○ 胡 勇

　　摘 要

　　面对新冠肺炎疫情的迅速蔓延，疫情治理的联防联控必将受到重大考验，寻找重大公共卫生危机下政府跨部门协作现代化治理能力提升的路径将是完善市域公共卫生危机治理现代化的必然选择。大数据时代的市域公共卫生危机治理模式是基于物联网、云计算、大数据、区块链等新一代信息技术的应用，强调市级层面的“主导者”角色定位，突出以主城区为核心统筹全重庆的城乡空间治理取向，要求充分运用大数据技术整体性思维、共享性思维、智能化思维、关联化思维的共治市域理念，形成法治、精治、共治的城市治理模式，对公共卫生危机状态下的联防协同准备机制、联防联控预警机制、联动联治决策机制、互联互通恢复机制的现代化治理有着十分重要的作用，对建立健全市域公共卫生危机相关法律法规具有重要的指导意义。本文从公共卫生危机的现状入手，深刻探讨了市域公共卫生危机治理中所面临的的困境，分析了公共卫生危机现代化治理的运行机制，给出了公共卫生危机现代化治理跨部门协作的对策方法，进一步从机制化完善，平台化建设、地方立法化保障等方面对市域大数据公共卫生危机现代化治理给出了路径探索。

　　关键词

　　大数据；地方立法；市域跨部门协作；现代化治理能力；公共卫生危机

　　作者单位

　　重庆市南岸区人民检察院
 

　　2020年突如其来的新冠肺炎疫情给全球带来了巨大冲击，抗击新冠肺炎疫情是对国家治理能力现代化的一次大考。习近平总书记指出，推进国家治理体系和治理能力现代化，是关系党和国家事业兴旺发达、国家长治久安、人民幸福安康的重大问题。疫情期间，如何利用大数据、人工智能、互联网等技术手段，做好疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配、舆情监控等方面的支持工作，不断提高国家现代化治理能力，提升国家法治水平，充分展现新时代国家治理能力的显著优势，取得疫情防控战争的全面胜利，是目前研究的重点问题。

　　新冠肺炎疫情发生后，市域公共卫生危机治理现代化能力挑动着国人的神经，也促使我国在面对复杂、综合、关联的市域公共卫生危机时，反思部分地区出现的部门信息不畅、跨部门协作困难、缺乏健全的跨部门协作法律制度等弊端。新冠肺炎疫情等公共卫生事件区别于普通疾病如流感，其具有涉及范围大、发展速度快、危害性大、流动性强、突发性强、无借鉴措施等特点，因此，疫情所产生的数据复杂、庞大、来源多样且具有紧迫处理性，传统数据处理方式无法及时有效处理。新冠肺炎疫情有别于危害性较小、已有防控措施的普通疾病，需要对数据全面、及时、快速处理和跨部门共享才能得出有针对性的预警措施和防范对策，才能有效遏制疫情传播，而大数据技术可以有效解决突发疫情的国家跨部门治理问题，这将是破解疫情数据治理的关键。

　　一、市域公共卫生危机现代化治理现状和大数据治理概述

　　跨部门治理协作是应对突发性公共卫生危机特别是近期新冠肺炎疫情的关键，也是近几年学术研究的焦点之一。

　　市域公共卫生危机的治理主体主要是以设区的城市为载体，如作为直辖市的重庆，它强调市级层面的“主导者”角色定位，突出“以主城区为重点”的空间治理取向，以主城区为核心辐射统筹全重庆城乡治理空间。党的十八大以来，通过推动“多规合一”和“综合执法”改革，在部门分割的市域公共卫生危机治理结构中逐步构建了综合规划决策和综合执法保障，带动了部门资源的整合及社会力量的激活，塑造了面向市域公共卫生危机综合治理的服务管理型现代城市治理结构并逐步形成了面向法治、精治、共治的城市治理模式。大数据时代的城市公共卫生危机治理模式是基于物联网、云计算、大数据、区块链等新一代信息技术的应用，强调“综合规划决策”“综合执法保障”“综合资源调配”“综合危机预防”的众创共治市域治理，要求构建城市规划、城市建设、城市运行管理一体，城市决策、执行、监督协力，政府、市场、社会共治的公共卫生市域治理新局面，是公共卫生危机跨部门市域社会治理现代化的发展趋势。

