2月，美国国家科学技术委员会（NSTC）发布《数据创新推动计划》^[1]，希望通过加强和改进现有的卫生数据来源，确保流行病学数据建模和预测能够支持防范和应对后果严重的生物威胁。这些数据未来将在重大事件中改善美国的卫生安全和公众健康。

一、数据创新推动计划的阶段划分

该计划是基于数据的生命周期框架构建的，包含4个阶段：

1、数据输入和采集

创建流行病学建模和预测的构建模块所需的数据、专业知识和流程。这一阶段的目标包括：确定和组建跨学科团队，以支持流行病学建模和预测；制定改进数据收集并确保数据质量的机制；建立关键数据的基准数据库；开发流程以鼓励创新，加强数据共享，并提高数据通用性。

2、数据管理

推进数据的存储和文档化，允许所有用户识别、访问和运用数据集。这一阶段的目标包括：为数据存储、管理和访问构建基础设施；建立灵活的元数据格式，支持不同类型的数据发现、索引和编目；支持研发现代数据标准并保持其更新；并支持研发维护数据的工具。

3、数据使用和分析

基于数据开展具备可操作性的分析、早期预警、建模和预测活动。这一阶段的目标包括：促进来自多个来源和学科的数据进行集成；发展基础设施，促进数据的使用和分析；通过跨学科团队建立开发和验证分析模型和预测模型的机制。

4、数据通信与输出

创建用于通信预测的标准化方法，帮助解释信息的平台和人员，以及连接数据、模型输出和关键信息的集成系统。这一阶段中推动创新的目标包括：支持研究，以确定数据运用系统的局限性；制定数据公开和运用标准；开发系统，使用户可以实时访问数据和相关分析模型；培训和组织专业数据分析者来向大众解释数据的含义；制定针对专业数据分析者的短期培训课程。

二、数据创新推动计划的关键工作主题

此外，报告还提出贯穿该数据创新计划所有阶段的4个关键工作主题，这些主题对于加强公共卫生数据在流行病学建模和预测中的应用是必要的，同时还可以作为政策建议的框架：

1、推动劳动力发展并做好准备

为支持数据创新，需要建立培训渠道，维持具有建模能力的工作人员队伍，并使他们能够更好地理解和运营流行病学建模的结果。

2、建立关键基础设施

通过建立基础设施，支持跨司法管辖区快速收集、管理、分析和交流公共卫生数据，并推动在流行病学建模和预测方面的创新。

3、发展伙伴关系

在数据生命周期的每个阶段都需要建立伙伴关系，以推进公共卫生数据的创新，并应对后果严重的公共卫生威胁。

4、支持持续创新