世卫大流行病中心立下 2030 目标：每个国家 24 小时内发现新发威胁

世卫大流行病情报中心立下2030年目标：让每个国家24小时内发现并理解新发健康威胁

趋势前瞻 × 监管与合规专家 ｜ 事实报道 × 医疗数据从业者 ｜ 行业观察

2026年10月12日，世界卫生组织在柏林世界卫生峰会开幕式上发布大流行病和流行病情报中心的下一个五年战略，提出到2030年让每个国家都能在新发健康威胁出现后24小时内发现并理解它。这份覆盖至2030年的文件以五项重点计划交付，其中新设的数字赋能计划首次把人工智能的负责任采用写进了战略文本。

开场：到2030年，让每个国家都在24小时内发现并理解新发健康威胁

2026年10月12日，柏林世界卫生峰会开幕式成为这份文件的发布场合。世卫组织总干事谭德塞在德国联邦卫生部议会国务秘书 Georg Kippels 在场时发布新战略并致辞，回顾了该中心成立五年以来的进展。战略给出的时间口径相当明确：到2030年，让每个国家都具备能力，在新发健康威胁出现后的24小时内发现它、理解它。把发现速度放在如此核心的位置，是因为加强快速检测被视为全球卫生安全的基石，只有在疫情升级为更大规模流行或向国际扩散之前完成识别，各国才有机会把它控制在本地。按文件的表述，这套能力并非只指向发现，也包含理解，战略希望为各国装备的是快速识别与研判所需的能力，并由此支持它们建立防止疫情升级为流行或大流行所必需的系统、能力与伙伴关系。换言之，24小时衡量的是从异常信号到可据以行动的判断之间的距离，链路上的任何一环都会被计入。值得注意的是，这一承诺的覆盖面被设定为每一个国家，衡量标尺落在国家能力而非单一机构的能力之上，其难度也正来自于这种无差别的覆盖要求。

这个中心是什么：2021年德国支持下设立，已连上160个会员国与190个伙伴组织

承担这一任务的机构是世卫组织大流行病和流行病情报中心。它于2021年在德国政府的基础支持下设立，直接起因是新冠疫情暴露的关键缺口。成立至今，该中心已与160个世卫会员国、190个伙伴组织以及数千名科学家和政策制定者合作，工作覆盖发现新的流行病威胁、测序并识别病原体，以及支持各国采取快速行动保护世界各地的社区。它是世卫组织卫生突发事件规划的重要支柱，在体系中同时扮演伙伴的召集人、创新的催化剂、专业知识与资源的动员者三重角色。谭德塞在致辞中表示，成立五年后，该中心已成为全球卫生安全体系的组成部分，而新战略擘画了通往2030年的清晰路径，把各国政府与伙伴凝聚在一个共同目标之下，即在健康威胁演变成重大危机之前迅速予以应对。峰会期间，谭德塞也与德国的关键伙伴续签了合作，使这一场合同时成为关系的延续节点。除规模之外，更值得注意的是工作形态：情报汇聚、病原体测序与快速行动的支持被放在同一套协作结构里推进，而非分头开展。对以情报为主业的机构而言，伙伴网络本身的密度就是一份资产。

五项计划之一：EIOS 用AI每天实时扫描数千个公开来源

新战略将通过五项重点计划交付工作。排在第一位的是开源流行病情报，即 EIOS：它用人工智能每天实时扫描数千个公开来源，识别潜在健康威胁的信号，目前已汇聚全球4000多名专家，被超过125个会员国和30个区域与国际组织使用。第二项是国际病原体监测网络，即 IPSN，任务是强化基因组测序与生物信息学能力，以识别和研判新发病原体，进而加速检测手段、治疗方法与疫苗的开发。第三项是协作研究平台，汇集2000多名建模与数据科学专家，可在新威胁出现时快速动员。这几项计划的差异首先体现在输入数据的性质上：公开来源、基因组序列与建模能力分别对应不同的采集成本、更新时效与标准化难度。对医疗数据从业者来说，真正决定产出质量的往往不是模型本身，而是这些数据能否在同一套口径下被清洗、对齐与核实，扫描的速度与信号的可信度并不是一回事。由4000多名专家组成的社群同样是这套体系的组成部分，它决定了机器捕获的信号能否迅速进入人工研判。

第五项是新的：数字赋能计划把AI的负责任采用写进战略

五项计划中的第四项是合作监测计划，已在83个以上国家实施，采用同一健康方针，支持各国的机构、系统与工作队伍发现健康威胁。真正新的是第五项公共卫生情报数字赋能计划：它将建设安全的数字系统，使各国与伙伴能够共享、分析和使用数据，同时支持各国负责任地采用人工智能。这一项的分量在于把数据流动的基础设施与人工智能的使用规则放进同一个计划交付，而不是先铺系统再补治理。这样的安排也意味着，情报链条的下一段建设不再只是技术工程，而是同时带有制度建设属性。已在83个以上国家实施的合作监测计划把着力点放在机构、系统与工作队伍三处，而不是单纯部署工具，这与第五项强调的安全数字系统恰好形成互补，前者对应由谁来发现，后者对应数据如何流动。写入五年战略的负责任采用，显然不可能停留在上线之后的事后检查，而必须在数据系统与模型选型的设计阶段前置。监管一侧更关心的是这套安全数字系统能否给出跨境互认的数据口径与责任边界，把这些前提谈定，数据共享才可能真正跑起来。

冷静观察：24小时是目标不是现状，真正的瓶颈在各国上报与测序能力

首先要厘清口径：24小时是战略设定的目标，而不是当前已经实现的全球探测能力，不宜解读为各国今天就能达到的时效。世卫组织方面也表示，实现这一抱负需要持续投资、可信赖的伙伴关系，以及跨部门、跨学科与跨边界的有力合作，而原文并未披露具体的资金规模。冷静地看，瓶颈通常不在中心一侧的情报工具，而在各国末端的上报流程与测序能力：缺少本地采样、确证与上报环节，公开来源的信号再快也无法变成可行动的判断，而这恰恰是各国能力差异最集中的地方。对监管与合规专家而言，更有价值的早期观察点不是扫描速度是否再快一点，而是新设的数字赋能计划能否交付可被多国接受的数据规则、安全系统与责任划分。从趋势前瞻的角度看，把人工智能的负责任采用写进五年战略，比任何单点技术承诺都更值得留意，因为它约束的是未来五年的建设顺序：先有可信的数据流，才谈得上更短的发现时间。把2030年当作承诺而非成绩来读，才更接近这份文件的原意，而五年的价值更多体现在建设的先后次序上，而非某个可以一次性验收的终点。

原文链接：World Health Organization（WHO 官网新闻稿）

千方医数集编辑部 出品