传染病不仅严重影响人类健康和经济社会发展，还对国家安全造成威胁。及时发现、预警对传染病防控至关重要。当前，海关旅检工作已形成“风险布控+智能监测+快速处置”基础框架，初步实现“疫情管得住”与“航班放得活”动态平衡。同时，也存在“数据画像”精准度仍需进一步提升、技术应用断层有待完善、联防联控协同尚需优化等挑战。
应对上述挑战，可考虑优化“数据—技术—协同”三要素融合机制。在数据治理上，推进各平台数据共享、建立统一的数据底座，构建统筹全局的信息化平台，有力支撑、推进相关机制落地。在技术适配方面，为基层检疫岗位培养既懂流行病学又具备数据分析能力的复合型人才，注重操作与建模并重，增加算法优化、数据分析等专业技能培训，智能设备研发“硬件”“软件”共进，不让风险预警停留在“体温异常”单一维度。协同机制建设方面，要与地方疾控部门加强信息共享，及时更新疫情数据，筑牢国门安全防线，与航空公司协作不限于“航班信息主动申报”，打破被动接收申报的局限性，构建信息直连协同机制。
构建“全量—多维—实时”检疫数据底座
建立跨平台数据共享机制，明确地方疾控、边检、航空公司信息共享义务与边界，尝试制定《国际航线检疫数据标准规范》，统一旅客健康申报、航班轨迹等12类数据字段定义与采集标准，实现“旅客健康申报—边检入境记录—地方诊疗数据”同步；搭建统筹全局的信息化管理平台，将其作为统一数据底座，整合各平台分散数据资源，可试点建设“国际航线检疫数据中枢”，在粤港澳大湾区等重点区域进一步打通海关、边检、疾控、航空公司数据壁垒，实现“旅客行程—健康状态—环境暴露”全链条数据（如旅客登机前24小时体温、机上密切接触者信息）实时汇聚。
打造“精准—智能—敏捷”检疫应用体系
研发“国际航线检疫AI大脑”，突破“体温异常”单一预警维度，集成病毒变异监测、旅客风险画像、传播链追溯等模块，构建多维度风险预警模型，提升设备智能研判水平，如针对呼吸道传染病，引入“症状+轨迹+接触史”多维度（如结合咳嗽频率、邻座信息）算法，将潜在风险旅客及时纳入重点监测范围，同时将红外采集体温数据同步关联旅客行程卡、疫苗接种记录等数据，提升隐性传播识别率。针对基层检疫岗位需求，优化培训体系，将课程重心从“操作技能”转向“操作与专业能力并重”，增设流行病学与数据分析交叉课程，补充算法优化、数据建模、风险研判等专业内容，选拔基层业务骨干与高校人工智能团队结对，定期开展“场景化建模”实战培训，培养“会用、会调、会优”复合型人才。
建立“联动—共享—共防”联防联控机制
通过数据融合、技术升级与机制创新，实现“监测—预警—处置—反馈”全链条智能闭环，构建健康监测数据的实时共享与自动化预警推送机制；深化与地方疾控部门协同，建立实时信息共享通道，打通数据接口，实现疫情相关数据的同步更新与双向流转，减少数据延迟，降低因信息不对称导致的漏控风险；升级与航空公司协作模式，突破“被动接收航班信息申报”传统模式，推动双方系统直连，共享目的地疫情暴发、病毒变异等动态信息，实现航班乘客基础信息、健康申报数据的实时对接与自动核验，提前24小时调整高风险航班布控策略，提升信息交互效率与协作响应速度，将风险拦截关口从“落地检疫”前移至“航班起飞前”。
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