　　大数据治理是基于大数据技术对社会和城市运行管理中遇到问题的综合性解决方案，通过对庞大数据的分析处理能够预测事态发展的方向并作出早期预警，为公共卫生危机的解决提供可信的解决办法和治理路径。大数据时代下，整个社会的数据呈指数增长，对于国家治理来说，隐藏在大量数据中有用的价值信息具有十分重要的参考价值，特别是应对类似新冠肺炎疫情这样的特大公共卫生危机，准确掌握每一条有价值的疫情信息，对疫情防控和国家现代化治理都有着举足轻重的作用。

　　二、大数据时代市域公共卫生危机所面临的问题

　　虽然我国在应对突发新冠肺炎疫情时反应迅速、处理得当，赢得了人民群众的广泛拥护，但也存在市域公共卫生危机跨部门协作、联动难的困境，在应对突如其来的疫情时缺乏制度化、法制化保障，给国家现代化治理造成了严重阻碍，其困境主要有以下几点：

　　一是各地区沟通不畅、跨部门应急协作受阻，缺乏数据共享协作。在我国现有的危机处理管理制度中，各地区、各部门之间都有着严格的职权划分并有着严格的责任分配制度，这使得各部门之间权责明晰但也存在协作不便的情况。

　　二是强调部门利益，协作意识淡薄，缺乏数据评价体系。某些公共卫生危机管理部门只从自身利益出发不愿让渡自身权利、分享自身资源，当资源和投入在不同部门分配不均衡时部门间的矛盾就会被触动，缺乏可信的数据化评价体系，导致跨部门协作困难重重。例如，新冠肺炎疫情期间就有媒体爆料支援疫情严重地区的物资堆积如山、蔬菜霉烂，部分医院医疗物资分配量与同一地区其他医院严重失衡等问题。

　　三是法治不健全，跨部门协调权威不足，缺乏数据支撑。我国现有的公共卫生危机处理机制中，各类议事协调机构繁杂、协调机制配置过低，面临缺乏制度化的法律制约，存在运行机制不规范、监督缺位的问题。我国公共卫生危机协调还存在应急协作法规滞后，部门合作机制缺乏法律的制度化保障的问题，而完善相关法律需要大量现实案例分析作为立法依据，亟需高效、真实、全面、有针对性的大数据分析结果支持。

　　三、大数据时代市域公共卫生危机现代化治理的运行机制

　　大数据时代下，对数据多元收集、分类处理、智能研判已经深刻影响着国家法制化、现代化治理过程，为国家公共危机系统性风险防控提供了有效路径。[1] 大数据对国家现代化治理有着广泛的应用前景，让穿梭在城市每个角落的公众轨迹日益透明，有利于决策指挥、疫情发展预判、舆情引导、卫生危机状态监测，让公共危机治理的法治化有着更强的数据支撑，让运行在国家各个领域的政府公共危机处置更加合理科学。[2] 因此，对于新冠疫情期间系统性、整体性、复杂性、综合性的市域公共卫生危机的部门法治化协作治理尤为关键。[3]大数据时代市域公共卫生危机治理主要包括数据获取、数据分析、数据预判、精准施策等几个步骤，具体如下：

　　一是大数据市域公共卫生危机治理中获得的数据来源具有多样化特征。

　　从数据的主体来看，包括政府部门、企业、社会组织、公众和媒体等，他们既是公共卫生危机数据的获取者也是使用者。例如疫情期间，百度提供的大数据个人轨迹追溯服务，为疫情期间确诊或疑似病例密切接触者寻找提供了极大方便。

　　从数据的发展来看，数据自产生到获取经历了由被动生成到主动生成的过程，由以往的数据库管理模式到云计算、大数据管理模式，由以往的部分数据样本分析向目前大数据全方位、全过程、全生命周期统计分析转变。例如，新冠肺炎疫情期间对居家隔离人员的动态监测，由传统的单点、走访式抽查转变为了以虚拟应用程序为连接的数据自动全过程采集方式，形成了全数据分析研判模式，使得获取的数据具有全面反映调查对象的能力，避免了由于数据不全产生的结果误判。

　　从数据的来源看，传统的数据获取方式是以结构化数据为主的数据库分析处理模式，大数据技术可以分析处理各种结构化、半结构化、非结构化、离散的数据来源，极大地拓展了政府决策的数据来源渠道，保障了结果的准确性、真实性、完整性。例如此次新冠肺炎疫情期间所产生的各类图片、音频、视频信息、个人活动轨迹、新冠病理分析图像等信息就无法被传统数据处理方式有效处理，必须借用大数据技术等新型数据分析处理方式来处理。[4]

