肺炎数据库

❶ 电子健康码全国通用吗

电子健康码非全国通用。由于各省市政策不同，所以进入不同的省市需要申请不同的健康码，方面各省市进行实时监控。为了自己和他人的身体健康，需要在进入其他省市时申办当地健康码。

电子健康码颜色含义：

红色：表示在省内确诊人员、疑似人员，国家确诊人员、疑似人员，国家密接人员数据库，来自高风险地区数据库中能查询到相关信息。

黄色：表示在省内健康信息平台14天发热就诊记录、14天发热拿药，全省疫情数据库14天内异常，来自中风险地区数据库中能查询到相关信息。

绿色：表示均未在以上数据库中查询到相关信息，且经个人承诺，满足14天内未被诊断为新冠肺炎确诊患者、疑似患者、阳性感染者等健康条件。

电子健康码自办理之日起一直有效，并每天通过省疫情相关数据库进行疫情大数据动态比对管理。

电子健康码的应用场景：餐饮、购物、酒店、医疗、教学、文化旅游、生产加工、交通工具、交通枢纽、政务服务大厅、办公楼和社区等场所。在出行时，需要积极出示电子健康码。

版本信息：以微信8.0.20版本、苹果13（IOS15.3.1系统）、华为mate40（HarmonyOS2系统）为例。

❷ 新冠肺炎死亡率，印度1.8%，美国3%，是因为印度医疗比美国先进吗

新冠肺炎死亡率，印度1.8%，美国3%，不能证明印度的医疗系统比美国先进。

第三、老年化趋势

印度虽然有13亿人口，但是其增涨趋势仍然非常明显，老年化趋势并不严重。根据此前统计的数据，其老年化比例基本上排名全球100名以外，远低于日本、中国、俄罗斯、美国等国家。

老年化也是影响新冠肺炎死亡率的重要因素。这种病毒的致死率并不高，根据人的体质再适当配合药物治疗，年轻人治愈成功率很高。死亡的大部分都是体质差的老年人，或者原本就有疾病在身，被新冠肺炎引发并发症的。

因此！印度治愈率高、死亡率低，不能单纯的从医疗体系方面考量。还有各种各样的因素可以影响这些数据。

❸ “数据集”医学图像数据集与竞赛大全

智能医疗有很多的发展方向，例如医学影像处理、诊断预测、疾病控制、 健康 管理、康复机器人、语音识别病历电子化等。当前人工智能技术新的发力点中的医学图像在疾病的预测和自动化诊断方面有非常大的意义，本篇即针对医学影像中的病例分析，降噪，分割，检索等领域来介绍一些常用的数据集。

1.1 病例分析数据集

1.1.1 ABIDE

发布于2013年，这是一个对自闭症内在大脑结构的大规模评估数据集，包括539名患有ASD和573名正常个体的功能MRI图像。

1.1.2 OASIS

OASIS，全称为Open Access Series of Imaging Studies，已经发布了第3代版本，第一次发布于2007年，是一项旨在使科学界免费提供大脑核磁共振数据集的项目。它有两个数据集可用，下面是第1版的主要内容。

(1) 横截面数据集：年轻，中老年，非痴呆和痴呆老年人的横断面MRI数据。该组由416名年龄在18岁至96岁的受试者组成的横截面数据库组成。对于每位受试者，单独获得3或4个单独的T1加权MRI扫描包括扫描会话。受试者都是右撇子，包括男性和女性。100名60岁以上的受试者已经临床诊断为轻度至中度阿尔茨海默病。

(2) 纵向集数据集：非痴呆和痴呆老年人的纵向磁共振成像数据。该集合包括150名年龄在60至96岁的受试者的纵向集合。每位受试者在两次或多次访视中进行扫描，间隔至少一年，总共进行373次成像。对于每个受试者，包括在单次扫描期间获得的3或4次单独的T1加权MRI扫描。受试者都是右撇子，包括男性和女性。在整个研究中，72名受试者被描述为未被证实。包括的受试者中有64人在初次就诊时表现为痴呆症，并在随后的扫描中仍然如此，其中包括51名轻度至中度阿尔茨海默病患者。另外14名受试者在初次就诊时表现为未衰退，随后在随后的访视中表现为痴呆症。

