王善仙

习近平总书记指出，环境保护和治理要以解决损害群众健康突出环境问题为重点。为进一步巩固提升环境与健康工作能力和水平，全面加强环境与健康领域的研究和应用，需要充分利用大数据、人工智能、云计算、物联网、区块链及5G等数字化技术。

环境保护与健康促进协同推进的工作体系中尚未充分利用数字技术。当前，部分地方生态环境部门与卫生健康部门在协同推动环境保护与健康促进工作时，数字技术的应用并未得到充分实施，导致两者间的数据分散、重复、信息共享和交流受限。现有工作体系尚未实现环境数据与健康数据的有机融合，使得污染源—环境质量与人群健康之间的因果关系难以明确。

环境污染与健康风险评估方法亟须改进。当前，环境污染与健康风险评估主要依赖传统统计学方法和经验模型，现有的环境健康风险模型存在较大的不确定性，这使得评估结果难以准确反映污染物对人群健康的实际影响，因此有必要利用数字化技术进行更精细化的健康风险评估。此外，数据质量、数量和时空分辨率方面的局限性也影响了环境与健康风险评估结果的可靠性和精确性。同时，暴露—健康效应研究中的诸多问题，如暴露水平估算、剂量响应关系建立等，也需要借助数字技术的优势加以解决。

环境污染与健康风险应急管理能力亟待提高。在环境污染与健康风险突发事件中，传统的应急管理方法反应迟缓、效率不高。数字技术在实时监测、预警预报、应急响应、资源调度等方面的优势尚未充分发挥。因此，在提升环境污染与健康风险应急管理能力方面，仍有较大的空间。

针对以上问题，笔者提出以下建议：

一是加强环境保护与健康促进协同推进工作体系的数字化建设。推动生态环境部门与卫生健康部门加强信息共享与数据融合，搭建统一的环境与健康大数据平台，实现数据资源的高效整合与利用。通过数字技术提升污染源追踪、环境质量监测与人群健康评估的准确性与可靠性。引入大数据、人工智能、物联网等数字技术，可以更好地分析污染源、环境质量与人群健康之间的因果关系，从而为风险管控提供科学依据。此外，鼓励各地区结合实际情况，探索建立跨部门、跨地区的协同工作机制，以提高环境与健康工作的整体效果。

二是推动数字技术在环境污染与健康风险评估中的应用。通过运用大数据分析、人工智能（如深度学习和机器学习）、地理信息系统（GIS）等技术，优化环境与健康风险评估方法，提高评估结果的可靠性和精确性。例如，利用大数据分析处理海量数据，发现潜在的环境健康关联规律；运用人工智能技术构建更准确的预测模型，实现个体化精细化健康风险评估；利用地理信息系统（GIS）对空间分布特征进行分析，以提高暴露水平分布估算的精度。同时，加强暴露—健康效应研究，利用数字技术解决暴露水平估算、剂量响应关系建立等问题，为污染防治和健康保障提供更有针对性的支持。

三是提升环境污染与健康风险应急管理能力。利用物联网、5G、边缘计算等技术建立智能化、高效的环境污染与健康风险监测网络和预警系统，确保实时、准确地获取环境监测数据与人群健康数据。利用大数据分析和机器学习对收集到的数据进行深入分析，实现对潜在风险的预警预报。同时，借助云计算和区块链技术，实现跨部门、跨地区的信息共享和协同作战，以提高对突发事件的快速识别和应对能力，提高环境污染与健康风险应急处置的整体效能。通过智能调度系统，优化资源分配，确保应急响应资源的高效利用。

四是加大对环境与健康领域数字技术研究与创新的支持力度。鼓励科研机构、高校和企业加大对数字技术如大数据、人工智能等在环境与健康领域的研究与应用，推动产学研一体化发展。政府应加大资金支持，完善相关政策，为数字技术在环境与健康领域的发展创造良好环境。同时，加强人才培养，培养一批具备跨学科知识和技能的环境与健康领域数字化人才，为数字化技术在环境与健康领域的广泛应用提供人才保障。

五是加强国际合作与交流。积极参与国际环境与健康领域的数字化技术合作与交流，引进先进的理念、技术和经验，如大数据分析、人工智能预测模型、物联网监测系统、5G通信技术等，推动我国环境与健康领域数字化技术的发展。在全球范围内分享我国在环境与健康领域数字化技术应用的成果，如智能污染源监测、精准环境健康风险评估、实时环境健康预警系统等，为全球环境保护和健康促进事业作出贡献。

作者单位：湖北省生态环境科学研究院