疫情跨境传播防控技术研究课题申报书

疫情跨境传播防控技术研究课题申报书一、封面内容

项目名称：疫情跨境传播防控技术研究课题

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：国家疾病预防控制中心流行病学研究所

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本课题旨在深入研究新冠肺炎疫情跨境传播的动力学机制，并开发高效、精准的防控技术体系。项目核心内容包括：首先，构建基于多源数据（如航空旅客流量、海关检疫记录、社交媒体信息）的跨境传播风险评估模型，利用机器学习和传染病动力学模型，实时预测病毒变异株的跨境传播风险。其次，研究新型快速检测技术（如抗原检测、抗体芯片、基因测序）在口岸检疫中的应用，优化检测流程，缩短样本周转时间，提高病毒筛查效率。再次，设计基于区块链技术的跨境健康信息共享平台，确保数据安全与隐私保护的前提下，实现疫情信息的实时共享与协同防控。此外，探索基于环境监测的病毒气溶胶传播规律，开发智能预警系统，为高风险区域的防控措施提供科学依据。预期成果包括：建立一套跨境传播风险评估与预警系统，开发3-5种新型检测技术，形成一套多部门协同的防控技术方案，并发表高水平学术论文10篇以上，为全球疫情跨境防控提供技术支撑。本课题紧密结合当前全球疫情形势，兼具理论创新与实践应用价值，对提升我国乃至全球的公共卫生应急能力具有重要意义。

三.项目背景与研究意义

1.研究领域现状、存在的问题及研究的必要性

在全球化和频繁国际往来的背景下，传染病的跨境传播已成为重大公共卫生挑战。以新型冠状病毒（COVID-19）为例，其爆发以来迅速蔓延至全球，对人类生命健康、社会秩序和经济活动造成了前所未有的冲击。疫情跨境传播的复杂性主要体现在病毒变异快、传播途径多样、全球联动紧密以及防控措施需兼顾效率与公平等多个方面。现有研究在跨境传播防控技术上虽取得一定进展，但仍存在诸多问题。

当前，跨境传播风险评估主要依赖传统的传染病动力学模型和宏观旅行数据，这些方法往往无法捕捉到个体层面的传播行为和微观环境因素。例如，基于机场旅客流量预测病毒传播风险的方法，在解释病毒通过其他途径（如海路、陆路、跨境电商包裹等）传播时存在较大局限性。此外，口岸检疫技术仍以传统的核酸检测为主，检测周期长、成本高，难以满足大规模、高频率的国际旅行筛查需求。特别是在面对奥密克戎等新型变异株时，现有检测方法的灵敏度和特异性有时难以满足快速筛查的要求。

在数据共享与协同防控方面，由于各国信息系统壁垒、数据隐私保护政策差异以及缺乏统一的数据标准，跨境疫情信息的实时共享与高效协同难以实现。例如，某国发现的病毒变异株，可能需要数天甚至数周才能被邻国知晓，导致防控措施滞后。同时，区块链等新兴技术在疫情信息共享中的应用尚处于初级阶段，如何确保数据的安全、透明和可追溯，仍是亟待解决的问题。

环境监测作为疫情防控的重要手段，在跨境传播防控中的应用仍处于探索阶段。现有研究多集中于室内空气传播，对病毒通过气溶胶在口岸、交通工具等开放空间传播的规律研究不足。此外，智能预警系统的研发滞后，缺乏基于多源数据融合的实时风险预警技术，导致防控措施往往被动响应，而非主动预防。

因此，深入研究疫情跨境传播的防控技术，不仅具有重要的理论意义，更是现实需求的迫切要求。本课题通过构建多源数据融合的跨境传播风险评估模型、开发新型快速检测技术、设计基于区块链的健康信息共享平台以及探索病毒气溶胶传播规律与智能预警系统，旨在弥补现有研究的不足，提升我国乃至全球的疫情跨境防控能力。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本课题的研究成果将产生显著的社会价值。首先，通过建立跨境传播风险评估与预警系统，可以有效降低病毒跨境传播的风险，保护公众健康。特别是在全球疫情形势依然严峻的背景下，该系统可为各国政府提供科学依据，优化口岸检疫策略，减少不必要的旅行限制，维护国际交流的畅通。其次，新型快速检测技术的开发与应用，将大幅缩短病毒筛查时间，提高口岸检疫效率，降低对国际旅行和经济活动的影响。例如，抗原检测技术的普及应用，有望实现口岸检疫的“5分钟出结果”，极大提升旅客通关体验。此外，基于区块链的健康信息共享平台，能够在保护个人隐私的前提下，实现疫情信息的实时共享，为全球疫情联防联控提供有力支撑，促进国际社会共同应对公共卫生危机。

在经济价值方面，本课题的研究成果将推动相关产业的发展，为经济增长注入新动能。首先，新型检测技术的研发与产业化，将催生一批高技术含量的检测设备制造企业和服务提供商，形成新的经济增长点。其次，智能预警系统的开发与应用，将带动大数据、、物联网等新兴技术的应用落地，提升相关产业的智能化水平。此外，跨境健康信息共享平台的建立，将促进全球健康服务贸易的发展，为国际旅行、医疗旅游等领域带来新的发展机遇。据估计，本课题的成果推广应用后，有望每年为我国节省巨额的医疗开支，并减少因疫情导致的经济损失，提升国民经济运行效率。

在学术价值方面，本课题的研究将推动传染病防控理论的创新与发展。首先，通过构建多源数据融合的跨境传播风险评估模型，将推动传染病动力学模型与大数据分析技术的深度融合，为传染病跨境传播研究提供新的理论框架。其次，新型检测技术的开发与应用，将促进分子生物学、免疫学、材料科学等学科的交叉融合，推动检测技术的性进步。此外，环境监测与智能预警系统的研发，将填补病毒气溶胶跨境传播研究的空白，为传染病防控提供新的科学依据。本课题的研究成果将发表在高水平的国际学术期刊上，参加国际学术会议，提升我国在传染病防控领域的学术影响力，为全球公共卫生事业贡献中国智慧和中国方案。

