肺炎資料庫

❶ 電子健康碼全國通用嗎

電子健康碼非全國通用。由於各省市政策不同，所以進入不同的省市需要申請不同的健康碼，方面各省市進行實時監控。為了自己和他人的身體健康，需要在進入其他省市時申辦當地健康碼。

電子健康碼顏色含義：

紅色：表示在省內確診人員、疑似人員，國家確診人員、疑似人員，國家密接人員資料庫，來自高風險地區資料庫中能查詢到相關信息。

黃色：表示在省內健康信息平台14天發熱就診記錄、14天發熱拿葯，全省疫情資料庫14天內異常，來自中風險地區資料庫中能查詢到相關信息。

綠色：表示均未在以上資料庫中查詢到相關信息，且經個人承諾，滿足14天內未被診斷為新冠肺炎確診患者、疑似患者、陽性感染者等健康條件。

電子健康碼自辦理之日起一直有效，並每天通過省疫情相關資料庫進行疫情大數據動態比對管理。

電子健康碼的應用場景：餐飲、購物、酒店、醫療、教學、文化旅遊、生產加工、交通工具、交通樞紐、政務服務大廳、辦公樓和社區等場所。在出行時，需要積極出示電子健康碼。

版本信息：以微信8.0.20版本、蘋果13（IOS15.3.1系統）、華為mate40（HarmonyOS2系統）為例。

❷ 新冠肺炎死亡率，印度1.8%，美國3%，是因為印度醫療比美國先進嗎

新冠肺炎死亡率，印度1.8%，美國3%，不能證明印度的醫療系統比美國先進。

第三、老年化趨勢

印度雖然有13億人口，但是其增漲趨勢仍然非常明顯，老年化趨勢並不嚴重。根據此前統計的數據，其老年化比例基本上排名全球100名以外，遠低於日本、中國、俄羅斯、美國等國家。

老年化也是影響新冠肺炎死亡率的重要因素。這種病毒的致死率並不高，根據人的體質再適當配合葯物治療，年輕人治癒成功率很高。死亡的大部分都是體質差的老年人，或者原本就有疾病在身，被新冠肺炎引發並發症的。

因此！印度治癒率高、死亡率低，不能單純的從醫療體系方面考量。還有各種各樣的因素可以影響這些數據。

❸ 「數據集」醫學圖像數據集與競賽大全

智能醫療有很多的發展方向，例如醫學影像處理、診斷預測、疾病控制、 健康 管理、康復機器人、語音識別病歷電子化等。當前人工智慧技術新的發力點中的醫學圖像在疾病的預測和自動化診斷方面有非常大的意義，本篇即針對醫學影像中的病例分析，降噪，分割，檢索等領域來介紹一些常用的數據集。

1.1 病例分析數據集

1.1.1 ABIDE

發布於2013年，這是一個對自閉症內在大腦結構的大規模評估數據集，包括539名患有ASD和573名正常個體的功能MRI圖像。

1.1.2 OASIS

OASIS，全稱為Open Access Series of Imaging Studies，已經發布了第3代版本，第一次發布於2007年，是一項旨在使科學界免費提供大腦核磁共振數據集的項目。它有兩個數據集可用，下面是第1版的主要內容。

(1) 橫截面數據集：年輕，中老年，非痴呆和痴呆老年人的橫斷面MRI數據。該組由416名年齡在18歲至96歲的受試者組成的橫截面資料庫組成。對於每位受試者，單獨獲得3或4個單獨的T1加權MRI掃描包括掃描會話。受試者都是右撇子，包括男性和女性。100名60歲以上的受試者已經臨床診斷為輕度至中度阿爾茨海默病。