1.1.3 DDSM

发布于2000年，这是一个用于筛选乳腺摄影的数字数据库，是乳腺摄影图像分析研究社区使用的资源。该项目的主要支持来自美国陆军医学研究和装备司令部的乳腺癌研究计划。DDSM项目是由马萨诸塞州综合医院（D. Kopans，R. Moore），南佛罗里达大学（K. Bowyer）和桑迪亚国家实验室（P. Kegelmeyer）共同参与的合作项目。数据库的主要目的是促进计算机算法开发方面的良好研究，以帮助筛选。数据库的次要目的可能包括开发算法以帮助诊断和开发教学或培训辅助工具。该数据库包含约2,500项研究。每项研究包括每个乳房的两幅图像，以及一些相关的患者信息（研究时间，ACR乳房密度评分，异常微妙评级，异常ACR关键字描述）和图像信息（扫描仪，空间分辨率等）。包含可疑区域的图像具有关于可疑区域的位置和类型的像素级“地面真实”信息。

1.1.4 MIAS

MIAS全称为MiniMammographic Database，是乳腺图像数据库。

乳腺MG数据（Breast Mammography）有个专门的database，可以查看很多数据集，链接地址为：

1.1.5 MURA

发布于2018年2月，吴恩达团队开源了 MURA 数据库，MURA 是目前最大的 X 光片数据库之一。该数据库中包含了源自14982项病例的40895张肌肉骨骼X光片。1万多项病例里有9067例正常的上级肌肉骨骼和5915例上肢异常肌肉骨骼的X光片，部位包括肩部、肱骨、手肘、前臂、手腕、手掌和手指。每个病例包含一个或多个图像，均由放射科医师手动标记。全球有超过17亿人都有肌肉骨骼性的疾病，因此训练这个数据集，并基于深度学习检测骨骼疾病，进行自动异常定位，通过组织器官的X光片来确定机体的 健康 状况，进而对患者的病情进行诊断，可以帮助缓解放射科医生的疲劳。

参考2018年论文：MURA: Large Dataset for Abnormality Detection in Musculoskeletal Radiographs.

1.1.6 ChestX-ray14

参考论文：

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个单独标注的14种不同肺部疾病（肺不张、变实、浸润、气胸、水肿、肺气肿、纤维变性、积液、肺炎、胸膜增厚、心脏肥大、结节、肿块和疝气）的正面胸部 X 光片。研究人员对数据采用NLP方法对图像进行标注。利用深度学习的技术早期发现并识别胸透照片中肺炎等疾病对增加患者恢复和生存的最佳机会至关重要。

1.1.7 LIDC-IDRI

LIDC-IDRI数据集是由美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集的，目的是为了研究高危人群早期肺结节检测。该数据集中，共收录了1018个研究实例。对于每个实例中的图像，都由4位经验丰富的胸部放射科医师进行两阶段的诊断标注。该数据集由胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注组成。

1.1.8 LUNA16

发布于2016年，是肺部肿瘤检测最常用的数据集之一，它包含888个CT图像，1084个肿瘤，图像质量和肿瘤大小的范围比较理想。数据分为10个subsets，subset包含89/88个CT scan。

LUNA16的CT图像取自LIDC/IDRI数据集，选取了三个以上放射科医师意见一致的annotation，并且去掉了小于3mm的肿瘤，所以数据集里不含有小于3mm的肿瘤，便于训练。

1.1.9 NSCLC

发布于2018年，来自斯坦福大学。数据集来自211名受试者的非小细胞肺癌（NSCLC）队列的独特放射基因组数据集。该数据集包括计算机断层扫描（CT），正电子发射断层扫描（PET）/ CT图像。创建该数据集是为了便于发现基因组和医学图像特征之间的基础关系，以及预测医学图像生物标记的开发和评估。

1.1.10 DeepLesion

DeepLesion由美国国立卫生研究院临床中心（NIHCC）的团队开发，是迄今规模最大的多类别、病灶级别标注临床医疗CT图像开放数据集。在该数据库中图像包括多种病变类型，目前包括4427个患者的32,735 张CT图像及病变信息，同时也包括肾脏病变，骨病变，肺结节和淋巴结肿大。DeepLesion多类别病变数据集可以用来开发自动化放射诊断的CADx系统。

1.1.11 ADNI

ANDI涉及到的数据集包括如下几部分Clinical Data（临床数据）、MR Image Data（磁共振成像）、Standardized MRI Data Sets、PET Image Data（正电子发射计算机断层扫描）、Gennetic Data（遗传数据）、Biospecimen Data（生物样本数据）。