　　二是大数据对公共卫生危机的数据分析处理具有高效性。

　　新冠肺炎疫情期间，如何快速有效处理来自监控设备、网络媒体、社会组织等不同来源的大量数据是政府面临的重要难题。以大数据技术为基础，运用云计算、分布式存储、人工智能等技术，对采集的数据进行清洗、筛选、核校、分类等预处理后，运用独特的公共卫生危机数据分析算法对这些数据进行加工处理，从中提取出有用的关系图谱、行踪轨迹、危机预警等有助于国家相关部门演化出疫情发展趋势预警、疑似病例接触人群、疑似病例行踪轨迹等，有利于挖掘出更多有价值的信息，快速研判疫情的起因、发展过程、趋势、后果及疫后复工复产资源分配、医疗资源调拨、医护人员配置，为疫情高效治理提供有效决策。

　　三是大数据具有对公共卫生危机发展趋势预判特性，有利于国家现代化治理精准施策。

　　大数据风险预判是大数据技术的独特特征之一，是基于大数据强大的数据获取和分析能力，通过构造贴近实际的预判模型以发现事物之间的内在联系和规律，因此只要所收集的数据足够多、数据来源足够广，大数据是可以有效预判公共卫生危机趋势的，因此被广泛用于事故灾难、病毒疫情、犯罪活动、舆情监控等领域。

　　新冠肺炎疫情期间，运用大数据技术对人群活动轨迹、交通数据、舆论媒体等重点领域进行大数据监测，及时对临界点发出预警，可以有效进行事前干预，避免人员密集造成的疫情传播，有效追踪疫情趋势。百度通过对人群行为轨迹的分析、位置聚类分析，制作了疫情特殊地区外出人口流向动态，打造了实时数据热点图，以便公众实时掌握疫情数据，正确引导了舆论方向，纾解了群众紧张情绪。

　　在此次疫情舆论领域，大数据技术能够从舆论数据中找出舆情危机的变化规律，通过已有的舆情分析模型对舆论话题进行精准预测，可以有效排查出疫情期间潜在的舆论危机，做到对疫情舆论的实时感知、及时预警、即时反馈。例如，通过大数据技术的有效分析，针对网络流传的“白酒杀毒”“粮食不足”“三黄连口服液治肺炎”等谣言引发的抢购潮问题，相关部门通过及时预知、提前部署、妥善处理使得舆情得到了有效处理，保障了群众的正常生产生活，有利于国家现代化治理的精准施策。

　　四、大数据时代市域公共卫生危机跨部门协作治理的对策

　　国家应急管理部的成立，为我国公共卫生危机跨部门协作治理带来了机遇，但也存在跨部门协作体制不健全、缺乏大数据协作治理统一平台、缺少跨部门协作治理制度等一系列问题亟需解决。

　　（一）构建跨部门协作机制，实现公共卫生危机治理现代化

　　整合优化现有市域公共卫生危机应急资源和力量，解决现实中跨部门协作存在的权责不清、沟通不畅、协作困难等困境，必须加快大数据跨部门协作机制的建立，健全跨部门协作考评办法和追责机制，建立跨部门协作预警和治理机制，统一配置应急资源，提升市域公共卫生危机应急管理能力。[5]

　　一是健全考核评价办法，完善追责机制。跨部门协作涉及到多个部门之间的合作，就可能存在怠政、懒政思维，必须明确部门权责，利用大数据技术对部门数据的全覆盖特性，提取各个部门绩效信息作为考评要素，健全考核评价办法和责任追究机制，才能激发制度活力，强化现代化治理能力。首先应梳理相关部门权责，建立权力清单和责任清单，以大数据平台为依托明晰部门权责属性。其次，以大数据平台为载体细化信息共享、危机处理、资源分配等业绩考核项目，将部门绩效与治理实效相结合。最后，针对跨部门协作中的不作为、懒政等现象，运用大数据技术实时监督上述情况并留存相应证据，为追究相关人员责任提供支持。