(2) 縱向集數據集：非痴呆和痴呆老年人的縱向磁共振成像數據。該集合包括150名年齡在60至96歲的受試者的縱向集合。每位受試者在兩次或多次訪視中進行掃描，間隔至少一年，總共進行373次成像。對於每個受試者，包括在單次掃描期間獲得的3或4次單獨的T1加權MRI掃描。受試者都是右撇子，包括男性和女性。在整個研究中，72名受試者被描述為未被證實。包括的受試者中有64人在初次就診時表現為痴呆症，並在隨後的掃描中仍然如此，其中包括51名輕度至中度阿爾茨海默病患者。另外14名受試者在初次就診時表現為未衰退，隨後在隨後的訪視中表現為痴呆症。

1.1.3 DDSM

發布於2000年，這是一個用於篩選乳腺攝影的數字資料庫，是乳腺攝影圖像分析研究社區使用的資源。該項目的主要支持來自美國陸軍醫學研究和裝備司令部的乳腺癌研究計劃。DDSM項目是由馬薩諸塞州綜合醫院（D. Kopans，R. Moore），南佛羅里達大學（K. Bowyer）和桑迪亞國家實驗室（P. Kegelmeyer）共同參與的合作項目。資料庫的主要目的是促進計算機演算法開發方面的良好研究，以幫助篩選。資料庫的次要目的可能包括開發演算法以幫助診斷和開發教學或培訓輔助工具。該資料庫包含約2,500項研究。每項研究包括每個乳房的兩幅圖像，以及一些相關的患者信息（研究時間，ACR乳房密度評分，異常微妙評級，異常ACR關鍵字描述）和圖像信息（掃描儀，空間解析度等）。包含可疑區域的圖像具有關於可疑區域的位置和類型的像素級「地面真實」信息。

1.1.4 MIAS

MIAS全稱為MiniMammographic Database，是乳腺圖像資料庫。

乳腺MG數據（Breast Mammography）有個專門的database，可以查看很多數據集，鏈接地址為：

1.1.5 MURA

發布於2018年2月，吳恩達團隊開源了 MURA 資料庫，MURA 是目前最大的 X 光片資料庫之一。該資料庫中包含了源自14982項病例的40895張肌肉骨骼X光片。1萬多項病例里有9067例正常的上級肌肉骨骼和5915例上肢異常肌肉骨骼的X光片，部位包括肩部、肱骨、手肘、前臂、手腕、手掌和手指。每個病例包含一個或多個圖像，均由放射科醫師手動標記。全球有超過17億人都有肌肉骨骼性的疾病，因此訓練這個數據集，並基於深度學習檢測骨骼疾病，進行自動異常定位，通過組織器官的X光片來確定機體的 健康 狀況，進而對患者的病情進行診斷，可以幫助緩解放射科醫生的疲勞。

參考2018年論文：MURA: Large Dataset for Abnormality Detection in Musculoskeletal Radiographs.

1.1.6 ChestX-ray14

參考論文：

CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning

ChestX-ray14 是由NIH研究院提供的，其中包含了30,805名患者的112,120個單獨標注的14種不同肺部疾病（肺不張、變實、浸潤、氣胸、水腫、肺氣腫、纖維變性、積液、肺炎、胸膜增厚、心臟肥大、結節、腫塊和疝氣）的正面胸部 X 光片。研究人員對數據採用NLP方法對圖像進行標注。利用深度學習的技術早期發現並識別胸透照片中肺炎等疾病對增加患者恢復和生存的最佳機會至關重要。

1.1.7 LIDC-IDRI

LIDC-IDRI數據集是由美國國家癌症研究所(National Cancer Institute)發起收集的，目的是為了研究高危人群早期肺結節檢測。該數據集中，共收錄了1018個研究實例。對於每個實例中的圖像，都由4位經驗豐富的胸部放射科醫師進行兩階段的診斷標注。該數據集由胸部醫學圖像文件(如CT、X光片)和對應的診斷結果病變標注組成。

1.1.8 LUNA16

發布於2016年，是肺部腫瘤檢測最常用的數據集之一，它包含888個CT圖像，1084個腫瘤，圖像質量和腫瘤大小的范圍比較理想。數據分為10個subsets，subset包含89/88個CT scan。

LUNA16的CT圖像取自LIDC/IDRI數據集，選取了三個以上放射科醫師意見一致的annotation，並且去掉了小於3mm的腫瘤，所以數據集里不含有小於3mm的腫瘤，便於訓練。