四.国内外研究现状

在疫情跨境传播防控技术领域，国内外学者已开展了广泛的研究，取得了一定的进展，但在理论深度、技术精度和系统集成方面仍存在诸多挑战和研究空白。

1.国外研究现状

国外对传染病跨境传播的研究起步较早，积累了丰富的理论和方法。在传染病动力学模型方面，经典模型如SIR（易感-感染-康复）、SEIR（易感-暴露-感染-康复）等被广泛应用于预测疫情传播趋势。近年来，随着计算技术的发展，基于复杂网络、Agent-BasedModel（ABM）和机器学习的动态模型逐渐成为研究热点。例如，美国疾病控制与预防中心（CDC）利用SEIR模型结合航空旅客数据，对流感等传染病的跨境传播进行了预测。英国伦敦帝国理工学院开发的CoronavirusInfectiousnessEstimator(CIE)模型，结合实时病例数据和旅行流数据，对病毒传播风险进行了动态评估。

在口岸检疫技术方面，国外已建立了较为完善的检测体系。核酸检测技术作为主要的检测手段，在美国、德国、日本等国家得到广泛应用。例如，美国FDA已批准多种新冠病毒核酸检测试剂盒，检测灵敏度可达每毫升样本中含10^4病毒拷贝。此外，抗原检测技术在欧美国家也得到了推广，如德国Roche公司开发的快速抗原检测试剂盒，可在15分钟内出结果。在数据共享与协同防控方面，欧盟建立了“欧洲传染病监测网络”（EUDIS），实现了成员国间疫情信息的实时共享。美国通过“生物识别自动化边境控制”（Bioport）系统，实现了旅客生物信息的快速识别和记录。然而，这些系统仍存在数据标准不统一、隐私保护不足等问题。

在环境监测和智能预警方面，国外研究主要集中在室内空气传播。例如，美国国立卫生研究院（NIH）开发了基于空气采样和实时荧光检测的病毒监测系统，用于评估室内环境中病毒的传播风险。荷兰代尔夫特理工大学开发的“rQualitySensorNetwork”（AQSNet），利用低功耗传感器监测空气中的病毒气溶胶浓度。在智能预警方面，美国约翰霍普金斯大学开发的COVID-19Tracker，利用社交媒体数据和新闻信息，对全球疫情动态进行实时监测和预警。然而，这些研究多集中于单一环境或单一数据源，缺乏多源数据融合的智能预警系统。

2.国内研究现状

我国在传染病防控领域也取得了显著成果，特别是在新冠疫情爆发后，相关研究迅速展开。在传染病动力学模型方面，我国学者开发了基于地理信息系统（GIS）和时空统计模型的传播预测模型。例如，中国疾病预防控制中心（CDC）利用BackwardMapping（向后追踪）方法，结合病例行程轨迹数据，对疫情传播链进行了精准追溯。清华大学开发的COVID-19传播力预测模型，结合气象、人口密度等数据，对病毒传播风险进行了动态评估。

在口岸检疫技术方面，我国快速提升了核酸检测能力，开发了多种高灵敏度的核酸检测试剂盒。例如，华大基因、金域医学等企业推出的新冠病毒核酸检测试剂盒，检测灵敏度可达每毫升样本中含10^3病毒拷贝。此外，我国还研发了多种抗原检测技术，如北京月河生物科技有限公司开发的“智飞一抗”，可在10分钟内出结果。在数据共享与协同防控方面，我国建立了“国家口岸传染病防控技术中心”，实现了口岸检疫信息的实时共享。此外，国家卫健委开发的“传染病疫情信息直报系统”，实现了全国各级医疗机构疫情信息的直报和预警。

在环境监测和智能预警方面，我国学者开展了病毒气溶胶传播规律的研究。例如，哈尔滨工业大学开发的基于激光雷达的空气监测系统，可实时监测空气中的病毒气溶胶浓度。中国科学技术大学利用技术，开发了基于视频分析的旅客行为识别系统，用于评估口岸检疫风险。然而，这些研究仍处于初步阶段，缺乏多源数据融合的智能预警系统。

3.研究空白与挑战

尽管国内外在疫情跨境传播防控技术领域已取得了一定进展，但仍存在诸多研究空白和挑战。首先，现有传染病动力学模型大多基于宏观数据，难以捕捉个体层面的传播行为和微观环境因素。其次，口岸检疫技术仍以传统的核酸检测为主，检测周期长、成本高，难以满足大规模、高频率的国际旅行筛查需求。此外，数据共享与协同防控仍面临信息壁垒、隐私保护和数据标准不统一等问题。

在环境监测和智能预警方面，现有研究多集中于单一环境或单一数据源，缺乏多源数据融合的智能预警系统。例如，病毒气溶胶跨境传播的规律研究仍不充分，难以有效评估口岸、交通工具等开放空间的风险。此外，智能预警系统的研发滞后，缺乏基于多源数据融合的实时风险预警技术，导致防控措施往往被动响应，而非主动预防。

因此，本课题拟通过构建多源数据融合的跨境传播风险评估模型、开发新型快速检测技术、设计基于区块链的健康信息共享平台以及探索病毒气溶胶传播规律与智能预警系统，填补现有研究的空白，提升我国乃至全球的疫情跨境防控能力。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本课题的核心研究目标在于构建一套科学、高效、智能的疫情跨境传播防控技术体系，以显著降低病毒通过国境传播的风险，保障公众健康安全，维护国际交流的畅通，并为全球公共卫生应急体系建设提供中国方案。具体目标分解如下：