1.2 医学降噪数据集

1.2.1 BrainWeb数据集

发布于1997年，这是一个仿真数据集，用于医学图像降噪。研究者可以截取不同断层的正常脑部仿真图像，包括T1，T2，PD3种断层，设置断层的厚度，叠加高斯噪声或者医学图像中常见的莱斯噪声，最终会得到181×217大小的噪声图像。

1.3 医学分割数据集

1.3.1 DRIVE数据集

发布于2003年，这是一个用于血管分割的数字视网膜图像数据集，它由40张照片组成，其中7张显示出轻度早期糖尿病视网膜病变迹象。

1.3.2 SCR数据集

发布于2000年，胸部X光片的分割，胸部X光片中解剖结构的自动分割对于这些图像中的计算机辅助诊断非常重要。SCR数据库的建立是为了便于比较研究肺野，心脏和锁骨在标准的后胸前X线片上的分割。

本着合作科学进步的精神，我们可以自由共享SCR数据库，并致力于在这些分割任务上维护各种算法结果的公共存储库。在这些页面上，可以在下载数据库和上载结果时找到说明，并且可以检查各种方法的基准结果。

1.3.3 医学图像分析benchmark

在网址https://grand-challenge.org/challenges/提供了时间跨度超过10年的医学图像资料。

1.3.4 Ardiac MRI

ardiac MRI 是心脏病患者心房医疗影像数据，以及其左心室的心内膜和外膜的图像标注。包括33位患者案例，每个受试者的序列由沿着长的20帧和8-15个切片组成，共7980张图像。

1.3.5 NIH

发布于2017年，这是一个胸部X射线数据集，包含30,805个患者，14个疾病图像标签（其中每个图像可以具有多个标签），112,820个正面X射线图像，标签是使用自然语言处理从相关的放射学报告中自动提取。十四种常见的胸部病变包括肺不张，巩固，浸润，气胸，水肿，肺气肿，纤维化，积液，肺炎，胸膜增厚，心脏扩大，结节，肿块和疝。由于许多原因，原始放射学报告（与这些胸部X射线研究相关）并不是公开分享的。所以文本挖掘的疾病标签预计准确度 > 90％，这个数据集适合做半监督的学习。

1.4 List of Open Access

在List of Open Access Medical Imaging Datasets网站上可以看到更多的相关方向的数据集。

2.1 VISCERAL

VISCERAL 是Visual Concept Extraction Challenge in Radiology的缩写，是放射学中的视觉概念提取挑战赛。他们提供几种不同成像模式（例如CT和MR）的几种解剖结构（例如肾，肺，膀胱等）的放射学数据以及一个云计算实例。

2.2 Grand Challenges

提供了医学图像分析领域内所有挑战的概述，下面举的例子是2019年的医学图像方面将要举办的竞赛。

2.3 Dream Challenges

这个挑战赛中包括有数字乳腺摄影梦想挑战；ICGC-TCGA DREAM体细胞突变称为RNA挑战（SMC-RNA）等等。

最后提供给对医学影像处理感兴趣的童鞋一个超级赞的github链接如下：

这是Github上哈佛 beamandrew机器学习和医学影像研究者贡献的数据集，包括了医学影像数据、竞赛数据、来自电子 健康 记录的数据、医疗数据、UCI数据集、生物医学文献等。

❹ 杭州非羁码打不了卡

可能是网络原因导致的。
健康码不能用了，可能是手机网络原因导致的，若手机网速比较差或者没有联网，可能会出现这种情况，建议用户检查一下手机联网状态，或者断开手机网络连接。
不同省份的风险等级、响应级别和防控要求不同，其次各地健康码生成的标准不一，健康码只能证明受检者当时的状况，之后的健康状况不能简单据此作出判断。国家层面在全国范围内开展新冠肺炎疫情防控风险数据服务，各省各部门可以调用查询全国统一的确诊，疑似病例数据库，密切接触者数据库、县域风险等级数据库，基本实现了基础数据的共享互认。

❺ WebofScience数据库分别查找有关新冠肺炎和奥密克戎的文献各有多少篇

没法确定，文章每天都在增加。
新冠病毒出现至今已有两年多时间，期间经过了原始毒株，到德尔塔，再到奥密克戎的多次变异，传播能力不断增强，所以新冠病毒至今对我们的威胁仍然存在。
我国多地多点发生本土聚集性新冠肺炎疫情，主要为奥密克戎变异毒株。适应形势变化，国家卫生健康委员会和国家中医药管理局近日联合印发新型冠状病毒肺炎诊疗方案，对中医治疗内容进行修订完善。

