社区健康管理中的健康风险评估智能化终极优化方案

社区健康管理中的健康风险评估智能化终极优化方案演讲人01社区健康管理中的健康风险评估智能化终极优化方案02引言：社区健康管理面临的挑战与智能化转型的必然性03当前社区健康风险评估的瓶颈与智能化转型的必然性04健康风险评估智能化的理论框架与核心原则05智能化风险评估的关键技术路径06社区场景下的智能化评估模型构建与优化07智能化评估结果的多维度应用与闭环管理08实施保障体系与可持续发展机制目录01社区健康管理中的健康风险评估智能化终极优化方案02引言：社区健康管理面临的挑战与智能化转型的必然性引言：社区健康管理面临的挑战与智能化转型的必然性随着我国人口老龄化加速、慢性病高发以及健康观念从“疾病治疗”向“健康促进”的转变，社区作为健康服务的第一线，其健康管理效能直接关系到居民健康水平与公共卫生体系可持续发展。当前，社区健康管理虽已实现基础覆盖，但在健康风险评估环节仍存在诸多瓶颈：数据采集碎片化、评估模型静态化、干预措施同质化、居民参与度不足等问题，导致风险评估与健康管理需求脱节，难以实现“精准预防、早期干预”的目标。在数字化浪潮席卷各行各业的今天，人工智能、大数据、物联网等新兴技术的发展，为破解社区健康风险评估困境提供了全新路径。智能化转型不仅是技术层面的升级，更是健康管理理念的革新——从“被动响应”转向“主动预测”，从“群体粗放”转向“个体精准”，从“单一评估”转向“全周期管理”。作为一名深耕公共卫生与健康管理领域十余年的从业者，我曾亲眼见证社区医生因缺乏动态数据支持，引言：社区健康管理面临的挑战与智能化转型的必然性对糖尿病前期患者的风险预判滞后；也经历过通过智能穿戴设备实时监测后，社区团队及时干预居民急性心脑血管事件的案例。这些实践让我深刻认识到：健康风险评估的智能化，是打通社区健康管理“最后一公里”的核心抓手，更是实现“健康中国2030”战略目标的必然选择。本文将立足社区场景，从理论框架、技术路径、模型构建、应用闭环及保障机制五个维度，提出健康风险评估智能化的终极优化方案，以期为行业提供系统性参考。03当前社区健康风险评估的瓶颈与智能化转型的必然性数据层面的“三重壁垒”制约评估精准度数据孤岛现象突出，信息整合难度大社区健康数据分散于基层医疗机构、公共卫生系统、养老机构、居民可穿戴设备等多个主体，数据标准不一（如疾病编码、检验指标单位）、存储格式各异（结构化数据与非结构化数据并存），形成“数据烟囱”。例如，某社区居民的电子健康档案（EHR）记录社区卫生服务中心的血压数据，而三甲医院的体检报告、智能手环的运动数据则无法实时同步，导致风险评估时信息缺失严重，难以形成完整的健康画像。数据层面的“三重壁垒”制约评估精准度数据质量参差不齐，动态更新滞后传统数据采集依赖手工录入与定期体检，存在错漏、重复、更新不及时等问题。以老年慢性病管理为例，部分居民每月血压测量仅1-2次，无法反映血压波动规律；而行为数据（如吸烟、饮食、运动）多依赖居民自述，主观性强、准确性低。这种“静态数据”难以支撑动态风险评估，导致对疾病进展的预判偏差。数据层面的“三重壁垒”制约评估精准度隐私保护与数据共享的矛盾尚未破解健康数据涉及个人隐私，居民对数据共享存在顾虑，而现有数据安全保障机制不完善，导致“不敢共享”与“不愿共享”并存。例如，某社区试点智能健康监测时，因未明确数据使用边界，30%的居民拒绝安装监测设备，直接影响了数据采集的全面性。模型层面的“两大局限”制约评估实用性1.传统模型静态化，难以适应个体动态变化当前社区多采用Logistic回归、风险评分表等传统静态模型，其参数基于历史数据固定，无法实时融合居民最新健康数据（如突发体重下降、睡眠质量改变）。例如，针对高血压风险预测，传统模型仅考虑年龄、性别、家族史等固定因素，却忽略了居民近期情绪波动、药物依从性变化等动态变量，导致评估结果与实际风险脱节。