1.1.9 NSCLC

發布於2018年，來自斯坦福大學。數據集來自211名受試者的非小細胞肺癌（NSCLC）隊列的獨特放射基因組數據集。該數據集包括計算機斷層掃描（CT），正電子發射斷層掃描（PET）/ CT圖像。創建該數據集是為了便於發現基因組和醫學圖像特徵之間的基礎關系，以及預測醫學圖像生物標記的開發和評估。

1.1.10 DeepLesion

DeepLesion由美國國立衛生研究院臨床中心（NIHCC）的團隊開發，是迄今規模最大的多類別、病灶級別標注臨床醫療CT圖像開放數據集。在該資料庫中圖像包括多種病變類型，目前包括4427個患者的32,735 張CT圖像及病變信息，同時也包括腎臟病變，骨病變，肺結節和淋巴結腫大。DeepLesion多類別病變數據集可以用來開發自動化放射診斷的CADx系統。

1.1.11 ADNI

ANDI涉及到的數據集包括如下幾部分Clinical Data（臨床數據）、MR Image Data（磁共振成像）、Standardized MRI Data Sets、PET Image Data（正電子發射計算機斷層掃描）、Gennetic Data（遺傳數據）、Biospecimen Data（生物樣本數據）。

1.2 醫學降噪數據集

1.2.1 BrainWeb數據集

發布於1997年，這是一個模擬數據集，用於醫學圖像降噪。研究者可以截取不同斷層的正常腦部模擬圖像，包括T1，T2，PD3種斷層，設置斷層的厚度，疊加高斯雜訊或者醫學圖像中常見的萊斯雜訊，最終會得到181×217大小的雜訊圖像。

1.3 醫學分割數據集

1.3.1 DRIVE數據集

發布於2003年，這是一個用於血管分割的數字視網膜圖像數據集，它由40張照片組成，其中7張顯示出輕度早期糖尿病視網膜病變跡象。

1.3.2 SCR數據集

發布於2000年，胸部X光片的分割，胸部X光片中解剖結構的自動分割對於這些圖像中的計算機輔助診斷非常重要。SCR資料庫的建立是為了便於比較研究肺野，心臟和鎖骨在標準的後胸前X線片上的分割。

本著合作科學進步的精神，我們可以自由共享SCR資料庫，並致力於在這些分割任務上維護各種演算法結果的公共存儲庫。在這些頁面上，可以在下載資料庫和上載結果時找到說明，並且可以檢查各種方法的基準結果。

1.3.3 醫學圖像分析benchmark

在網址https://grand-challenge.org/challenges/提供了時間跨度超過10年的醫學圖像資料。

1.3.4 Ardiac MRI

ardiac MRI 是心臟病患者心房醫療影像數據，以及其左心室的心內膜和外膜的圖像標注。包括33位患者案例，每個受試者的序列由沿著長的20幀和8-15個切片組成，共7980張圖像。

1.3.5 NIH

發布於2017年，這是一個胸部X射線數據集，包含30,805個患者，14個疾病圖像標簽（其中每個圖像可以具有多個標簽），112,820個正面X射線圖像，標簽是使用自然語言處理從相關的放射學報告中自動提取。十四種常見的胸部病變包括肺不張，鞏固，浸潤，氣胸，水腫，肺氣腫，纖維化，積液，肺炎，胸膜增厚，心臟擴大，結節，腫塊和疝。由於許多原因，原始放射學報告（與這些胸部X射線研究相關）並不是公開分享的。所以文本挖掘的疾病標簽預計准確度 > 90％，這個數據集適合做半監督的學習。

1.4 List of Open Access

在List of Open Access Medical Imaging Datasets網站上可以看到更多的相關方向的數據集。

2.1 VISCERAL

VISCERAL 是Visual Concept Extraction Challenge in Radiology的縮寫，是放射學中的視覺概念提取挑戰賽。他們提供幾種不同成像模式（例如CT和MR）的幾種解剖結構（例如腎，肺，膀胱等）的放射學數據以及一個雲計算實例。

