪問控制等精細化數據治理，確保數據準確、可靠和安全。
三是開發數據產品與服務。對平臺圖書數據進行深度挖掘和融合分析，為出版單位提供選題策劃、讀者偏好、市場風向、競品分析等數據服務。依托平臺豐富的圖書出版數據資源，開發人工智能(AI)大模型，推出了首個AI閱讀服務數字人等數據產品，拓展圖書出版數據應用場景和價值空間。
自2014年成立以來，公司為300多家出版單位提供了覆蓋知識策劃、整合、發行、服務等全鏈條的1300多款應用與產品，幫助出版單位在文化產品的選題、策劃等方面明顯提高了效率和準確性，引導出版企業為社會提供更多更符合大眾需求的優質文化產品，累計為出版行業創造了近150億元實際收入。同時，平臺緊跟社會文化需求風向，不僅提高了經濟效益，也繁榮了文化市場。
02
醫療數據智能化分析輔助提升基層診療水平
基層醫療衛生體系是守護億萬人民群眾身體健康的“第一道防線”，事關每個人的生活質量。但基層醫療機構往往面臨人才不足、醫生隊伍不穩定、資源供給有限等問題，難以完全滿足廣大群眾對醫療服務的需求。為提升基層醫療服務水平，訊飛醫療科技股份有限公司通過對海量醫療數據的收集和分析，構建醫療AI大模型，為基層診療提供智能化輔助，促進基層醫療服務提質增效。
一是匯聚高質量數據資源訓練模型。與中華醫學會雜志社、開放醫療與健康聯盟等權威機構合作，匯聚公開脫敏數據，構建涵蓋疾病知識、癥狀體征、檢驗檢查、藥物信息、臨床路徑、診療規范及指南等內容的數據資源庫，訓練形成智慧醫療AI模型。
二是推進醫療數據與“問、診、治”場景深度結合。模型與行業信息平臺和醫院信息系統對接，以“數據不出本地局域網”方式匯聚分析患者病歷數據及歷史健康信息數據。實現在醫生問診過程中，根據問診邏輯提示病情問診；在診斷過程中，對患者病歷數據進行智能化分析和判斷，協助醫生對病情進行合理診斷；在醫生下處方和檢查檢驗時，及時給出常見用藥和常見檢查檢驗建議，并將異常診斷結果數據及時報送醫療主管部門復核。
截至目前，該系統已在全國506個縣區的近5.3萬個基層醫療機構應用，服務6萬余名基層醫生，累計提供7.7億次AI輔診建議，規范病歷2.9億次。經該系統提醒而修正診斷的有價值病歷超139萬例，累計識別不合理處方數6200萬，AI輔助診斷合理率提升至95%(重點地區97%)，覆蓋疾病數量超1680種。
03
高質量藥物數據集提高新藥研發質效
提升創新藥自主研發能力關乎國家生物醫藥產業轉型升級，也與國家生物安全自主可控、國民生命健康緊密相連。高質量藥物數據在新藥研發的過程中至關重要，目前國內藥物數據來自不同細分領域的學術數據庫，存在流通不暢、資源分散和標準不統一等問題。
北京市計算中心有限公司通過多渠道、合規收集海量藥物研發關鍵數據，建立專業的新藥研發數據集，進行智能化分析和數據挖掘，有效降低新藥研發周期，賦能上百個新藥研發項目。
一是多渠道收集藥物研發數據。通過公開數據庫下載、文獻信息整理、公開渠道購買等多種方式，收集藥物相關的分子結構、理化性質和靶點信息等藥物研發關鍵數據，并通過計算機輔助和人工校驗確保數據質量可靠，為科研人員提供了較強的數據支持，明顯提高藥物研發的準確性、可靠性和實用性。
二是建立高質量新藥研發數據集。對匯聚數據進行統一處理，形成能夠支撐藥物數據研發的高質量數據集，該數據集包括小分子、多肽和蛋白靶點數據，其中小分子和多肽信息400余萬條(幾乎覆蓋當前全部藥物數據領域)，潛在的藥物活性位點超過11萬個。
三是智能化分析和挖掘數據。基于人工智能算法對藥物數據集進行數據挖掘和藥物特征提取，形成疾病相關的藥物有效特征，為新疾病靶點預測和對應藥物研發提供準確、個性化、智能化分析服務。目前已與全國30余家高校和科研院所開展合作，利用高質量藥物數據集和智能服務開展的新藥研發項目100余項，人工智能預測靶點超1萬余個，基本覆蓋了已知疾病。