　　二是打造跨部门联防联控预警机制。针对新冠肺炎疫情期间部分地方出现预警不及时、防控意识淡薄的情况，借助大数据技术融入市域公共卫生危机治理预警环节，将全数据处理分析结果及时上升为决策预警依据，加快提前介入能力建设，及时排除可能存在的疫情隐患。除了对疫情趋势预警外，大数据技术还能对疫情期间的舆情、交通、教育提供跨部门协作预警。大数据运用舆情发生地点、时间、级别、热度进行自动分类，可以动态掌握疫情期间舆情发展趋势，提升舆情处理能力。[6] 大数据技术还可以为群众需求提供精准服务，智能匹配专家实现需求和资源精准对接，避免人际直接接触的传染风险，实现政务治理能力提质增效，提升国家现代化治理能力。例如，在四川还没有确诊病例时，依靠德生科技的大数据分析技术就启动了预警应急机制。疫情发生后，大数据技术对经过治疗康复后的病人进行了后遗症追踪以及社会生活影响分析，预判康复病人复发几率和防控方式，为政府科学决策、提前预警发挥了重要作用。

　　三是打造跨部门联动联治的治理机制。大数据技术可以对公共卫生危机的历史数据和社会实时监测数据进行全流程、全领域、全数据分析，对存在危机隐患的地方及时处置，以减少损失，加快联动治理成效。完善市域公共卫生危机应急机制，以大数据平台为基础，联动交通、卫生、司法、居民基本生活用品等部门以及城市居民，整合各部门资源实现跨部门统一调度、指挥、共享，以可视化通讯、多维度数据展现等方式形成跨部门联动联治一体化治理模式。例如，神州数码控股在福建三明市开发的大数据平台，将以前分散的市民“上报”与政府各部门“处置”连成一体，增加了反馈机制以提高政府处理的质量和效率，形成了跨部门治理闭环。不仅建立了为民服务的平台，还架起了居民、城市、政府之间的桥梁，让普通居民通过大数据平台参与到疫情防控中，从而构建起共建共治共享的治理格局。

　　四是打造跨部门复工复产协作机制。大数据时代的公共卫生危机复工复产措施，是以数据为基础借助大数据技术进行精准指挥、统一调度，尽快完成社会资源、社会秩序恢复到危机前的正常状态。大数据分析技术可以构建多途径社会心理精准干预机制，根据个性特征推送合适的心理干预措施，逐步缓解、消弭危机带给人们的负面影响。[7] 大数据技术对复工复产企业的跨部门协作治理，可以实现对复工复产企业的信息共享、资源共享、决策共享，从复工复产企业的多维数据中挖掘出关键薄弱环节，为复工复产企业提供有针对性的帮扶政策，保障企业正常运行，加快恢复社会秩序。

　　（二）打造跨部门协作大数据平台，实现公共卫生危机治理体系化

　　一是打造跨部门协作大数据平台有利于整合现有资源，提升市域公共卫生危机治理的智能化、协作化水平。这需要完善大数据平台数据采集标准，完善共享数据资源，推进基础数据标准化、体系化建设。在数据标准化的基础上，以国家大数据平台和相关设施建设为契机，加快构建跨部门公共卫生危机大数据平台，可以解决部门之间各自为政、信息沟通不畅的问题。市域公共卫生危机跨部门协作平台主要包括危机感知、数据管理、分析处理、数据应用等方面，实现对国家应急资源的统一管理、集中调度。

　　二是通过对危机隐患排查、业务监督、危机防控，构建面向危机处理全流程的智能化平台，提供危机处理的快速响应、智能决策和协调配置。大数据平台对危机状态的数据挖掘、动态建模、智能搜索可以满足决策者对市域公共卫生危机的整体状态，社会整体运行风险进行跨部门总体把握，为危机后的复工复产提供辅助决策支撑，确保应急资源的统一调度和公共卫生危机的信息公开、疫情防控。例如，抗击新冠肺炎疫情期间，万达信息的上海市肺炎防控平台利用大数据技术为医疗机构推送新冠肺炎病例信息，通过对接公安、交通、社区等单位对密切接触者进行了有效管理。万达信息开发的“健康云”可以对进出上海人员健康动态观察，注册人数达16万人，访问量达90万人次，其服务覆盖上海、成都、资阳等21个城市超过1.7亿人口。

　　三是挖掘公共卫生危机数据关联性，制定最优防控方案。在重大公共卫生事件下，社会所需的各项物资无论从数量还是种类的需求都是巨大的，这直接影响着一线抗击疫情工作者的信心。通过大数据挖掘疫情背后的数理逻辑，结合政府管理者的经验判断，可以为疫情调控制定最优方案，极大提高防控工作质量。从大量病例信息中挖掘出相关性，经过大数据模型比较可以提前预测疫情的整体发展态势。以社区防控为基本防控单元，挖掘居民健康、日常行为、生活需要等关联性数据，结合视频监控、社区工作人员巡检，可以及时掌握社区疫情防控动态，拓展防疫期间社区居民的生活配套服务，规范点餐、快递采买等线下服务，减少不必要的人员接触。