2.2 Grand Challenges

提供了醫學圖像分析領域內所有挑戰的概述，下面舉的例子是2019年的醫學圖像方面將要舉辦的競賽。

2.3 Dream Challenges

這個挑戰賽中包括有數字乳腺攝影夢想挑戰；ICGC-TCGA DREAM體細胞突變稱為RNA挑戰（SMC-RNA）等等。

最後提供給對醫學影像處理感興趣的童鞋一個超級贊的github鏈接如下：

這是Github上哈佛 beamandrew機器學習和醫學影像研究者貢獻的數據集，包括了醫學影像數據、競賽數據、來自電子 健康 記錄的數據、醫療數據、UCI數據集、生物醫學文獻等。

❹ 杭州非羈碼打不了卡

可能是網路原因導致的。
健康碼不能用了，可能是手機網路原因導致的，若手機網速比較差或者沒有聯網，可能會出現這種情況，建議用戶檢查一下手機聯網狀態，或者斷開手機網路連接。
不同省份的風險等級、響應級別和防控要求不同，其次各地健康碼生成的標准不一，健康碼只能證明受檢者當時的狀況，之後的健康狀況不能簡單據此作出判斷。國家層面在全國范圍內開展新冠肺炎疫情防控風險數據服務，各省各部門可以調用查詢全國統一的確診，疑似病例資料庫，密切接觸者資料庫、縣域風險等級資料庫，基本實現了基礎數據的共享互認。

❺ WebofScience資料庫分別查找有關新冠肺炎和奧密克戎的文獻各有多少篇

沒法確定，文章每天都在增加。
新冠病毒出現至今已有兩年多時間，期間經過了原始毒株，到德爾塔，再到奧密克戎的多次變異，傳播能力不斷增強，所以新冠病毒至今對我們的威脅仍然存在。
我國多地多點發生本土聚集性新冠肺炎疫情，主要為奧密克戎變異毒株。適應形勢變化，國家衛生健康委員會和國家中醫葯管理局近日聯合印發新型冠狀病毒肺炎診療方案，對中醫治療內容進行修訂完善。