模型层面的“两大局限”制约评估实用性模型泛化性强，个性化评估能力不足既有模型多基于大规模人群数据开发，适用于群体风险分层，但难以精准匹配个体特征。例如，同为糖尿病前期患者，一位年轻程序员（长期久坐、熬夜）与一位退休教师（规律运动、饮食清淡）的风险驱动因素截然不同，而传统模型往往给出同质化的风险等级，无法指导个性化干预。应用层面的“三重脱节”制约管理实效性评估与干预脱节，健康管理闭环未形成社区健康风险评估多停留在“出报告”阶段，与后续干预措施缺乏联动。例如，系统识别出居民“高血脂风险”后，未自动推送个性化饮食建议、转诊营养师或提醒社区医生随访，导致评估结果沦为“纸上数据”，无法转化为实际行动。应用层面的“三重脱节”制约管理实效性居民参与度低，健康管理主动性不足传统评估以“医生主导”为主，居民被动接受结果，缺乏对自身健康风险的认知与参与感。调研显示，仅42%的居民能理解风险评估报告内容，28%的居民表示“知道风险但不知道如何改善”，导致“评估-认知-行动”链条断裂。应用层面的“三重脱节”制约管理实效性基层承接能力弱，智能化工具落地“水土不服”社区医生普遍面临“任务重、人手少、技能不足”的问题，复杂的智能化系统若缺乏简化操作与培训支持，易成为“负担”而非“工具”。例如，某社区引入风险评估系统后，因医生不熟悉算法逻辑、数据录入耗时，实际使用率不足30%，反而增加了工作负担。（四）智能化转型的核心价值：从“经验驱动”到“数据驱动”的范式革命面对上述瓶颈，智能化转型通过技术赋能实现三大突破：一是打破数据壁垒，通过多源数据融合与实时采集，构建动态、完整的健康画像；二是升级评估模型，通过机器学习与深度学习算法，实现个体化、动态化的风险预测；三是打通“评估-干预-反馈”闭环，通过智能决策支持与居民互动机制，提升健康管理效能。这不仅是对传统流程的优化，更是从“医生经验判断”向“数据智能决策”的范式转变，为社区健康管理注入新动能。04健康风险评估智能化的理论框架与核心原则理论框架构建：“人-数据-技术-场景”四维融合智能化的健康风险评估需以“人为中心”，整合数据、技术、场景三大要素，形成闭环生态系统（见图1）。理论框架构建：“人-数据-技术-场景”四维融合核心层：人的需求以居民健康需求为出发点，覆盖全人群（儿童、老年人、慢性病患者、健康人群）、全生命周期（预防、筛查、干预、康复），重点关注高风险人群的早期识别与个性化干预。理论框架构建：“人-数据-技术-场景”四维融合数据层：多源融合整合基础数据（demographics、遗传史）、临床数据（EHR、检验检查）、行为数据（运动、饮食、睡眠）、环境数据（空气质量、噪音）、社会心理数据（压力、焦虑）等，通过标准化处理与动态更新，构建“活数据”体系。理论框架构建：“人-数据-技术-场景”四维融合技术层：智能支撑依托人工智能算法（机器学习、深度学习、自然语言处理）、物联网设备（可穿戴设备、智能传感器）、云计算与边缘计算（算力支持），实现数据采集、分析、预测、决策的智能化。理论框架构建：“人-数据-技术-场景”四维融合场景层：落地适配聚焦社区场景，适配家庭医生签约服务、慢性病管理、老年健康服务、儿童保健等具体应用，通过简化操作、协同工作台、居民端APP等实现技术落地。核心原则：科学性、实用性、伦理性与可持续性科学性原则：以循证医学为基础算法模型需基于大规模真实世界数据训练，通过临床验证确保预测准确性；评估指标需符合国内外权威指南（如《中国心血管病预防指南》《糖尿病防治指南》），避免“为了智能而智能”的技术堆砌。核心原则：科学性、实用性、伦理性与可持续性实用性原则：贴近社区实际需求系统设计需“轻量化、易操作”，简化数据录入流程，自动对接现有基层医疗系统（如国家基本公共卫生服务系统）；输出结果需直观易懂，为社区医生提供“风险等级+关键因素+干预建议”的决策支持，为居民提供“可视化报告+行动指引”的个性化服务。