4月13日，在新京報社、千龍網主辦，新京智庫、貝殼財經承辦的“信心與繁榮——2023新京智庫春季峰會”主題論壇“提升醫療衛生品質，更好保障生命健康”上，全國政協委員、中國疾病預防控制中心流行病學首席專傢吳尊友表示，回顧20年來歷次重大公共衛生事件，我們學到很多，但也發現一些不足。未來應對新發突發公共衛生事件，我們還需做好疾控體系的技術支撐、現有醫療衛生人才隊伍的調配等工作。
▲4月13日，全國政協委員、中國疾病預防控制中心流行病學首席專傢吳尊友在2023新京智庫春季峰會上做演講。
20年公衛事件中我們學到很多
吳尊友提出一個問題，回顧20年來重大公共衛生事件，從2003年非典，2008年的腸道病毒EV71，到2009年的甲流，再到2019年底/2020年初發生的新冠疫情，從這些重大公共衛生事件我們從中學到什麼？
“首先是發現我們的病原體鑒別能力弱。”吳尊友說，20年前，非典流行時病原體是什麼時候分離的呢？是在非典流行五六個月以後才知道是冠狀病毒引起的一種呼吸道傳染性疾病，而且這個病原體的分離和確定工作不是中國的科學傢，而是外國專傢完成的。其次，我們對突發疫情的發現還是不夠及時，再就是我們的疫情統計報告能力還比較弱。
吳尊友介紹，2003年非典結束後，我國政府努力補短板，用幾年的時間，建立短時間、多病種、多個實驗室平行鑒別病原體的能力。即一旦有新的突發疫情發生，我們可以組織多個實驗室同時來做病原體分離工作。像這次新型冠狀病毒感染，我們在非常短的時間，即約一周時間，就把病原體分離出來，破解病毒的基因結構序列。在及時解和掌握疫情方面，我們建立“豎到底、橫到邊”的覆蓋全國所有鄉鎮衛生院的傳染病實時報告信息系統，還建立以癥狀為指標的呼吸道傳染病監測報告信息系統。
吳尊友認為，回顧剛經歷三年的新冠疫情，還是讓我們學到很多。新冠流行不僅對普通老百姓，對專業人員一些原本的認知也造成沖擊，混淆已經理解“很全面”的基本概念，比如“死亡”。
“在過去兩三年，老百姓問得最多的就是新冠已經變成類似於流感，病死率已經很低，為什麼我們還不放開？” 吳尊友說，可能大傢知道：衡量一種傳染病的嚴重程度，死亡是一個重要指標，而“死亡”也分絕對數和相對數，相對數又有死亡率和病死率兩個指標。
吳尊友介紹，以香港五波新冠疫情的情況為例，從病死率來看，第一波疫情的病死率是3.23%，第二波病死率是0.45%，第三波病死率是2.5%，第四波病死率是1.4%，第五波疫情的病死率是0.48%。單從病死率來看，數字確實在減少，但從死亡人數來看卻在增加。第一波疫情死亡的病例數是三人，而第五波疫情死亡的病例高達1萬多（截至2022年底）。那麼，第一波和第五波疫情，哪波更嚴重？
“所以，不能簡單地看病死率的數值大小。”吳尊友說。同樣是病死率這樣一個概念，其含義在不同的傳染病是不一樣的，比如狂犬病的病死率是百分之百，不管是哪裡都是這樣。流感的病死率基本是0.1%左右。但是新冠的病死率，在“不同國傢、不同時期、不同人口、不同的疫情規模”差異很大。所以說，病死率不是衡量新冠疫情嚴重程度的一個完全可靠的指標，它反映的是多種因素的綜合體。
吳尊友認為，死亡風險實際上是感染以後才有可能面對的危險。如果疫情或者把疫情控制在萌芽之中，大傢就都不感染，感染的風險就不存在，也就不可能因為感染而造成死亡。而病死率隻是考慮感染以後那部分人群。也就是說，如果疫情感染的人數很多，雖然病死率很低，但造成的死亡人數規模也可能很大。所以，疫情規模對於死亡的數量和對判斷疫情是否嚴重起著決定性作用。
從世界衛生組織網站公佈的全球疫情數據來看，新冠全球大流行已經趨於結束，“新冠的發病和死亡對人類的威脅已經不再那麼嚴重”，吳尊友說。
新冠流行讓我們還學到什麼
吳尊友介紹，以前做暴發疫情的流行病學個案調查或者聚集性疫情調查，主要是依靠專業技術人員。新冠疫情暴發以後，做流行病學調查的主要是“三公”，即公安、公衛、工信等大數據部門與專業隊伍的合作開展。這個變化提醒我們，公共信息在傳染病學調查中發揮著非常重要的作用。同時，我們也感受到面臨的巨大挑戰。公共衛生人員有專業的判斷能力、分析能力，但是供主政官員決策的重要信息，則是公安和工信部門掌握得更全面。
“無論是從大頭娃娃劣質奶粉事件，還是兒童感染腸道病毒EV71，或者是新冠病毒感染的早期發現，我們認識到重大公共衛生事件發生的窗口在醫院。”吳尊友說。醫院是未來重大公共衛生事件發現的窗口和哨點，所以醫防結合非常重要。如今，疾病控制體系改革已經完成行政框架的構建，下一步技術框架如何支撐疾病控制體系還需要進一步做好從頂層設計到基層落實的全面規劃。
吳尊友表示，在今年全國“兩會”期間，國務院機構改革中包括將組建國傢數據局。這是一個非常好的開始，有國傢數據局，數據信息的分享將變得可能，比如醫院和疾控部門之間的信息共享。以去年12月為例，短時間內突然出現大量的新冠病例，醫院此時的全部精力都在救治病人，沒有時間對每個病人填寫傳染病報告卡，這就導致傳染病實時報告信息系統不能反映全國的新冠疫情實時情況。
“如果以後可以直接從醫院的信息系統抓取相關信息做分析，就不需要人工再去另外單獨填報傳染病報告信息。這樣，類似的問題在將來就不會再發生。”吳尊友說。這就涉及AI技術的應用，比如最近很火的ChatGPT，在未來的公共衛生事業中都將發揮巨大的作用。
吳尊友表示，有一種觀點認為，公衛人員就是疾控系統的人員，實際上醫療系統，特別是基層的醫療機構都是公共衛生重要的人才隊伍。因此，將來的公共衛生事業也需要把這支龐大的隊伍用好，才能在將來應對新發突發公共衛生事件中，做好“保障人民健康、建設健康中國”工作。