❻ 如何打贏新冠肺炎阻擊戰

打贏疫情防控阻擊戰
本報訊（記者 李澤偉）首都之窗昨天發文介紹，為最大程度便利環京地區人員通勤，「北京健康寶」11月20日發布新版本，針對環京地區通勤人員需求，上線「通勤」綠碼標識，並優化了功能布局。如暫時未獲得「通勤」綠碼標識，請按照防疫政策要求定期進行核酸檢測。
11月17日起，人員進返京須持48小時內核酸檢測陰性證明和「北京健康寶」綠碼。考慮到居住在環京地區在北京上班群眾的通勤需求，北京警方已經建立了通勤人員資料庫，庫內人員首次查驗48小時核酸檢測陰性證明後，14日內的核酸檢測陰性證明均有效。
昨天，不少環京地區通勤人員發現自己的健康寶頁面多了一個「通勤」標識。什麼是環京地區人員「通勤」綠碼標識？文章介紹，對已在通勤人員資料庫，並且14日內核酸檢測陰性證明已上傳國家或本市核酸檢測資料庫的人員，「北京健康寶」賦予其「通勤」綠碼標識。持有「通勤」綠碼標識人員，可向鐵路、公路檢查站工作人員出示，與紙質核酸陰性證明同等效力，通行更加方便。需要提醒注意的是，已獲取「通勤」綠碼標識的，還需確保每14日進行一次核酸檢測。
為什麼我的健康寶沒有「通勤」綠碼標識？對於這個問題，首都之窗介紹，分為兩種情況，「一種情況是您不在通勤人員資料庫中，您應按照我市最新進返京政策要求，履行個人防疫義務。另一種情況是您在通勤人員資料庫中，但在國家或我市核酸檢測資料庫中查不到14日有效核酸陰性記錄」。文章還提醒，如您暫時未獲得「通勤」綠碼標識，請按照防疫政策要求定期進行核酸檢測，「建議您在京工作或活動期間，選擇京內權威檢測機構進行核酸檢測」。「北京健康寶」首頁頂部「消息通知」欄及首都之窗網站等，已發布本市新冠病毒核酸采樣點和24小時核酸檢測機構名單，市民可就近選擇相關機構進行檢測。
據介紹，為進一步方便群眾掃碼，在本次版本中對「北京健康寶」首頁功能模塊排列順序進行優化，將「本人信息掃碼登記」調整至第一位，「本人健康碼自查詢」調整至第二位。同時，優化完善「掃碼」成功頁面，原「未見異常」文字變更為「掃碼未見異常」並通過閃爍效果展示，輔助線下管理人員快速甄別「亮碼」「掃碼」操作。
舉措
譚台公安檢查站設置潮汐公交車道
公交車快速通過後再對乘客信息進行查驗 大幅提升公交車乘客查驗效率
本報訊（記者 劉洋）近日，北京青年報記者在探訪中發現，隨著11月17日進京防疫政策措施調整，部分檢查站北京段查驗核酸證明，造成高峰時段進京檢查站附近出現嚴重擁堵。為此譚台、白廟等檢查站採取了設置潮汐公交車道、檢驗關卡前移等措施，大幅緩解了高峰擁堵情況。
11月17日，隨著進京疫情防控措施的調整，跨京冀出行時間大幅增加，對採用跨省公交為通勤方式的乘客帶來一定影響。北青報記者了解到，受本輪疫情影響，公交集團38條跨省線路，前期應河北省相關屬地政府要求已經有11條線路採取了暫停運營或在北京市域內發區間車的措施，主要涉及周邊保定市、張家口市、承德市。正常運營的27條均往返北京和廊坊市。
這其中燕郊等「北三縣」區域客流量佔比明顯，剛性通勤特徵突出，跨省公交是上班族主要的通勤方式。21條「北三縣」線路工作日日均出車近600部，發出2700車次，運送11萬人次。
目前，大部分站在檢查站北京段查驗核酸證明，造成進京檢查站附近嚴重擁堵。在大部分檢查站，集約化出行的公交車和私家車混行無差別地排隊等候檢查。也有兩個檢查站，採取了積極措施，較大程度減少公交排隊時長。
其一為通州-大廠界的譚台檢查站，該檢查站設置了潮汐公交車道。具體為使用隔離設施將出京方向的一條車道設置為進京方向的公交專用道，大幅減少了公交車排隊的情況。
譚台公安檢查站位於京冀交界的潮白河友誼大橋東，與北京僅有一河之隔，是大廠回族自治縣跨省進京通勤的重要通道。客五分公司第七車隊運營副隊長曹岩石介紹，822路、910路公交車均通過該檢查站進京，日均運送乘客6000餘人次。在設置潮汐車道前，公交車通過檢查站的時間在3小時甚至4小時以上。設置潮汐車道後，公交車通過檢查站時間大幅縮短，在1小時以內可通過。
「這條公交專用道是公交車隊和檢查站負責人進行溝通然後設置的，此前公交車通過檢查站需要經過3個紅綠燈，距離檢查站最近的紅綠燈是嚴重擁堵的狀態，很難通行。檢查站在最後一個紅綠燈前為公交車設置了逆行公交專用道，公交車快速通過後，再對乘客的核酸證明等信息進行查驗，大幅提升了通過效率。」曹岩石告訴北青報記者。
其二為通州-燕郊界的白廟檢查站，在臨近檢查站的河北境內設立個兩處公交車專用的前置檢查點，公安、防疫部門對公交乘客提前檢查後，通過公交專用車道直接通過白廟檢查站。公交排隊情況好於其他檢查站，早高峰排隊進京在2小時以內，減少了乘客的等待時間。