04
“一網統管”風險防控與應急指揮體系
——以高質量數據要素推動應急管理能力提升
應急管理擔負保護人民群眾生命財產安全和維護社會穩定的重要使命。先進的技術支持是實施好應急預防和救援處置的有效保障。當前，應急管理領域存在數據共享融合深度不足，對安全生產、自然災害防治和突發事件處置支撐力度有限等問題。
廣東省應急管理廳全面整合氣象、水利、林業等跨部門監測數據以及危化、礦山等企業物聯感知數據，構建個性化的應急場景智能算法，打造共建、共治、共創、共享的應急管理信息化新模式，推進跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務協同治理，切實提升應急管理業務綜合實戰能力。
一是加快數據匯聚融合，夯實數據支撐基礎。梳理完善應急管理部門公共數據資源目錄和數據需求目錄，加快推動數據資源匯聚共享，已成功接入27個外部廳局以及14個應急廳內部機構，涵蓋1171類業務數據，總量高達36.1億條，提供1372類數據服務，有效促進了數據要素在跨部門、跨系統、跨平臺間的順暢流通。
二是構建應急智能算法，為業務場景提供精準支持。面向應急管理行業監測預警、監督管理、輔助決策和指揮調度等業務需求，結合人口、電力、工程機械、化工商品價格等指數以及各類監測預警、巡查上報、預測分析數據，構建數據模型開展智能輔助分析，有效提高應急管理部門預測、預警、預知能力和及時處置、科學救援等數據智能輔助決策能力。2023年，廣東省通過實時監測臺風路徑、漁船坐標、水位監測數據等重要信息，有效應對了30輪強降雨和6次臺風，未發生群死群傷和重要工程損毀事件。
05
強化大數據應用 構建數字應急體系
應急管理是國家治理體系和治理能力的重要組成部分，擔負保護人民群眾生命財產安全和維護社會穩定的重要使命。應急管理涉及地質、森林、海洋、河流等業務場景眾多，對打通部門間數據共享，推動實現各場景業務高效協同具有迫切需求。福建省電子政務建設運營有限公司通過打通數據間壁壘，匯聚部、省、市三級應急基礎信息資源，搭建數字應急綜合應用平臺，實現多種災害預警，強化全鏈條監管，為全省“數字應急”體系建設提供有力支撐。
一是高效匯聚應急數據。實現與應急管理部、各地市應急平臺的縱向貫通，與省級氣象、水利、地質等20多個行業廳局的39個關聯業務系統橫向鏈接，匯聚約59.8億條氣象預報、應急物資、救援隊伍等應急基礎數據及89萬條部級、2.41億條省級危險化學品、工貿、礦山等企業基礎信息數據。
二是數據賦能監測預警。接入危化品、非煤礦山、森林防火、海上安全等重點領域1.4萬條感知數據和2.2萬路視頻監控，依托風險評估模型、AI視頻分析等技術，自動發布預警信息(如圖1所示)，實現安全生產隱患的主動監測，推動應急管理“以治為主”向“以防為主”轉變。2023年以來，全省消除各類傳感器異常報警約19萬次，處置各類安全事故550余起，事故死亡人數下降11%。
三是推進一體化監管執法。結合企業畫像數據治理模型，動態建立全省監管對象臺賬庫，將5.1萬家危化品、煙花爆竹、礦山、工貿等企業納入管理平臺，通過構建安全生產指數，實現精準監管、靶向治理。
四是高效協同應急指揮救援。匯聚全省多部門、跨層級3萬多條救援相關數據，提升各部門在應急救援場景下的協同作戰能力。基于應急聯動小程序等方式快速調度隊伍、裝備等，實時掌握救援進展動態，做到快速響應、高效協同、扁平化指揮調度
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