第一，构建基于多源动态数据的跨境传播风险评估模型。目标在于整合航空、陆路、海路旅客流量数据，海关检疫记录，国际邮包信息，社交媒体传播数据，全球病毒基因测序数据以及气候环境数据等多源异构数据，开发一个能够实时、动态、精准评估特定病毒变异株跨境传播风险的预测模型。该模型应能够识别高风险航线、口岸和人群，为制定差异化的防控策略提供科学依据。

第二，研发新型高效口岸检疫检测技术。目标在于突破传统核酸检测周期长、成本高的限制，开发并优化至少三种新型快速检测技术，包括高灵敏度抗原检测试剂、基于CRISPR技术的基因检测芯片以及便携式快速核酸检测设备。这些技术应在保证检测精度的前提下，实现样本周转时间（TAT）的显著缩短（例如，目标缩短至15分钟以内），并降低检测成本，提高大规模筛查的可行性。

第三，设计并搭建基于区块链的跨境健康信息安全共享平台。目标在于构建一个安全、透明、可追溯的跨境健康信息共享系统，实现疫情信息、疫苗接种记录、既往感染史等关键健康数据的跨机构、跨部门、跨国界安全共享。该平台应采用先进的区块链技术确保数据的安全性和不可篡改性，同时严格遵守数据隐私保护法规，通过智能合约实现数据访问权限的精细化控制，为国际旅行健康申报和联防联控提供高效的信息支撑。

第四，探索病毒气溶胶跨境传播规律并开发智能预警系统。目标在于深入研究病毒（特别是其气溶胶形式）在不同口岸环境（如海关查验大厅、机场候机室、火车站候车室）的传播规律，开发基于物联网（IoT）环境监测技术和（）分析的智能预警系统。该系统能够实时监测环境中的病毒气溶胶浓度，结合人流密度、通风状况等环境参数，进行风险评估并提前发出预警，为高风险区域的消毒隔离和人流疏导提供决策支持。

2.研究内容

基于上述研究目标，本课题将围绕以下四个核心内容展开深入研究：

（1）跨境传播风险评估模型构建研究

***具体研究问题：**如何有效整合多源异构的跨境流动数据、病毒传播数据、环境数据及社会经济数据，构建一个动态、精准、可解释的跨境传播风险评估模型？

***研究假设：**通过融合机器学习算法（如深度学习、集成学习）与传染病动力学模型，能够显著提高跨境传播风险预测的准确性和时效性，识别出关键传播节点和高风险路径。

***研究内容细节：**

*多源数据采集与预处理：建立跨境流动数据（航空、陆路、海路客货运）、海关检疫数据（旅客、货物）、全球病毒基因测序数据、社交媒体疫情相关信息、气象环境数据等的标准化采集流程。利用数据清洗、对齐、融合技术，解决数据格式不统一、时间戳错位、缺失值等问题。

*动态风险评估模型研发：基于SEIR或更复杂的ABM模型，结合时空统计方法和机器学习模型（如LSTM、GRU用于时间序列预测，神经网络用于网络传播分析），构建多源数据驱动的动态风险评估模型。模型需能够输入实时数据，输出特定时间段内、特定航线/口岸/人群的病毒传播风险指数。

*模型验证与优化：利用历史疫情数据进行模型训练和验证，通过交叉验证、敏感性分析等方法评估模型的稳健性和泛化能力。根据实际应用反馈，持续优化模型结构和参数。

***预期成果：**形成一个可部署的跨境传播风险评估系统原型，并建立一套评估模型性能的标准和方法学。

（2）新型高效口岸检疫检测技术研发

***具体研究问题：**如何开发灵敏度高、速度快、成本低、操作简便的新型新冠病毒（及其他潜在高危病原体）检测技术，以满足大规模、高频率的口岸检疫需求？

***研究假设：**基于抗原-抗体相互作用、基因编辑技术（如CRISPR-Cas）以及微流控芯片等原理开发的新型检测技术，能够在保证高灵敏度的同时，实现检测时间的显著缩短和成本的降低。

***研究内容细节：**

*高灵敏度抗原检测试剂开发：优化抗原抗体反应条件，改进试纸条或微流控芯片设计，提高对病毒抗原的检测灵敏度，降低假阴性率。

*CRISPR-Cas基因检测芯片研发：利用CRISPR-Cas技术结合荧光检测或电化学检测，设计针对病毒特定基因序列的高通量检测芯片，实现快速、准确、多靶标检测。

*便携式快速核酸检测设备研发：基于等温扩增技术（如LAMP）或改良的PCR技术，结合微流控芯片和便携式检测仪，开发可在口岸现场快速完成核酸扩增和检测的设备。

*检测性能评估与对比：对开发的新型检测技术进行严格的性能评估，包括灵敏度、特异性、准确性、稳定性、重现性、样本处理时间、成本分析等，并与现有金标准方法（如PCR）进行对比。

***预期成果：**获得至少3种新型检测技术的专利或临床应用许可，形成标准化操作规程（SOP），并完成小批量试制和初步应用评估。

（3）基于区块链的跨境健康信息安全共享平台设计

***具体研究问题：**如何利用区块链技术构建一个安全、透明、高效、符合隐私保护要求的跨境健康信息共享平台？

***研究假设：**区块链的去中心化、不可篡改和智能合约特性，能够有效解决跨境健康信息共享中的信任、安全和效率问题。

***研究内容细节：**

*平台架构设计：设计基于区块链的分布式账本结构，确定节点角色（如数据提供方、数据请求方、监管方），选择合适的共识机制（如联盟链），确保系统的安全性和可扩展性。

*数据标准化与加密：制定跨境健康信息的标准化数据格式和交换协议，对存储和传输的健康数据进行加密处理，确保数据在共享过程中的机密性。

*智能合约开发：利用智能合约实现数据访问权限的控制、数据共享的合规性校验以及共享服务的自动化结算等功能。

*平台原型搭建与测试：搭建基于主流区块链平台（如HyperledgerFabric、FISCOBCOS）的平台原型，进行功能测试、安全测试和性能测试，验证平台的可用性和可靠性。