通州優化驗碼流程做好進返京服務保障
本報訊（記者 李澤偉）昨天上午，通州區委書記趙磊來到覓子店南檢查站、永樂店綜合檢查站檢查進京檢查站疫情防控工作。他強調，公路檢查站進返京管理是防範疫情傳播風險的重要環節，要按照市委、市政府決策部署，嚴格執行進返京疫情防控政策，優化查證驗碼流程，做好進返京車輛和人員服務保障，堅決打贏疫情防控阻擊戰。
在覓子店南檢查站和永樂店綜合檢查站，趙磊詳細查看疫情防控措施落實情況及進京車輛、人員檢查流程，了解進京車流量、人員配備等情況。在檢查站一側，進返京人員正有序排隊，待查驗核酸檢測陰性證明和「北京健康寶」綠碼後即可通行。
趙磊在檢查時強調，公路檢查站進返京管理是防範疫情傳播風險的重要環節，關系首都疫情防控大局，關系人民群眾生命健康安全，必須克服厭戰情緒和麻痹思想，抓緊抓實抓細各項防控措施。要嚴格執行進返京人員須持48小時內核酸檢測陰性證明和「北京健康寶」綠碼等工作要求，堅持「逢車必查、逢人必核」。要充分考慮市民群眾出行需求，優化查證驗碼流程，做好進返京車輛、人員服務保障工作，共築抗疫屏障。對生活物資和應急保障車輛等，要開通綠色通道，快檢快放，提高通行效率。
國務院客戶端可查詢國內其他地區防疫政策
本報訊（記者 蔣若靜）當前，新冠肺炎疫情防控形勢嚴峻復雜。從11月17日零時起，北京關於從嚴從緊做好進出京管理的三條措施已經正式實行，進返京的朋友需要遵循相關政策要求。同時，北京市疾控中心也提醒，出門的朋友一定注意提前查詢出發地和目的地的疫情防控政策。如何查詢各地疫情防控政策？北京青年報記者了解到，可以通過微信搜索或者國務院小程序等渠道搜索。
首先，有需要的人員可通過微信搜索或網路搜索出行政策。例如，要從北京出發至上海，可以在微信搜索欄中輸入「北京到上海政策」，選擇出發地和目的地，點擊「查詢」；或者是在網路App搜索輸入「北京到上海政策」，選擇「國務院客戶端」智能小程序，即可查詢相關防疫政策。
其次，也可以通過下載國務院客戶端，或微信搜索國務院客戶端小程序，搜索便民服務中的「各地防控政策」，輸入出發地和目的地即可一鍵查詢。想要及時掌握該地疫情防控政策變化，還可以訂閱關注。當所訂閱地區防控政策發生變化時，將在微信的「服務通知」里收到提醒。
此外，如果對防控政策有疑問，可以點「防疫咨詢電話」，進行電話咨詢。
釋疑
對生活物資和應急
保障車輛開通綠色通道
一、哪些人可以被認定為「環京地區通勤人員」？
答：「環京地區通勤人員」是指在北京市或環京地區居住，因工作、生活、學習等事由，經常在兩地往返通勤的人員。
二、如何確認是否已被納入「環京地區通勤人員」資料庫，如何申請「入庫」？
答：「北京健康寶」內標注環京地區通勤人員身份的功能即將上線，請廣大群眾實時關注。
未被納入資料庫、有通勤需求的群眾，可在進京時向檢查站工作人員，提供居住證明、工作證明、48小時內核酸檢測陰性證明，申請認定入庫。
居住證明可以為戶籍資料、房產證明、房屋租賃合同、居（村）委會證明等，能夠證明本人居住情況的相關材料之一即可。工作證明須由所在單位出具。
相關證明材料現場登記後，警方將在24小時內完成審核，對於符合條件的，納入「通勤人員」資料庫管理。
三、往返兩地上學的學生和接送學生的家長，進返京查驗政策是什麼？
答：對於在北京或環京地區居住，往返兩地上學的學生和接送學生家長，參照環京地區通勤人員查驗標准執行。
有通勤需求的群眾，可在進京時向檢查站工作人員，提供居住證明、學生證件或學校證明、48小時內核酸檢測陰性證明，申請納入通勤人員管理。
四、在北京市居住的群眾，在市域內活動通行檢查站的政策是什麼？
答：在北京市居住的群眾，在市域內活動，通行檢查站時，核查未發現14天內市域外行程的，無需提供48小時內核酸檢測陰性證明，查驗身份證、居住證（卡）後即可通行。
五、出京接送乘客的計程車、網約車返京查控相關政策是什麼？
答：對出京接送乘客後即返京的計程車、網約車，可憑接單證明、高速路票等能夠證明行程的相關材料或記錄，通行檢查站時可免予查驗核酸檢測證明。車內乘客按照現行進返京人員政策進行查驗。
六、保供車輛進返京相關政策是什麼？
答：對生活物資和應急保障車輛等，開通綠色通道，快檢快放，提高通行效率。
公路檢查站進返京管理是防範疫情傳播風險的重要環節，關系首都疫情防控大局，關系人民群眾生命健康安全。廣大群眾在提交證明材料時，務必確保真實有效，杜絕安全漏洞，共築抗疫屏障。
文/本報記者 葉婉 董振傑