核心原则：科学性、实用性、伦理性与可持续性伦理性原则：隐私保护与数据安全并重遵循“数据最小化”“知情同意”原则，采用联邦学习、差分隐私、区块链等技术确保数据“可用不可见”；建立数据访问权限管理机制，明确数据使用边界，保障居民隐私权。核心原则：科学性、实用性、伦理性与可持续性可持续性原则：多方协同与长效运营构建“政府主导-社区执行-企业支持-居民参与”的协同机制，通过医保支付、服务收费、健康管理产品增值等模式实现可持续运营；定期更新模型算法与数据标准，适应疾病谱变化与技术迭代。05智能化风险评估的关键技术路径数据层：多源异构数据的“采集-清洗-融合”全流程优化智能数据采集：从“被动录入”到“主动感知”-医疗数据对接：通过HL7、FHIR等标准接口，自动对接基层医疗机构HIS系统、公卫系统、区域卫生平台，实现电子健康档案、检验检查结果的实时抓取。-物联网设备赋能：为社区居民（尤其是老年人、慢性病患者）配备智能血压计、血糖仪、手环等设备，通过蓝牙/Wi-Fi自动上传实时生理数据（如血压、血糖、心率、睡眠质量）；在社区公共区域部署智能健康小屋，支持自助体脂、骨密度、肺功能等检测。-行为与心理数据采集：开发居民端APP，通过问卷星、语音交互等方式收集行为习惯（如吸烟、饮酒、运动频率）、心理状态（如PHQ-9抑郁量表、GAD-7焦虑量表）；对接环境监测数据，获取居民所在社区的空气质量、噪音指数等，纳入风险评估模型。数据层：多源异构数据的“采集-清洗-融合”全流程优化数据清洗与标准化：构建“高质量数据底座”-异常值处理：采用3σ法则、箱线图等算法识别生理数据异常值（如血压300/150mmHg），结合临床知识库标注错误数据（如单位录入错误），通过插值法或机器学习模型补全缺失值。01-隐私保护处理：对居民身份信息进行脱敏处理（如姓名替换为ID号），采用差分隐私技术在数据中添加适量噪声，防止个体信息泄露；对于跨机构数据共享，采用联邦学习技术，在本地训练模型后交换参数，不共享原始数据。03-数据标准化：建立统一的数据字典，对疾病编码（采用ICD-11）、检验指标单位（如血糖统一为“mmol/L”）、时间格式（统一为ISO8601标准）进行规范，消除“数据方言”障碍。02数据层：多源异构数据的“采集-清洗-融合”全流程优化多模态数据融合：构建“全景健康画像”-特征工程：从多源数据中提取关键特征，如临床特征（BMI、血脂水平）、行为特征（日均步数、蔬菜摄入量）、环境特征（PM2.5浓度）、时间特征（季节变化、节假日影响），通过特征选择算法（如递归特征消除）剔除冗余特征。-数据关联分析：采用知识图谱技术，将居民的健康数据、家族史、生活方式等信息关联，形成“个体-疾病-行为-环境”的语义网络，例如将“糖尿病家族史+高脂饮食+久坐行为”关联为“2型糖尿病高风险组合”。算法层：从“静态预测”到“动态决策”的模型创新基础模型：机器学习算法的优化与集成-传统模型增强：在Logistic回归、Cox比例风险模型基础上，引入L1/L2正则化防止过拟合，通过交叉验证优化超参数，提升模型稳定性。-集成学习应用：采用随机森林、XGBoost、LightGBM等集成算法，融合多个基模型的预测结果，降低单一模型的偏差。例如，针对冠心病风险预测，将年龄、性别等传统变量与智能手环采集的心率变异性（HRV）数据输入XGBoost模型，预测AUC（曲线下面积）可达0.92，显著高于传统Framingham评分（AUC=0.78）。-深度学习突破：针对非结构化数据（如医学影像、电子病历文本），采用卷积神经网络（CNN）分析胸片早期肺结节，采用长短期记忆网络（LSTM）挖掘电子病历中的疾病进展规律；利用图神经网络（GNN）分析健康知识图谱中的疾病关联关系，发现潜在风险因素。算法层：从“静态预测”到“动态决策”的模型创新动态模型：实时风险追踪与自适应更新-在线学习机制：采用在线学习算法（如被动-aggressive算法），当居民上传新数据（如近期血压波动）时，模型实时更新参数，实现“边学习边预测”。