　　四是医疗信息数据化，实现易感人群、病毒溯源、危机态势大数据预判。公共卫生危机特别是今年的新冠疫情如何发生，其产生的过程原理、特效药的效果、人体的损伤程度、疫情传播情况、病例的康复情况、医疗资源的耗损情况都可以借助大数据平台得到实时结果。我国大部分医院已经实现电子化病例并安装HIS系统，实现了病人从入院到出院的基本信息和病理信息数字化，建立与个人电子病历对接的大数据平台，能营造普遍可及的在线医学知识库。通过大数据技术对疑似病例作早期筛查、追踪病源，找出新冠易感基础病患者，实时跟踪易感人群、可疑人员的行为轨迹、动态调整疫情态势信息，以便政府加强对疫情的预警、预判。例如，众云大数据平台和百度大脑等大数据产品，依托医疗信息资源，通过监控特定区域用户频繁搜索的关键词，检测出某地区可能出现的不明原因未知疾病，经过与数据模型比对后，尝试找出与疫情可能病源有利于对潜在疫情的有效监督和各部门协调防控。

　　（三）构建大数据跨部门协作，实现公共卫生防控精准施策

　　面对突发疫情，精准防控是疫情能否有效治理的关键，这也是大数据应用于公共卫生危机的真正价值。

　　一是打造动态可视化疫情数字地图，实现跨部门数据共享和疫情实时监督。直观动态的疫情数字地图，可以实时展示各地区范围内的病患数量、人员流动、物资储备、医疗床位余量等情况分析处理，对一定范围内物资发放和生活生产保障进行动态监督，及时向社会披露疫情动态信息，并对物资紧缺预警进行大范围调拨精准支援。例如，江苏抚州市临川区政府利用大数据分析系统强化社区管理。该大数据分析系统从返乡人员的整体分布、人员身份、健康情况、入境时间、来源地等多个指标分析辖区范围内人员信息结构，制定科学的监管措施，确保外来人员跟踪到位，助力政府多部门间协调有序，全面精准防控疫情蔓延。例如，百度迁徙大数据平台，可以直观的从多个维度掌握武汉疫情期间人口迁徙指数和走势，为疫情防控工作赢得更多准备时间。截止目前，百度迁徙大数据平台已经能为300多个城市提供迁徙数据服务。

　　二是大数据病理信息处理，助力疫病分级确诊。不同病人的新冠症状多有雷同，不同医生对新冠的理解也不同，如何保证快速、准确的诊断病人，困扰疫情防控的重大问题。大数据分析处理大量病理信息后，通过筛选、聚类、处理，建立新冠病理分级模型，对需要确诊的患者病理信息进行分析处理后，给出相应的确诊建议，为主诊医师提供病例分级的技术支持。例如以武汉医院为例，借助大数据平台对已有新冠病例的分析，可以得出按照一定标准分级的新冠模型，通过对大量疑似病人胸部CT拍片、核酸检测、采血等医疗数据采集，以大数据模型分析处理，能够迅速比对出较大可能确诊、可能确诊、无症状感染者、疑似病例、正常等人群，按照分出的人群可以匹配到专家、主治医师、医师等不同专业水平的医疗团队，快速诊断大数据分析出的疑似病例，加快确诊效率，缩减确诊流程，保障及时救治。

　　三是大数据识别区域重点人员行为轨迹，助力精准防控。通过大数据平台采集地铁站、火车站、飞机场等人员密集场所人员流动信息，可以快速识别比对域外人员出入境人员信息并向疫情防控多部门指挥中心提送预警信息，以便对其进行重点监控。大数据还有助于对确诊患者的密切接触者进行备案跟踪，经过对确诊人员近期活动轨迹分析、行程追溯，可以摸排出其接触过的人员，有利于相关部门及时隔离和医学观察。例如武汉火车站，作为进出武汉的主要集散地，在爆出多辆列车有确诊或疑似感染人员后，依托12306票务平台的火车站进出实名制验票系统可以获得确诊人员近距离接触者信息。通过以上信息可以关联出住宿、行走路线、车次等行为轨迹，形成以武汉火车站为特征的密切接触者人员流动迁徙图，以便精确联系密切接触者防控疫情扩散。再如，“同程艺龙”上线了“新型肺炎确诊同行程查询服务”，整合了全国疫情播报数据和同程艺龙平台大数据出行轨迹，面向社会公众提供疫情出行热点信息，为应对新冠确诊病人同行程问题，提供大数据主动预警和推送提醒，帮助相关人员按要求到指定医疗机构隔离观察。

