公共卫生安全是国家总体安全的重要组成部分，《“健康中国2030”规划纲要》强调，疾病预防和健康促进是最经济最有效的健康策略。然而，在公共卫生体系建设过程中，仍存在着数据采集汇聚难、数据挖掘分析难、数据决策支持难、数据安全风险高等问题。南京汉卫公共卫生研究院有限公司以数据为驱动，通过数据治理、建模、场景拓展及生态建设，创新公共卫生数字化管理模式，提升研判分析、医防协同能力及公众健康意识，促进城市公共服务智能化、便捷化、普惠化发展。

一是融合多源多模态异构数据。深度整合来自疾控中心、卫健委、医疗机构及卫生监督机构等超过20家单位的多源多模态异构数据资源，包括健康档案、病媒生物监测、公共场所卫生状况等30多类数据。通过运用先进的数据清洗与质量控制模型，形成包括传染病发病趋势预警、慢性病风险预测、室内环境风险评估在内的30余种应用模型。

二是构建数据血缘体系，保障数据科学可靠。整合公共卫生多源多模态异构数据资源，建立公共卫生数据血缘体系，将多元数据要素相互关联、相互赋能，应对数据来源广、转换整合复杂及数据流向多变的问题。从源头验证并评估数据源可靠性，并运用清洗模型和公式规则，形成公共卫生数据元仓库以支撑模型的应用。

项目数据应用创新体系