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随着“健康中国战略”的推进实施，职业健康正向一种新的模式转变，由传统的以职业病防治为中心，转向以职业人群全人群、全周期的全面职业健康管理为中心。在当前的疫情防控常态化下，我们更要统筹做好职业健康管理工作，努力构建职业健康发展新格局。
■史爱武
随着新一轮科技革命和产业变革兴起，以数据为核心生产要素、以信息技术为驱动力的新的生产方式蓬勃发展，人类社会正快速步入数字经济时代。互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新，日益融入经济社会发展各领域全过程，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。
党和政府把人民健康放在了优先发展的战略地位。健康是促进人的全面发展、生活幸福的基石，是社会经济发展的基础条件，也是国家富强、民族振兴、人民幸福的重要标志。健康中国战略的实施也是以“大卫生、大健康”为改革理念，从以治病为中心，转变到以人民健康为中心。
目前，我国职业人口占总人口的三分之二。职业人群是国家最富有生命力、创造力和生产力的宝贵资源，也是促进国民经济发展和社会进步的重要生力军。职业人群的健康直接影响到国民经济的发展和进步、乃至社会的和谐稳定。换句话说，没有职业人群的健康，就没有全民健康，也就不能实现全面小康。
职业健康就是对工作场所内产生或存在的职业性有害因素及其健康损害进行识别、评估、预测和控制的一门科学，其目的是预防和保护劳动者免受职业性有害因素所致的健康影响和危险，使工作适应劳动者，促进和保障劳动者在职业活动中的身心健康和社会福利。
数字经济的本质在于信息化。《国家职业病防治规划（2016—2020）》提出“推进信息化建设”，明确要将职业病防治纳入全民健康保障信息化工程。由于我国职业健康工作由多部门协同开展且监管对象数量庞大，信息数据繁杂，各地区各部门各系统之间相关数据相互独立，形成信息孤岛，难以共享共用，因此有必要建立多层次、跨部门、智能化的职业健康管理信息体系。
2020年12月，为促进和规范全国公共卫生信息化建设与应用，国家卫健委联合制定并下发了《全国公共卫生信息化建设标准与规范（试行）》。其中在“职业病防控”一级管理服务指标中，包含7项二级指标，22项三级指标。同时，提出新兴信息技术与公共卫生领域的融合应用发展，探索创新发展模式，充分应用云计算、大数据、人工智能等新兴信息技术，在职业健康监测与分析、职业病危害因素溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用，使发展成果更好惠及职业人群乃至全体人民。
云计算，构建安全可靠、共建共享的职业健康信息化基础设施
充分发挥云计算安全技术的优势，利用虚拟网络的安全防护技术、故障自动恢复等高可用技术搭建的职业健康云平台基础设施，能为职业健康管理系统以及基层政府监管部门的监测数据、用人单位的工作环境和设备的实时数据、劳动者个人的健康监护数据等基础职业健康数据提供安全可靠的IT基础环境，极大程度规避了健康数据的泄露风险，保障了职业健康管理系统的实时可用性和安全性。
共建共享的职业健康云平台基础设施既可以避免各部门、各机构的IT资源重复建设，还能实现各级卫生行政、疾控、监督部门、用人单位、技术服务机构等多方信息数据的共享，进而实现职业病危害项目申报、重点职业病和职业病危害因素监测、工程防护设施、劳动者个体防护、职业病报告、劳动者健康检查、职业病诊断鉴定及职业健康管理电子台账等数据的一致性和智能分析的精准性。
大数据，汇集和挖掘多源异构、高质量的基础职业健康数据
要挖掘出海量职业健康数据的巨大价值，大数据的处理流程一般包括：大数据采集与预处理；大数据存储与管理；大数据分析与挖掘；大数据的可视化展示与应用。
职业健康数据的采集源头很多，数据格式也是多种多样--既有关系数据库的结构化数据，也有文本、表格、文档、图片等多种非结构化数据，还有实时的流数据。存储和管理这些多源异构的基础职业健康数据，既是对IT基础架构的云存储的考验，也给这些大数据的处理和分析带来一定的挑战。
以统一的数据标准对多源异构的数据进行质控和评估，实现数据的高质量和准确性。只有拥有高质量的基础职业健康数据，大数据应用才能揭示出政府监管洞察力、职业健康技术服务水平和能力等社会价值，帮助政府、用人单位、技术服务机构开拓创新，打造和提升竞争优势，增强服务能力和创造更大数字经济价值。
对用人单位信息、检测报告及体检报告分析处理，可以从危害因素种类、行业分布、区域分布等多维度统计职业病危害因素分布及职业病发病情况；大数据的可视化可直观展示职业病高发的重点区域、重点行业、甚至在地图上精确定位到重点单位；大数据的综合分析支持职业健康风险可溯源，方便卫生监管部门提前预警，实现精准智慧执法、科学高效执法。
人工智能，利用先进的算法模型实现职业健康的态势感知和预测预警
职业健康的态势感知是一种基于环境、动态、整体地洞悉职业健康风险的能力，是以大数据为基础，旨在对能够引起职业健康态势发生变化的各类要素进行获取、理解、显示以及最近发展趋势的顺延性预测，进而进行决策与行动。广义的态势感知实际上包含感知、理解和预测三个层次，可以为卫生监管部门开展精准执法提供技术支持，预防职业病事故发生。
基于超强的云计算能力，以及实时监测用人单位工作环境的危害因素情况、设备状态等多源渠道所构建的高质量基础职业健康数据，利用先进的人工智能算法，实时感知各类高危环境、各类职业病危害因素、职业危害风险事件的当前状态及动态变化趋势，实现风险管控。
利用人工智能的深度学习模型预测未来一段时间内辖区重点行业、用人单位的职业病（健康）的发展趋势，并提前发出预警预测信号（比如劳动者体检预警、职业病风险预警、职业病危害预测等），有效从源头遏制职业病高发态势。
随着“健康中国战略”的推进实施，职业健康正向一种新的模式转变，由传统的以职业病防治为中心，转向以职业人群全人群、全周期的全面职业健康管理为中心。在当前的疫情防控常态化下，我们更要统筹做好职业健康管理工作，努力构建职业健康发展新格局。
为进一步贯彻落实《职业病防治法》，通过数字化技术，我们要建立职业健康信息化共建、共享工作机制，及时掌握存在职业病危害的用人单位的职业健康相关数据，实现职业健康监管的精准执法，保障劳动者健康权益。
在数字经济高速发展大背景下，融合云计算、大数据、人工智能等新兴信息技术，我国大力推进职业健康管理的“数字化、网络化、智能化”势在必行。通过顶层设计构建职业健康管理的闭环式服务体系和对职业病病人全生命周期管理，打造科学化、精准化、智能化的职业健康管理“数字化治理”新范式，直接惠企便民和提升职业健康管理的治理效能。
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