❼ 健康碼為什麼未全國統一

首先，目前不同省份的風險等級、響應級別和防控要求不同。其次，各地「健康碼」生成的標准不一，有的對接國家平台的查詢介面，有的依據當事人的出行軌跡，有的依據體溫自報。再次，健康碼只能證明受檢者當時的身體狀況，之後的健康狀況不能簡單地據此做出判斷。

與以前相比，這次新冠病毒更加特殊，防控難度更大。關鍵還在於農民工輸入地和輸出地密切配合，把經常性的防疫工作做扎實、做到位。一方面「碼上加碼」肯定不對，另一方面「一碼通行」的環境和條件也尚不成熟。

國家層面在全國范圍內開展新冠肺炎疫情防控風險數據服務，各省各部門可以調用查詢全國統一的確診、疑似病例資料庫、密切接觸者資料庫、縣域風險等級資料庫，基本實現了基礎數據的共享互認。

❽ 為什麼天府健康通只能選成都市的地方

因為天府健康通本就是成都推出的健康碼，因此只能適用於成都市，而其他地區各有當地的健康碼。

2020年2月21日成都市正式上線「天府健康通」，迅速受到了在蓉及待入蓉人員的歡迎。市民通過微信掃描二維碼進入「天府健康通」微信小程序，自主申報領取「天府健康碼」後，便可以作為有效身份證明，出入小區、辦公樓宇、商店超市、公共交通、交通卡口??

「天府健康碼」實施「紅、黃、綠」三色二維碼標識，按照「紅碼禁止、黃碼受限、綠碼通行」的總體原則對公共場所進行分類管控。綠碼人員可憑「天府健康碼」正常出行；黃碼人員可以出行，但需加強關注；紅碼人員待轉為綠碼或黃碼後方可出行。

(8)肺炎資料庫擴展閱讀

2020年3月7日下午，國家衛生健康委人口家庭司司長楊文庄在發布會上表示，各地的「健康碼」不通用的問題確實存在，目前，國家層面在全國范圍內開展新冠肺炎疫情防控風險數據服務，各省各部門可以調用查詢全國統一的確診、疑似病例資料庫、密切接觸者資料庫、縣域風險等級資料庫，基本實現了基礎數據的共享互認。

在此基礎上，各地結合居民在線提交的自我健康評估及區域性補充數據，對不同風險評分結果的人群進行精準管理，為人員有序流動提供支撐。目前，實現省內共享已經沒有問題。

同時，也支持推進省際風險評估互認機制，例如廣東、浙江與四川、湖南等勞務輸出大省，都陸續簽訂了省際的勞務合作備忘錄，建立了健康監測互認機制，這種做法都值得肯定和借鑒。

❾ 本次突發疫情的數據

截止到1月29日22時，除西藏出現疑似病例外，全國各省均已有確診病例，實時疫情大數據可持續關註：疫情實時大數據

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