*隐私保护技术集成：研究并集成零知识证明、同态加密等隐私保护技术，进一步提升数据共享过程中的隐私保护水平。

***预期成果：**构建一个可演示的区块链跨境健康信息共享平台原型，并形成相关技术规范和隐私保护政策建议。

（4）病毒气溶胶跨境传播规律研究与智能预警系统开发

***具体研究问题：**病毒（特别是气溶胶）在口岸等开放空间的传播规律是什么？如何基于环境监测数据开发智能预警系统，以提前识别和应对传播风险？

***研究假设：**通过对口岸环境空气样本进行实时监测，结合人流密度、通风状况、病毒气溶胶浓度等多维度数据分析，可以揭示病毒气溶胶的传播规律，并基于此开发有效的智能预警系统。

***研究内容细节：**

*传播规律实验研究：在模拟口岸环境的实验室或实际口岸设置空气采样点，利用高灵敏度病毒检测技术（如实时PCR、ELISA）和颗粒物监测设备，采集不同时间段、不同位置的空气样本，分析病毒气溶胶浓度、粒径分布、传播距离与速度等参数，研究其在特定环境下的传播规律。

*环境监测传感器网络部署：设计并部署基于物联网技术的环境监测传感器网络，实时采集口岸环境中的温湿度、CO2浓度、颗粒物浓度（PM2.5/PM10）以及病毒气溶胶浓度（如通过结合气溶胶传感器和病毒检测技术）等数据。

*智能预警模型开发：利用机器学习算法（如随机森林、支持向量机、深度学习模型），分析环境监测数据、人流数据与病毒传播风险之间的关系，开发智能预警模型。模型应能够根据实时数据预测未来一段时间内病毒气溶胶浓度超标的风险等级。

*预警系统开发与集成：开发基于Web或移动端的预警系统界面，实现实时数据显示、风险预警推送、历史数据查询等功能。将智能预警模型与传感器网络、风险评估模型等进行集成，形成完整的智能防控系统。

***预期成果：**揭示病毒气溶胶在口岸环境的传播规律，开发一个基于环境监测的智能预警系统原型，并形成相应的风险评估标准和预警阈值建议。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法、实验设计、数据收集与分析方法

本课题将采用理论分析、模型构建、实验研究、技术开发和系统集成等多种研究方法，结合定量与定性分析，确保研究的科学性和系统性。

（1）研究方法

***理论分析与模型构建：**运用传染病动力学理论、复杂网络理论、统计学和机器学习方法，分析疫情跨境传播的内在机制和数据规律。重点构建多源数据融合的风险评估模型、基于机器学习的检测算法模型、基于区块链的安全共享架构模型以及基于物联网和的环境监测预警模型。

***实验研究：**设计并开展实验室实验和模拟环境实验。实验室实验包括新型检测技术的性能验证、病毒气溶胶在不同条件下的传播实验等。模拟环境实验可能利用计算流体力学（CFD）模拟口岸大厅等复杂空间内的空气流动和污染物扩散，为传感器部署和预警模型提供依据。

***技术开发与系统集成：**基于理论研究和技术原型，开发具体的防控技术工具和系统，包括风险评估软件、快速检测设备、区块链平台原型、智能预警系统等。注重各技术模块间的集成与协同工作。

***数据分析：**采用描述性统计、推断性统计、时空分析、网络分析、机器学习等多元数据分析方法，处理和分析收集到的多源数据，验证模型效果，评估技术性能。

（2）实验设计

***跨境传播风险评估模型验证实验：**设计模拟场景，输入预设的跨境流动和疫情数据，检验模型的预测准确性。利用历史疫情数据进行回测，评估模型在不同区域、不同病毒变异株情景下的泛化能力。

***新型检测技术性能评估实验：**设计包含已知浓度病毒样本、阴性对照和阳性对照的实验组，以及包含临床临床样本的验证组。评估检测技术的灵敏度（检测限）、特异性（特异性）、准确性（与金标准对比）、重复性（不同操作人员、不同设备间的结果一致性）和操作时间。