❻ 如何打赢新冠肺炎阻击战

打赢疫情防控阻击战
本报讯（记者 李泽伟）首都之窗昨天发文介绍，为最大程度便利环京地区人员通勤，“北京健康宝”11月20日发布新版本，针对环京地区通勤人员需求，上线“通勤”绿码标识，并优化了功能布局。如暂时未获得“通勤”绿码标识，请按照防疫政策要求定期进行核酸检测。
11月17日起，人员进返京须持48小时内核酸检测阴性证明和“北京健康宝”绿码。考虑到居住在环京地区在北京上班群众的通勤需求，北京警方已经建立了通勤人员数据库，库内人员首次查验48小时核酸检测阴性证明后，14日内的核酸检测阴性证明均有效。
昨天，不少环京地区通勤人员发现自己的健康宝页面多了一个“通勤”标识。什么是环京地区人员“通勤”绿码标识？文章介绍，对已在通勤人员数据库，并且14日内核酸检测阴性证明已上传国家或本市核酸检测数据库的人员，“北京健康宝”赋予其“通勤”绿码标识。持有“通勤”绿码标识人员，可向铁路、公路检查站工作人员出示，与纸质核酸阴性证明同等效力，通行更加方便。需要提醒注意的是，已获取“通勤”绿码标识的，还需确保每14日进行一次核酸检测。
为什么我的健康宝没有“通勤”绿码标识？对于这个问题，首都之窗介绍，分为两种情况，“一种情况是您不在通勤人员数据库中，您应按照我市最新进返京政策要求，履行个人防疫义务。另一种情况是您在通勤人员数据库中，但在国家或我市核酸检测数据库中查不到14日有效核酸阴性记录”。文章还提醒，如您暂时未获得“通勤”绿码标识，请按照防疫政策要求定期进行核酸检测，“建议您在京工作或活动期间，选择京内权威检测机构进行核酸检测”。“北京健康宝”首页顶部“消息通知”栏及首都之窗网站等，已发布本市新冠病毒核酸采样点和24小时核酸检测机构名单，市民可就近选择相关机构进行检测。
据介绍，为进一步方便群众扫码，在本次版本中对“北京健康宝”首页功能模块排列顺序进行优化，将“本人信息扫码登记”调整至第一位，“本人健康码自查询”调整至第二位。同时，优化完善“扫码”成功页面，原“未见异常”文字变更为“扫码未见异常”并通过闪烁效果展示，辅助线下管理人员快速甄别“亮码”“扫码”操作。
举措
谭台公安检查站设置潮汐公交车道
公交车快速通过后再对乘客信息进行查验 大幅提升公交车乘客查验效率
本报讯（记者 刘洋）近日，北京青年报记者在探访中发现，随着11月17日进京防疫政策措施调整，部分检查站北京段查验核酸证明，造成高峰时段进京检查站附近出现严重拥堵。为此谭台、白庙等检查站采取了设置潮汐公交车道、检验关卡前移等措施，大幅缓解了高峰拥堵情况。
11月17日，随着进京疫情防控措施的调整，跨京冀出行时间大幅增加，对采用跨省公交为通勤方式的乘客带来一定影响。北青报记者了解到，受本轮疫情影响，公交集团38条跨省线路，前期应河北省相关属地政府要求已经有11条线路采取了暂停运营或在北京市域内发区间车的措施，主要涉及周边保定市、张家口市、承德市。正常运营的27条均往返北京和廊坊市。
这其中燕郊等“北三县”区域客流量占比明显，刚性通勤特征突出，跨省公交是上班族主要的通勤方式。21条“北三县”线路工作日日均出车近600部，发出2700车次，运送11万人次。
目前，大部分站在检查站北京段查验核酸证明，造成进京检查站附近严重拥堵。在大部分检查站，集约化出行的公交车和私家车混行无差别地排队等候检查。也有两个检查站，采取了积极措施，较大程度减少公交排队时长。
其一为通州-大厂界的谭台检查站，该检查站设置了潮汐公交车道。具体为使用隔离设施将出京方向的一条车道设置为进京方向的公交专用道，大幅减少了公交车排队的情况。
谭台公安检查站位于京冀交界的潮白河友谊大桥东，与北京仅有一河之隔，是大厂回族自治县跨省进京通勤的重要通道。客五分公司第七车队运营副队长曹岩石介绍，822路、910路公交车均通过该检查站进京，日均运送乘客6000余人次。在设置潮汐车道前，公交车通过检查站的时间在3小时甚至4小时以上。设置潮汐车道后，公交车通过检查站时间大幅缩短，在1小时以内可通过。
“这条公交专用道是公交车队和检查站负责人进行沟通然后设置的，此前公交车通过检查站需要经过3个红绿灯，距离检查站最近的红绿灯是严重拥堵的状态，很难通行。检查站在最后一个红绿灯前为公交车设置了逆行公交专用道，公交车快速通过后，再对乘客的核酸证明等信息进行查验，大幅提升了通过效率。”曹岩石告诉北青报记者。
其二为通州-燕郊界的白庙检查站，在临近检查站的河北境内设立个两处公交车专用的前置检查点，公安、防疫部门对公交乘客提前检查后，通过公交专用车道直接通过白庙检查站。公交排队情况好于其他检查站，早高峰排队进京在2小时以内，减少了乘客的等待时间。