　　四是大数据舆情监测，助力敏捷型服务政府。在当前疫情期间，一些消极、悲观的舆论信息会直接影响疫情防控管理工作开展，利用大数据对疫情信息的实时采集和预判，可以对重点舆情迅速形成演变趋势报告，做到早知道、早上报、早处理，有利于相关部门主动处理舆情、回应社会期待、塑造公信力。大数据平台对人员、物资、信息的全面管理，有利于整合疾控中心、卫生部门、交通部门、物资生产管理部门的职责，加快对人员分布、道路通畅问题精细化治理，快速搭建“数据说话、数据决策、数据治理”的政府之间跨部门协作机制，构建科学决策和精准施策的敏捷型政府。例如，2020年2月，人民网研究院与百度联合发布了《新型冠状病毒肺炎搜索大数据报告》，较好的还原了公众关注的焦点，这份有针对性的报告的产生正是源于用户通过百度的搜索量排名为根据起草的。大数据显示近段时间百度新增阐述野味危害相关内容的数据量是过去十年的总和，搜索野味危害达5000万人次。

　　（四）完善跨部门协作法律法规，大数据技术助力公共卫生治理制度化

　　健全的跨部门协作法律制度可以使市域公共卫生危机治理有章可循、有法可依，是促进危机跨部门协作的可靠保障，但制定较为完善的法律需要大量验证和现实数据支撑，大数据强大的分析处理能力有利于高效、合理的梳理公共卫生危机中的巨量信息，分析出高价值的危机治理办法，有助于法学专家针对性的整理抽象出具有现实意义的法律法规，让法律以数据为支撑更加贴近群众生活实际。

　　一是大数据技术健全部门协作的法律制度。将公共卫生危机跨部门协作上升为法律制度予以规范，需要对信息共享交流、跨部门资源共享、跨部门联防联控等做法精细化和规范化，这就需要大量、全面的数据分析支撑，才能制定出有针对性、可操作性的规范化法律文件，增强跨部门协作的实践性。

　　二是大数据健全公共危机大数据治理规范。大数据危机处理法治化需要在事前预防、事发防控、事中响应、事后恢复的各个环节加快以大数据为规范的法律法规制定，对跨部门协作数据进行深入挖掘，对有价值的部门协作数据靶向推荐给医疗部门和政府部门，有利于相关机构快速做出防疫反应，促进跨部门资源共享。

　　三是大数据安全技术助力个人信息保护，建立分级使用机制，防止个人信息泄露、滥用。防疫信息采集涉及国家、个人的敏感信息，这就要求我国必须加快研究制定个人信息安全保护和国家数据安全法规，完善对公共数据的准入制度，强化对从事数据分析处理机构的登记备案制度。除了以立法的方式防止个人隐私信息泄露，防止掌握健康数据的部门和企业监督缺位以外，建立健康隐私数据分级使用机制，以大数据安全技术设置数据安全防线，可以确保隐私数据在合理必要的前提下使用。例如，重庆上线的渝通码，用红黄绿三色二维码代表健康证明，为抗击疫情做出了重要贡献，但也存在填写的个人信息泄露问题，微信等平台也采取了相应的技术手段防止个人隐私信息的非法使用。

　　结语

　　推动市域公共卫生危机跨部门治理是推进国家现代化治理体系的重要一环，是大数据时代以预判性、精准性、协作性治理市域公共危机的积极回应。大数据跨部门协作有别于政府部门之间的“上下协同”，它是以大数据技术本身的共享性、强大的数据处理能力为基础，开创危机导向、问题牵引、智能感知、数据驱动、协同联动、众创共治的公共卫生危机城市治理新局面，创新面向城市公共卫生危机的精治、共治、法治的治理模式，提升城市管理与社会治理的科学化、法治化、智能化、社会化、专业化水平，从而有效预防和应对市域公共卫生危机，将是未来现代化治理能力研究的重点。