例如，糖尿病风险模型每日接收居民血糖数据后，动态调整并发症风险预测结果，提前1-2周预警血糖异常波动。-时序数据分析：针对生理指标（血压、血糖）的时序特征，采用ARIMA（自回归积分移动平均模型）、Prophet等时间序列算法，预测未来7-30天的趋势变化。例如，通过分析高血压患者近3个月血压波动规律，预测其未来1周内发生血压骤升的概率，并提醒社区医生提前干预。算法层：从“静态预测”到“动态决策”的模型创新个性化模型：基于“个体基线”的风险分层-聚类分析构建亚群：采用K-means、DBSCAN等聚类算法，根据居民的遗传特征、生活方式、疾病史等，将人群划分为不同亚群（如“代谢健康型”“慢性病高风险型”“老年虚弱型”），针对亚群特征开发专属模型。-迁移学习解决小样本问题：针对罕见病或特殊人群（如妊娠期糖尿病）数据不足的问题，采用迁移学习将大规模通用模型的知识迁移至小样本场景，提升模型泛化能力。例如，将普通糖尿病模型的预训练权重迁移至妊娠期糖尿病数据集，仅需少量样本即可训练出高精度模型。算力层：边缘计算与云计算协同的“轻量化部署”No.31.边缘计算降低延迟：在社区健康小屋、智能终端设备上部署轻量化模型（如TensorFlowLite），实现实时数据本地处理（如血压异常即时报警），减少数据传输延迟，提升用户体验。2.云计算支撑复杂训练：依托云端服务器（如阿里云、华为云）进行大规模模型训练与参数优化，联邦学习框架下，各社区机构在本地训练后上传加密参数至云端聚合，加速模型迭代。3.模型压缩与适配：采用知识蒸馏、量化剪枝等技术压缩模型体积，使其可在低配置设备（如社区医生电脑、老旧手机）上运行，解决基层算力不足问题。No.2No.106社区场景下的智能化评估模型构建与优化全人群覆盖：分群体、分场景的模型设计儿童青少年：生长发育与疾病早期筛查-核心指标：身高、体重、BMI、视力、听力、血常规、遗传代谢病筛查。-模型特点：引入生长曲线百分位数评价，结合年龄、性别、家族史预测肥胖、矮小症、近视等风险；通过自然语言处理分析儿童行为问卷，识别自闭症、多动症早期信号。-场景应用：社区幼儿园、学校定期体检数据自动接入，系统生成“生长发育报告”与“风险预警”，推送家长与社区医生。全人群覆盖：分群体、分场景的模型设计老年人：功能衰退与失能预防-核心指标：日常生活活动能力（ADL）、instrumentalIADL）、认知功能（MMSE）、肌少症指标（握力、步速）、合并症数量。01-场景应用：社区“医养结合”服务中心为老年人每月开展智能评估，生成“跌倒风险地图”“衰弱干预方案”，联动家庭医生与养老护理员。03-模型特点：采用随机森林预测1年内失能风险，结合步态分析（智能鞋垫采集的步态数据）识别跌倒高风险；通过多模态数据融合评估衰弱综合征，整合炎症标志物（如CRP）、营养指标（如白蛋白）、社会支持度。02全人群覆盖：分群体、分场景的模型设计慢性病患者：并发症风险与病情进展监测-核心指标：血压、血糖、血脂、糖化血红蛋白（HbA1c）、尿微量白蛋白、心脏功能（如NT-proBNP）。-模型特点：针对糖尿病患者，采用LSTM模型预测糖尿病肾病、视网膜病变风险；针对高血压患者，结合动态血压监测数据与心率变异性（HRV），预测靶器官损害（如左心室肥厚）。-场景应用：社区医生通过系统查看患者“并发症风险雷达图”，重点关注高风险指标，制定个性化随访计划（如调整药物、建议眼底检查）。全人群覆盖：分群体、分场景的模型设计普通健康人群：亚健康状态与疾病风险预测-模型特点：采用K-means聚类识别“亚健康亚群”（如“疲劳型亚健康”“消化不良型亚健康”），通过XGBoost预测5年内患慢性病（如高血压、糖尿病）风险。-核心指标：生活方式（运动、饮食、睡眠）、心理压力、体检常规指标（肝肾功能、血常规）、家族史。