通州优化验码流程做好进返京服务保障
本报讯（记者 李泽伟）昨天上午，通州区委书记赵磊来到觅子店南检查站、永乐店综合检查站检查进京检查站疫情防控工作。他强调，公路检查站进返京管理是防范疫情传播风险的重要环节，要按照市委、市政府决策部署，严格执行进返京疫情防控政策，优化查证验码流程，做好进返京车辆和人员服务保障，坚决打赢疫情防控阻击战。
在觅子店南检查站和永乐店综合检查站，赵磊详细查看疫情防控措施落实情况及进京车辆、人员检查流程，了解进京车流量、人员配备等情况。在检查站一侧，进返京人员正有序排队，待查验核酸检测阴性证明和“北京健康宝”绿码后即可通行。
赵磊在检查时强调，公路检查站进返京管理是防范疫情传播风险的重要环节，关系首都疫情防控大局，关系人民群众生命健康安全，必须克服厌战情绪和麻痹思想，抓紧抓实抓细各项防控措施。要严格执行进返京人员须持48小时内核酸检测阴性证明和“北京健康宝”绿码等工作要求，坚持“逢车必查、逢人必核”。要充分考虑市民群众出行需求，优化查证验码流程，做好进返京车辆、人员服务保障工作，共筑抗疫屏障。对生活物资和应急保障车辆等，要开通绿色通道，快检快放，提高通行效率。
国务院客户端可查询国内其他地区防疫政策
本报讯（记者 蒋若静）当前，新冠肺炎疫情防控形势严峻复杂。从11月17日零时起，北京关于从严从紧做好进出京管理的三条措施已经正式实行，进返京的朋友需要遵循相关政策要求。同时，北京市疾控中心也提醒，出门的朋友一定注意提前查询出发地和目的地的疫情防控政策。如何查询各地疫情防控政策？北京青年报记者了解到，可以通过微信搜索或者国务院小程序等渠道搜索。
首先，有需要的人员可通过微信搜索或网络搜索出行政策。例如，要从北京出发至上海，可以在微信搜索栏中输入“北京到上海政策”，选择出发地和目的地，点击“查询”；或者是在网络App搜索输入“北京到上海政策”，选择“国务院客户端”智能小程序，即可查询相关防疫政策。
其次，也可以通过下载国务院客户端，或微信搜索国务院客户端小程序，搜索便民服务中的“各地防控政策”，输入出发地和目的地即可一键查询。想要及时掌握该地疫情防控政策变化，还可以订阅关注。当所订阅地区防控政策发生变化时，将在微信的“服务通知”里收到提醒。
此外，如果对防控政策有疑问，可以点“防疫咨询电话”，进行电话咨询。
释疑
对生活物资和应急
保障车辆开通绿色通道
一、哪些人可以被认定为“环京地区通勤人员”？
答：“环京地区通勤人员”是指在北京市或环京地区居住，因工作、生活、学习等事由，经常在两地往返通勤的人员。
二、如何确认是否已被纳入“环京地区通勤人员”数据库，如何申请“入库”？
答：“北京健康宝”内标注环京地区通勤人员身份的功能即将上线，请广大群众实时关注。
未被纳入数据库、有通勤需求的群众，可在进京时向检查站工作人员，提供居住证明、工作证明、48小时内核酸检测阴性证明，申请认定入库。
居住证明可以为户籍资料、房产证明、房屋租赁合同、居（村）委会证明等，能够证明本人居住情况的相关材料之一即可。工作证明须由所在单位出具。
相关证明材料现场登记后，警方将在24小时内完成审核，对于符合条件的，纳入“通勤人员”数据库管理。
三、往返两地上学的学生和接送学生的家长，进返京查验政策是什么？
答：对于在北京或环京地区居住，往返两地上学的学生和接送学生家长，参照环京地区通勤人员查验标准执行。
有通勤需求的群众，可在进京时向检查站工作人员，提供居住证明、学生证件或学校证明、48小时内核酸检测阴性证明，申请纳入通勤人员管理。
四、在北京市居住的群众，在市域内活动通行检查站的政策是什么？
答：在北京市居住的群众，在市域内活动，通行检查站时，核查未发现14天内市域外行程的，无需提供48小时内核酸检测阴性证明，查验身份证、居住证（卡）后即可通行。
五、出京接送乘客的出租车、网约车返京查控相关政策是什么？
答：对出京接送乘客后即返京的出租车、网约车，可凭接单证明、高速路票等能够证明行程的相关材料或记录，通行检查站时可免予查验核酸检测证明。车内乘客按照现行进返京人员政策进行查验。
六、保供车辆进返京相关政策是什么？
答：对生活物资和应急保障车辆等，开通绿色通道，快检快放，提高通行效率。
公路检查站进返京管理是防范疫情传播风险的重要环节，关系首都疫情防控大局，关系人民群众生命健康安全。广大群众在提交证明材料时，务必确保真实有效，杜绝安全漏洞，共筑抗疫屏障。
文/本报记者 叶婉 董振杰