***病毒气溶胶传播实验：**在可控环境（如风洞、模拟舱）中，模拟不同距离、不同通风条件、不同人流密度下的病毒气溶胶扩散过程。利用空气采样器在不同位置采集样本，并使用高灵敏度检测方法测定病毒载量，分析传播规律。

***智能预警系统测试实验：**在实际口岸环境或模拟环境中部署传感器网络和预警系统，收集实时数据。模拟不同风险等级的场景，检验系统的预警及时性、准确性和可靠性。

（3）数据收集方法

***公开数据获取：**收集全球航空、陆路、海路旅客流量数据，世界卫生（WHO）、各国疾控中心发布的疫情数据、病毒基因测序数据，国际发布的旅行限制政策等。

***合作数据获取：**与海关、边检、航空公司、港口等机构建立合作关系，获取口岸检疫记录、旅客健康申报信息、出入境人员生物信息等敏感数据（在严格遵守隐私保护法规的前提下）。

***环境数据采集：**部署环境监测传感器（温湿度、CO2、颗粒物、病毒气溶胶浓度传感器）于口岸关键区域，进行长期、连续的数据采集。

***社交媒体数据抓取：**利用公开的API或网络爬虫技术，抓取与疫情相关的社交媒体数据，用于辅助风险评估。

***问卷与访谈：**对口岸工作人员、旅客进行问卷或深度访谈，获取关于口岸防控措施执行情况、旅客行为模式等方面的信息，作为模型和系统的补充数据。

（4）数据分析方法

***多源数据融合：**采用时空数据挖掘、分析等方法，融合不同来源、不同类型的数据，提取有效信息，构建综合风险评估指标。

***模型训练与验证：**利用机器学习算法（如深度学习、集成学习、强化学习）对收集的数据进行训练，构建预测模型。采用交叉验证、留一法验证等方法评估模型的性能。

***统计分析：**运用回归分析、方差分析、时间序列分析等方法，研究各因素与疫情传播风险之间的关系。

***可视化分析：**利用地理信息系统（GIS）和大数据可视化工具，将分析结果以地、表等形式直观展示，支持决策。

***区块链数据分析：**对区块链上的交易数据（如数据访问记录、智能合约执行日志）进行审计和分析，确保系统的安全性和合规性。

2.技术路线

本课题的技术路线遵循“理论分析-模型构建-实验验证-技术开发-系统集成-应用评估”的迭代循环模式，分阶段推进研究目标的实现。

（1）第一阶段：理论分析与模型构建（预计6个月）

***关键步骤：**

*深入调研国内外疫情跨境传播研究现状与防控技术进展。

*分析现有模型和技术的优缺点，明确研究切入点和创新方向。

*构建多源数据融合的跨境传播风险评估理论框架。

*设计新型检测技术的原理方案和区块链平台的安全架构。

*提出病毒气溶胶传播规律研究的实验方案和智能预警系统的初步算法框架。

（2）第二阶段：实验设计与数据收集（预计6个月）

***关键步骤：**

*详细设计各项实验（模型验证、检测技术性能、气溶胶传播、预警系统测试）的具体方案。

*搭建实验所需的硬件设备（如实验室检测平台、环境模拟实验舱、传感器网络）。

*建立数据收集渠道，启动多源数据的收集工作，确保数据质量。

*初步训练和调试各项模型。

（3）第三阶段：模型验证与技术开发（预计12个月）

***关键步骤：**

*开展各项实验，收集实验数据，验证理论假设。

*基于实验结果，修正和优化风险评估模型、检测技术方案、区块链架构和预警算法。

*进行核心技术开发，包括：

*开发新型快速检测设备的原型样机。

*搭建基于联盟链的跨境健康信息安全共享平台原型。

*开发集成环境监测、数据分析和预警功能的智能预警系统软件。

*对各项技术开发成果进行初步的性能测试和评估。

（4）第四阶段：系统集成与测试（预计6个月）

***关键步骤：**

*将开发的风险评估系统、检测技术、区块链平台和智能预警系统进行集成，形成完整的防控技术体系原型。

*在模拟或实际口岸环境中对集成系统进行综合测试，检验各模块的协同工作和整体效能。

*根据测试结果，进行系统优化和故障排除。

（5）第五阶段：应用评估与成果总结（预计6个月）

***关键步骤：**

*邀请相关领域专家对系统原型进行评估，收集反馈意见。

*进行小范围的应用试点，评估系统的实际应用效果和用户接受度。

*总结研究成果，撰写学术论文、技术报告和专利申请。

*提出技术推广和应用推广的建议。

通过以上技术路线的稳步实施，本课题旨在成功构建一套先进、实用的疫情跨境传播防控技术体系，为保障公共卫生安全提供有力支撑。

七．创新点

本课题旨在应对疫情跨境传播的严峻挑战，提出并构建一套综合性的防控技术体系。其创新性主要体现在以下三个方面：理论模型与方法的创新、技术应用的创新以及系统集成与体系的创新。

（1）理论模型与方法的创新

本课题在理论模型与方法上提出多项创新，旨在更精准地刻画疫情跨境传播的复杂过程，提升防控策略的科学性和前瞻性。

***多源异构数据深度融合的动态风险评估模型：**现有研究多基于单一来源的数据（如航空乘客数、病例报告）进行风险评估，难以全面捕捉跨境传播的动态性和复杂性。本课题的创新之处在于，首次系统地整合航空、陆路、海路旅客流量数据、海关检疫记录、国际邮包信息、社交媒体传播数据、全球病毒基因测序数据、气象环境数据以及边境口岸环境监测数据等多源异构数据。通过采用先进的时空机器学习算法（如时空神经网络、动态贝叶斯网络）和混合建模方法，构建一个能够实时更新、动态演化的跨境传播风险评估模型。该模型不仅能够预测病毒变异株的跨境传播风险，还能识别出关键传播节点（如高风险航线、口岸、交通工具、人群）和高风险路径，为制定差异化的、精准的防控策略（如针对性加强检疫、优化旅行路线、实施临时旅行限制）提供科学依据。这种多源数据融合的方法，显著提高了风险评估的全面性和准确性。

***基于物理机制与行为模式耦合的气溶胶传播模型：**对病毒气溶胶在口岸等开放空间的传播规律研究尚不深入。本课题创新性地将计算流体力学（CFD）模拟与传染病传播动力学模型相结合，构建考虑空气流动、颗粒物扩散、人群行为模式（如排队、走动）以及病毒检测效率等多因素的气溶胶传播模型。通过模拟不同通风措施、人流密度、病毒源位置等情景下的气溶胶浓度分布，可以精确识别高风险区域，为优化口岸环境设计（如优化通风系统、增设物理隔离、调整排队流程）和开发基于环境监测的智能预警系统提供理论支撑。这种耦合模型的创新，能够更真实地反映复杂环境下的病毒气溶胶传播过程。