-场景应用：居民通过APP完成“亚健康自评”，系统推送“健康改善计划”（如推荐社区瑜伽课程、营养师咨询）。010203动态评估机制：实时数据驱动的“风险预警-反馈”循环多级预警阈值设置根据风险等级（低、中、高）设置不同预警阈值，例如：1-低风险：年度健康总结，推送生活方式改善建议；2-中风险：季度提醒，建议社区医生随访；3-高风险：即时报警（如血压≥180/110mmHg），自动推送社区医生电话，提示紧急干预。4动态评估机制：实时数据驱动的“风险预警-反馈”循环“评估-反馈-再评估”闭环-社区医生端：收到风险预警后，系统自动生成随访任务，记录干预措施（如调整药物、健康指导），并将干预结果反馈至模型，用于动态调整风险预测；-居民端：APP推送“风险改善进度”，如“您的糖尿病风险已从中风险降至低风险，继续保持每周3次有氧运动”，增强居民参与感。模型验证与迭代：基于真实世界数据的持续优化1.内部验证：采用K折交叉验证（K=10）评估模型性能，确保AUC、准确率、召回率等指标达标（如慢性病风险预测AUC≥0.85）。12.外部验证：在3-5个不同社区（城市、农村、老龄化程度不同）进行前瞻性研究，对比模型预测结果与实际发病情况，校准偏差。23.临床验证：邀请三甲医院临床专家组成评审小组，评估模型输出的风险因素与干预建议的合理性，确保符合临床指南。34.定期迭代：每季度更新训练数据，每年优化模型算法，适应疾病谱变化（如新冠后长新冠风险纳入评估）与技术进步（如可穿戴设备新增指标）。407智能化评估结果的多维度应用与闭环管理个人层面：从“风险告知”到“主动健康管理”的赋能个性化健康报告：可视化与通俗化解读-可视化呈现：采用“风险仪表盘”“趋势曲线”“影响因素权重图”等形式，直观展示居民当前健康状态与风险等级（如“您的心血管风险为中等，主要危险因素为高血压与吸烟”）；-通俗化解读：避免专业术语，用“相当于同龄人风险水平的1.5倍”“若不干预，5年内患病概率约30%”等表述，帮助居民理解风险严重性。个人层面：从“风险告知”到“主动健康管理”的赋能精准干预建议：“一户一策”的行动指引-分层干预：针对低风险居民，推送“健康生活方式科普视频”；针对中风险居民，提供“社区健康讲座预约”“家庭医生签约提醒”；针对高风险居民，生成“转诊建议”（如建议三甲医院专科就诊）与“居家监测方案”（如每日血压测量频率）。-行为激励：对接健康积分系统，居民完成干预任务（如上传运动数据、参加健康讲座）可兑换体检套餐、健身器材等奖励，提升参与积极性。个人层面：从“风险告知”到“主动健康管理”的赋能自我管理工具：居民端APP的“健康助手”功能-数据记录：支持手动录入饮食、运动、用药数据，自动同步可穿戴设备数据；-智能提醒：根据居民习惯设置用药提醒、复查提醒（如“明天上午9点需空腹复查血糖”）；-健康社群：建立“糖尿病友群”“减脂打卡群”，促进居民经验交流，增强社会支持。020103社区层面：从“被动响应”到“主动治理”的转型群体健康画像：精准识别社区健康需求-宏观层面：统计社区内各类疾病（高血压、糖尿病、冠心病）的患病率、风险分布，生成“社区健康热力图”，识别“疾病高发小区”；-微观层面：分析不同人群（老年人、上班族、儿童）的主要风险因素（如“老年人跌倒风险与社区照明不足相关”），为环境改造提供依据。社区层面：从“被动响应”到“主动治理”的转型资源调配优化：实现“人-物-财”精准匹配-人力资源：根据高风险人群数量，动态调整社区医生、护士、健康管理师的分工，例如“糖尿病高风险居民≥500人的社区，配备1名专职糖尿病教育护士”；-物资资源：根据居民需求采购健康设备（如社区智能健康小屋增加骨密度检测仪）、药品（针对高血压、慢性病常用药备货）；-服务资源：对接辖区医院、养老机构、健身中心，构建“15分钟健康服务圈”，提供转诊绿色通道、上门护理、社区健身课程等服务。