❼ 健康码为什么未全国统一

首先，目前不同省份的风险等级、响应级别和防控要求不同。其次，各地“健康码”生成的标准不一，有的对接国家平台的查询接口，有的依据当事人的出行轨迹，有的依据体温自报。再次，健康码只能证明受检者当时的身体状况，之后的健康状况不能简单地据此做出判断。

与以前相比，这次新冠病毒更加特殊，防控难度更大。关键还在于农民工输入地和输出地密切配合，把经常性的防疫工作做扎实、做到位。一方面“码上加码”肯定不对，另一方面“一码通行”的环境和条件也尚不成熟。

国家层面在全国范围内开展新冠肺炎疫情防控风险数据服务，各省各部门可以调用查询全国统一的确诊、疑似病例数据库、密切接触者数据库、县域风险等级数据库，基本实现了基础数据的共享互认。

❽ 为什么天府健康通只能选成都市的地方

因为天府健康通本就是成都推出的健康码，因此只能适用于成都市，而其他地区各有当地的健康码。

2020年2月21日成都市正式上线“天府健康通”，迅速受到了在蓉及待入蓉人员的欢迎。市民通过微信扫描二维码进入“天府健康通”微信小程序，自主申报领取“天府健康码”后，便可以作为有效身份证明，出入小区、办公楼宇、商店超市、公共交通、交通卡口??

“天府健康码”实施“红、黄、绿”三色二维码标识，按照“红码禁止、黄码受限、绿码通行”的总体原则对公共场所进行分类管控。绿码人员可凭“天府健康码”正常出行；黄码人员可以出行，但需加强关注；红码人员待转为绿码或黄码后方可出行。

(8)肺炎数据库扩展阅读

2020年3月7日下午，国家卫生健康委人口家庭司司长杨文庄在发布会上表示，各地的“健康码”不通用的问题确实存在，目前，国家层面在全国范围内开展新冠肺炎疫情防控风险数据服务，各省各部门可以调用查询全国统一的确诊、疑似病例数据库、密切接触者数据库、县域风险等级数据库，基本实现了基础数据的共享互认。

在此基础上，各地结合居民在线提交的自我健康评估及区域性补充数据，对不同风险评分结果的人群进行精准管理，为人员有序流动提供支撑。目前，实现省内共享已经没有问题。

同时，也支持推进省际风险评估互认机制，例如广东、浙江与四川、湖南等劳务输出大省，都陆续签订了省际的劳务合作备忘录，建立了健康监测互认机制，这种做法都值得肯定和借鉴。

❾ 本次突发疫情的数据

截止到1月29日22时，除西藏出现疑似病例外，全国各省均已有确诊病例，实时疫情大数据可持续关注：疫情实时大数据

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