***基于区块链的隐私保护型跨境健康信息共享框架：**现有的跨境健康信息共享平台普遍存在数据安全风险、隐私泄露隐患和数据标准不统一等问题。本课题创新性地将区块链技术应用于跨境健康信息共享。通过采用联盟链架构、智能合约技术、零知识证明等隐私保护机制，构建一个既能保证数据透明可追溯，又能有效保护个人隐私的安全共享平台。该平台允许用户（如旅客、医疗机构）在授权下安全地共享健康信息，支持数据的细粒度访问控制，并记录所有数据访问和共享行为，确保数据的完整性和不可篡改性。这种基于区块链的框架，为建立跨机构、跨国界的互信合作机制提供了技术基础，解决了传统信息共享模式中的信任瓶颈和隐私痛点。

（2）技术应用的创新

本课题在关键防控技术的应用上力求突破，开发高效、快速、低成本的检测技术和智能预警技术，提升口岸防控的效率和效能。

***新型高灵敏度、快速检测试剂开发与应用：**针对口岸检疫对速度和成本的要求，本课题创新性地研发多种新型检测试剂技术。例如，基于纳米材料（如金纳米颗粒、量子点）增强的抗原检测技术，或利用CRISPR-Cas技术（如Cas12a）进行快速基因编辑和检测的技术。目标是实现检测灵敏度的显著提升（例如，达到现有方法的数个数量级），同时将样本处理和结果读取时间缩短至15分钟以内，甚至更快。这种快速检测技术的应用，将极大提高口岸检疫效率，降低旅客等待时间，减少因检测周期长而导致的潜在传播风险，并能更好地应对大规模入境人员筛查需求。此外，探索开发便携式、低成本的核酸检测设备，适用于口岸现场快速检测，进一步提升防控的敏捷性。

***基于物联网和的环境智能预警系统：**现有的疫情预警多依赖于病例报告和模型预测，对环境风险（如空气中的病毒浓度）的实时监测和预警不足。本课题创新性地开发基于物联网（IoT）环境监测和（）分析的智能预警系统。通过在口岸关键区域（如海关查验大厅、机场安检口、火车站候车室）部署高灵敏度病毒气溶胶浓度传感器网络，实时采集环境数据。结合人流密度传感器、摄像头（用于行为识别和人流统计）以及气象数据，利用算法（如LSTM、Transformer）分析这些多维度数据，实时评估环境传播风险，并在风险达到预设阈值时自动触发预警。这种系统实现了从“被动发现病例”向“主动监测环境风险”的转变，能够提前数小时甚至数天预警高风险区域，为及时采取消毒、隔离、通风等干预措施赢得宝贵时间，将防控关口前移。

（3）系统集成与体系的创新

本课题的最终落脚点在于构建一个集风险评估、快速检测、安全共享、智能预警于一体的综合防控技术体系，实现多技术、多部门、多环节的协同联动。

***跨模块、跨系统的集成化防控平台：**本课题的创新之处在于，并非孤立地开发单一技术模块，而是致力于构建一个高度集成化的防控技术平台。该平台将多源数据融合的风险评估模型、新型快速检测系统、基于区块链的健康信息共享模块以及基于物联网的智能预警系统进行有机整合。通过统一的数据接口和协同的算法引擎，实现数据的互联互通和功能的协同调用。例如，风险评估模型可以指导快速检测资源的优化配置和智能预警系统的布点；快速检测结果可以通过区块链平台安全共享；智能预警系统可以联动风险评估模型，动态调整风险区域范围。这种系统集成创新，旨在打破信息孤岛和技术壁垒，形成“1+1+1+1>4”的综合防控效能。

***面向联防联控的智能化决策支持系统：**本课题构建的最终系统不仅是一个技术工具，更是一个面向联防联控的智能化决策支持系统。它能够为海关、边检、卫健委、航空公司、港口等不同相关部门提供统一、实时、可视化的疫情态势感知、风险评估、资源调度建议和预警信息。通过标准化的数据接口和友好的用户界面，支持跨部门、跨区域的协同决策和快速响应。这种面向联防联控体系的技术创新，有助于提升整个国家乃至全球疫情跨境防控的响应速度、协同水平和整体效能，为构建更强大的公共卫生应急体系提供科技支撑。

综上所述，本课题在理论模型、关键技术和系统集成层面均具有显著的创新性，有望为应对未来可能出现的传染病大流行提供一套先进、可靠、高效的技术解决方案。

八．预期成果

本课题旨在通过系统深入的研究和技术开发，在疫情跨境传播防控的理论、技术与应用层面均取得显著成果，为提升我国乃至全球的公共卫生安全水平提供有力支撑。预期成果主要包括以下几个方面：

（1）理论贡献与模型创新

***建立一套完善的跨境传播风险评估理论框架：**课题预期将基于多源异构数据的深度融合，创新性地构建一套动态、精准、可解释的跨境传播风险评估模型。该模型不仅能够整合航空、陆路、海路旅客流量、海关检疫记录、病毒基因测序、社交媒体信息、环境数据等多维度数据，更能通过先进的机器学习算法揭示不同因素对跨境传播风险的复杂交互作用。预期在理论上突破传统单一维度风险评估的局限，为理解疫情跨境传播的复杂机制提供新的视角和理论工具。相关研究成果将以高水平学术论文形式发表在国际知名期刊上，并可能形成自主知识产权的模型算法。

***提出基于物理机制与行为模式耦合的气溶胶传播理论：**通过实验研究和理论建模，预期将揭示病毒气溶胶在口岸等特定开放空间的传播规律，阐明空气流动、人群行为、病毒特性、环境因素等对传播效率的影响机制。基于此，预期将提出一种新的气溶胶传播理论框架，该框架能够更准确地预测高风险区域和关键传播途径，为优化口岸环境设计和防控策略提供理论依据。相关研究成果将有助于深化对呼吸道传染病传播物理过程的认识。

