提高应急医疗浪涌能力，加强重大疫情防控救治体系和应急能力建设

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人民健康是民族昌盛和国家强盛的重要标志，加强重大疫情防控救治体系和应急能力建设是一项关乎人民生命安全的重大任务，更是一个包含公共卫生监测预警体系、应急指挥体系、应急救治体系、应急医疗物资保障体系、医护队伍体系等全方位建设的系统工程。

随着全球贸易的发展及一体化的不断推进，传染病的传播途径和速度越来越不可控，重大传染病疫情的预防和控制也越来越难。从横扫中世纪欧洲的黑死病到现在全球大流行的新冠病毒，新发突发传染病始终是人类生命健康的重大威胁，如何有效防控重特大疫情是全球共同面临的严峻挑战。在重大传染病疫情暴发后，患者医疗需求，特别是救治重症病例的医疗需求激增，而医疗资源供应不足，会出现医疗资源被挤兑的重大问题，进而导致较高的病死率；甚至会影响其他慢病患者的救治，造成更严重的后果。因此，面对未来可能发生的新发传染病重大疫情，如何提供充足的应急医疗物资供应，提高应急医疗浪涌能力，既是现实亟需也是学界挑战。

面向重大传染病疫情防控救治的医疗物资配置，必须要考虑疫情发展的不确定性、需求的短时爆发性、供应的有限性、相关信息的不充分性和配置过程的长期性等。叶永博士等人所著的《大规模应急医用物资配置策略及其优化研究》一书，系统总结重大突发公共事件大规模应急医用物资配置实践中存在的七大核心问题：决策信息不完备问题、需求时变问题、供需适配问题、配置风险均衡问题、多阶段协同配置问题、全球多方供应协同问题和实物储备与产能储备问题。同时，提出了三大配置策略和一个储备策略：大规模应急医用物资的风险均衡配置策略、大规模应急医用物资的多阶段协同配置策略、大规模应急医用物资的全球多方协同配置策略、政府－企业能力期权合作的应急医用物资联合储备策略。力求通过不同的策略，切实解决重大突发公共事件发展不确定情况下的七大核心问题。另外，针对灾情发生发展的不确定性问题，应用Bayes分析理论，构建不确定环境下的组群信息刷新技术，再通过统计分析提取影响配置策略优化的关键组群信息，应用Bayes组群信息刷新技术，融合历史相关信息、灾情样本信息和预测信息，构建不确定环境下信息刷新的配置策略优化模型，使得通过相关模型制定出配置策略可以随着灾情演化而实时动态更新，实现应急医用物资的优化配置，进而提高应急医疗浪涌能力，加强重大疫情防控救治体系和应急能力建设。在应急物资配置优化决策领域，该研究成果达到了国内领先水平。

该著作主要贡献包括：首先，精确量化方法可以提高配置策略的精准性、鲁棒性、协同性和科学性；其次，配置失误损失与不及时配置损失的均衡是策略实施时间确定的重要指标；第三，前后多阶段的供应协同可以提高配置策略应对未来不确定风险的能力；第四，全球应急供应网络构建可以加强配置策略的全球协同应对能力；第五，政企联合产能储备模式可以提升应急物资保障能力和效率，实现双赢。我在21世纪初就开始关注城市应急管理，相继在《中国安全生产科学技术》等期刊上发表了一些论文，提出要提高城市应急体系的信息化建设，以提高应急管理效率。我很高兴看到《大规模应急医用物资配置策略及其优化研究》一书的出版，也希望广大学者可以更多地关注我国公共卫生应急管理体系建设工作，为广大人民的生命安全保障贡献更多的智慧。（作者：唐任伍 北京师范大学政府管理研究院院长）

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