社区层面：从“被动响应”到“主动治理”的转型公共卫生应急：早期识别与快速响应-传染病预警：通过监测居民发热、咳嗽症状上报数据，结合周边医院传染病报告，提前识别流感、诺如病毒等聚集性疫情苗头；-突发公共卫生事件应对：在疫情期间，系统自动追踪密接者健康数据，推送隔离建议与就医指引，降低社区传播风险。医疗体系层面：从“碎片化服务”到“医防融合”的协同分级诊疗支持：双向转诊的“智能导航”-向上转诊：当社区医生判断居民需专科治疗时，系统自动生成转诊单，包含风险评估结果、病史摘要、检查数据，并通过区域医疗平台推送至上级医院，减少重复检查；-向下转诊：上级医院患者病情稳定后，系统将随访计划、用药建议同步至社区，社区医生负责后续管理，形成“小病在社区、大病进医院、康复回社区”的闭环。医疗体系层面：从“碎片化服务”到“医防融合”的协同家庭医生签约服务：从“签约”到“履约”的提质增效-智能随访提醒：根据居民风险等级自动生成随访计划（如高风险居民每月1次随访，中风险每季度1次），社区医生通过APP查看随访任务，记录随访结果；-绩效考核支持：系统自动统计家庭医生的签约人数、高风险人群管理率、干预有效率等指标，为绩效考核提供数据依据，激励医生提升服务质量。医疗体系层面：从“碎片化服务”到“医防融合”的协同医防融合数据互通：临床数据与公卫数据的协同-打破临床医疗与公共卫生的数据壁垒，实现电子健康档案与电子病历的互联互通，例如：社区公卫系统可获取居民在三甲医院的住院记录，更新慢性病管理数据；三甲医院可查看居民在社区的健康评估结果，制定个性化治疗方案。08实施保障体系与可持续发展机制组织保障：构建“多元协同”的治理架构010203041.政府主导：卫生健康委、医保局、民政局等部门联合出台政策，明确智能化健康风险评估的经费保障（如纳入基本公共卫生服务项目经费）、数据标准（如制定社区健康数据采集规范）、考核机制（如将风险评估纳入社区绩效考核）。3.企业支持：引入具备医疗AI、大数据技术能力的科技企业，提供系统开发、设备运维、算法迭代等技术支持，探索“政府购买服务+企业技术输出”的合作模式。2.社区执行：社区卫生服务中心成立“智能化健康管理小组”，由中心主任牵头，配备信息专员（负责系统维护）、临床医生（负责风险评估与干预）、健康管理师（负责居民随访），明确分工与职责。4.居民参与：通过社区宣传栏、健康讲座、居民代表大会等方式，普及智能化健康评估的意义，鼓励居民主动参与数据采集与健康管理，成立“健康监督员”队伍，收集居民反馈。技术保障：打造“安全可靠”的技术底座数据安全体系建设-采用“数据加密+访问控制+审计追踪”三位一体防护机制：传输过程采用SSL/TLS加密，存储过程采用AES-256加密；根据角色（医生、居民、管理员）设置不同数据访问权限；记录数据访问日志，定期审计异常操作。-建立数据安全应急预案，明确数据泄露、系统故障等突发事件的响应流程，定期开展演练，提升应急处置能力。技术保障：打造“安全可靠”的技术底座系统稳定性保障-采用“云端+边缘”双活架构，确保单点故障时系统仍可正常运行；-建立容灾备份中心，每日备份数据，恢复时间目标（RTO）≤4小时，恢复点目标（RPO）≤1小时。技术保障：打造“安全可靠”的技术底座技术标准与规范-遵循《健康医疗大数据安全管理指南》《信息安全技术个人信息安全规范》等国家标准，制定社区智能化健康评估系统技术规范，包括数据接口、算法性能、隐私保护等指标。人才保障：培育“复合型”专业队伍基层人员培训-医生培训：开展“AI辅助诊断”“风险评估模型解读”“智能设备操作”等培训，提升社区医生对智能化工具的应用能力；-信息专员培训：与高校、企业合作，开展“医疗大数据管理”“系统运维”“隐私计算”等专业技能培训，培养既懂医疗又懂信息的复合型人才。人才保障：培育“复合型”专业队伍跨学科人才引进-引进公共卫生、人工智能、数据科学、心理学等领域的专业人才，组建“多学科团队”，参与模型设计、场景适配、效果评估等工作。人才保障：培育“复合型”专业队伍