***发展基于区块链的隐私保护型数据共享理论：**课题预期将系统性地研究区块链技术在跨境健康信息安全共享中的应用机制和挑战，提出一种兼顾数据可用性、隐私保护和安全审计的创新性数据共享理论。通过引入零知识证明、同态加密等前沿隐私计算技术，与区块链技术深度融合，预期将构建一个具有里程碑意义的隐私保护型数据共享理论体系，为解决全球公共卫生领域的数据孤岛和信任问题提供新的理论思路。

（2）技术创新与产品开发

***研发并验证多种新型高效口岸检测试剂：**预期将成功研发至少三种具有自主知识产权的新型快速检测试剂，包括高灵敏度抗原检测试剂、基于CRISPR技术的基因检测芯片（如Cas12a检测板）以及集成样本前处理与检测的便携式快速核酸检测设备。预期这些新型检测技术的灵敏度将显著高于现有方法（例如，灵敏度提升3-5个数量级），检测时间将缩短至15分钟以内，检测成本将大幅降低（例如，降低50%以上）。通过严格的实验室性能验证和口岸现场应用测试，预期将证明这些技术在实际场景下的可靠性和有效性，为口岸快速筛查提供有力工具。部分成果有望获得国家发明专利授权，并推动成果转化和产业化应用。

***开发基于物联网和的环境智能预警系统原型：**预期将开发一套可部署的智能预警系统原型，该系统集成了高灵敏度病毒气溶胶浓度传感器网络、人流密度监测、环境参数感知以及基于的数据分析引擎。系统能够实时监测口岸关键区域的环境传播风险，并根据风险等级自动触发预警。预期该系统能够实现分钟级的监测响应，预警准确率达到85%以上，为口岸实施精准的通风管理、消毒隔离和人流疏导提供及时有效的技术支撑。相关软硬件技术将形成自主知识产权，并具备推广应用潜力。

***构建基于区块链的跨境健康信息安全共享平台原型：**预期将搭建一个基于联盟链的跨境健康信息安全共享平台原型。该平台将实现健康数据的加密存储、授权访问、可追溯共享以及合规性校验。预期平台能够支持多机构、多部门之间的安全数据交换，满足不同国家在数据隐私保护要求下的共享需求。通过智能合约实现数据共享规则自动化执行，预期将大幅提升跨境健康信息共享的效率和安全性，为构建全球性的互信合作防控网络奠定技术基础。

（3）实践应用价值与政策建议

***提升口岸防控的精准性和效率：**本课题的成果预期将直接应用于口岸疫情防控实践，通过精准的风险评估，指导口岸检疫资源的优化配置，实现从“一刀切”式排查向“精准防控”的转变。快速检测技术的应用将极大缩短旅客通关时间，提升旅客体验，减少因检测延误可能导致的病毒传播风险。智能预警系统将变被动响应为主动防控，为口岸乃至周边社区的疫情防控赢得先机。

***促进国际旅行和经贸交流：**通过提供高效、安全、可信的跨境健康信息共享和风险预警服务，本课题预期将有助于缓解国际社会对疫情传播的担忧，降低不必要的旅行限制和贸易壁垒，促进国际人员往来和经贸合作的恢复与发展。构建的标准化技术体系和互信机制，将为全球建立更有效的联防联控合作框架提供技术支撑。

***完善国家公共卫生应急管理体系：**本课题研究成果将丰富我国在传染病跨境传播防控领域的科技储备，提升国家应对突发公共卫生事件的能力。特别是集成化的防控技术平台，将促进公安、海关、卫健、交通等多部门的协同联动，提升联防联控的智能化水平。相关研究成果和政策建议将为国家制定更科学、更有效的疫情防控策略提供重要参考。

***推动相关产业发展与技术创新：**本课题的技术研发将带动快速检测、物联网、区块链、等相关产业的发展，催生新的技术需求和市场空间。预期将形成一批具有自主知识产权的核心技术，提升我国在公共卫生关键领域的科技创新能力，为相关产业的升级换代提供动力。

总而言之，本课题预期将产出一系列具有理论创新性、技术先进性和实践应用价值的研究成果，为构建更加科学、高效、智能的疫情跨境传播防控体系贡献关键力量，具有重要的现实意义和长远影响。

九.项目实施计划

本课题的实施周期预计为五年，将按照研究内容和技术路线的要求，分阶段、有步骤地推进各项研究任务。项目实施计划详细如下：

（1）项目时间规划与任务分配

**第一阶段：理论分析与模型构建（第1-6个月）**

***任务分配：**成立项目团队，明确首席科学家、研究骨干和研究生分工；完成国内外相关文献调研，梳理研究现状和关键技术；收集并整理初步的多源数据，进行数据清洗和预处理；完成跨境传播风险评估模型的理论框架设计；设计新型检测技术的原理方案和区块链平台的安全架构；制定病毒气溶胶传播规律研究的实验方案和智能预警系统的初步算法框架。

***进度安排：**第1-2个月：团队组建与文献调研，明确研究方案；第3-4个月：完成数据收集和预处理，初步验证数据可用性；第5-6个月：完成理论框架、技术方案设计，并通过内部评审。

**第二阶段：实验设计与数据收集（第7-12个月）**

***任务分配：**详细设计各项实验（模型验证、检测技术性能、气溶胶传播、预警系统测试）的具体方案；搭建实验所需的硬件设备（如实验室检测平台、环境模拟实验舱、传感器网络）；建立数据收集渠道，启动多源数据的持续收集工作；开展实验前的技术培训和质量控制。

***进度安排：**第7-8个月：完成实验方案细化，采购和搭建实验设备；第9-10个月：启动数据收集，进行实验准备；第11-12个月：完成实验方案的技术评审，开始初步实验。

**第三阶段：模型验证与技术开发（第13-36个月）**

***任务分配：**按照实验方案开展各项实验，系统收集实验数据；基于实验结果，修正和优化风险评估模型、检测技术方案、区块链架构和预警算法；进行核心技术开发，包括：开发新型快速检测设备的原型样机；搭建基于联盟链的跨境健康信息安全共享平台原型；开发集成环境监测、数据分析和预警功能的智能预警系统软件。

***进度安排：**第13-24个月：分批次开展各项实验，实时分析数据，迭代优化模型；同步进行核心技术开发，每季度进行一次技术节点评审；第25-36个月：完成所有原型样机的开发，完成平台和软件的核心功能开发，进入系统集成阶段。

**第四阶段：系统集成与测试（第37-42个月）**

***任务分配：**将开发的风险评估系统、检测技术、区块链平台和智能预警系统进行集成，形成完整的防控技术体系原型；在模拟或实际口岸环境中对集成系统进行综合测试，检验各模块的协同工作和整体效能；根据测试结果，进行系统优化和故障排除。

***进度安排：**第37-40个月：完成系统集成工作，开始实验室环境下的集成测试；第41-42个月：在模拟口岸环境进行测试，根据测试结果进行系统优化。

**第五阶段：应用评估与成果总结（第43-60个月）**

***任务分配：**邀请相关领域专家对系统原型进行评估，收集反馈意见；进行小范围的应用试点（选择1-2个口岸），评估系统的实际应用效果和用户接受度；总结研究成果，撰写学术论文、技术报告和专利申请；提出技术推广和应用推广的建议；完成项目结题报告。

***进度安排：**第43-48个月：完成专家评估，启动应用试点；第49-54个月：持续进行应用试点，收集实际应用数据，根据反馈进行系统完善；第55-58个月：完成学术论文撰写和专利申请，整理项目成果；第59-60个月：进行成果总结，撰写结题报告，准备项目验收。

（2）风险管理策略

**技术风险及应对策略：**

技术研发过程中可能遇到技术瓶颈，如多源数据融合难度大、新型检测技术灵敏度不达标、区块链平台性能瓶颈等。应对策略包括：加强技术预研，选择成熟可靠的技术路线；建立跨学科技术攻关团队，引入外部专家咨询；设置阶段性技术里程碑，及时评估技术可行性，调整研究方案；加大研发投入，保障关键技术攻关资源。

**数据风险及应对策略：**

数据收集可能面临数据质量不高、数据获取难度大、数据隐私保护不足等问题。应对策略包括：制定严格的数据收集标准和质量控制流程；与相关机构建立正式合作关系，确保数据来源的合法性和可靠性；采用数据加密、脱敏等技术手段，加强数据安全防护；建立数据使用授权机制，明确数据共享边界和隐私保护要求。

**管理风险及应对策略：**

项目实施过程中可能遇到人员流动、进度延误、经费不足等问题。应对策略包括：建立稳定的项目团队，明确成员职责和考核机制；制定详细的项目进度计划，定期召开项目例会，及时协调解决实施过程中的问题；建立灵活的经费管理机制，确保关键任务的资金保障；加强项目管理能力建设，提升团队协作效率。

**应用风险及应对策略：**

项目成果可能面临实际应用推广困难、用户接受度低、政策环境变化等问题。应对策略包括：开展应用需求调研，确保研究成果符合实际应用场景；进行小范围试点应用，收集用户反馈，持续优化系统功能和用户体验；加强与政府部门的沟通协调，推动相关政策制定；探索多元化的成果转化路径，如与企业合作开发商业化产品、参与国际标准制定等。

通过上述项目时间规划和风险管理策略，本课题将确保研究工作的有序推进和预期成果的顺利实现，为全球公共卫生安全体系建设提供强有力的科技支撑。

十.项目团队

本课题的研究实施依赖于一支结构合理、专业互补、经验丰富的跨学科研究团队。团队成员涵盖了流行病学、数学、计算机科学、生物医学工程、数据科学、区块链技术、公共卫生政策等多个领域的专家学者和青年骨干，具备开展复杂疫情防控技术研究的能力和经验。团队成员均具有高级职称或博士学位，平均研究经验超过10年，曾参与多项国家级和省部级传染病防控研究项目，在跨境传播建模、快速检测技术开发、大数据分析、智能预警系统构建等方面积累了丰富的实践经验。团队负责人为张明研究员，长期从事传染病防控研究，在跨境传播动力学模型构建、快速检测技术优化等方面取得系列成果，发表高水平论文30余篇，主持国家重点研发计划项目3项。团队成员包括：

（1）李红教授，流行病学专家，在传染病监测与预警方面具有深厚造诣，曾参与全球流感监测网络建设，具有丰富的国际合作经验；

（2）王磊博士，生物信息学专家，擅长机器学习和算法，在传染病传播模型和快速检测技术方面有突出贡献，拥有多项发明专利；

（3）赵强教授，计算机科学与技术专家，在物联网和大数据平台架构设计方面具有丰富经验，曾主持国家重点研发计划项目2项，发表顶级会议论文20余篇；

（4）孙伟博士，生物医学工程专家，在新型检测设备研发方面具有深厚造诣，在纳米生物传感技术领域取得多项突破性成果，拥有多项发明专利；

（5）周敏研究员，公共卫生政策专家，长期从事全球卫生治理研究，在传染病防控政策制定与评估方面具有丰富经验，曾参与多项世界卫生（WHO）合作项目。

团队成员均具有高级职称或博士学位，平均研究经验超过10年，曾参与多项国家级和省部级传染病防控研究项目，在跨境传播建模、快速检测技术开发、大数据分析、智能预警系统构建等方面积累了丰富的实践经验。团队成员均具有高级职称或博士学位，平均研究经验超过10年，曾参与多项国家级和省部级传染病防控研究项目，在跨境传播建模、快速检测技术开发、大数据分析、智能预警系统构建等方面积累了丰富的实践经验