第一篇 绪论

第一章 中国全健康发展战略：从学术到政策

周晓农，，，

一、引言

受经济全球化、生活城市化、人口老龄化和全球气候变暖等因素的影响，疾病谱和疾病传播途径变得更加多元化，从而加剧了健康问题的复杂性和疾病防控的难度。在全球范围内，已经证实的人类病原体有1415种，人兽共患病约占61%。其中多数病原体来源于野生动物，而尚未被发现的病原体可能高达32万种^［1］。2020年，新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的暴发，造成了全球范围内巨大的经济损失和社会动荡^［2］。同时，多重耐药细菌、粮食安全、生物安全和全球气候变暖引发的问题也不断威胁着人类健康和生态平衡，让人们认识到任何一个单一的学科已经无法独自、有效地解决现阶段这样复杂的健康问题，且没有一个国家或地区可以独善其身。另外，各学科的专业化发展，形成“筒仓式”结构限制了多学科的交流和合作。在这样的背景下，全健康（One Health）作为一种新的理论框架被社会各界逐渐普遍接受。全健康是一种在地方、区域和全球三个层面开展工作的跨学科和跨部门协作理念，核心目标在于探索人、动物和环境之间的复杂关系，通过兽医学、人类医学和环境科学等学科的交叉，以及经济、农业、政策和地理等领域的合作交流，使过去的人本主义发展为人与动物、自然和谐共生，实现个体健康、群体健康和生态健康。

二、全健康的发展阶段和研究领域

1.全健康发展的历史阶段

全健康的历史可以分成4个时期进行叙述，包括古代、近代、现代和当代（图1-1）。

注 One Health：全健康；EcoHealth：生态健康。

古代，医药之父希波克拉底（公元前460—370年）将“空气、水、土地”记载为可以影响人们健康的环境因素，并提出了“体液学说”。这一学说首次将人类和动物的健康问题置于同一语境下讨论。中国古代哲学家庄子也提出了“天人合一”的概念，“万物与我为一”。随着17世纪和18世纪早期新自然哲学的兴起，活体动物实验被越来越多的研究者接受，比较解剖学的进步推动了兽医学的发展，动物医学的理论和实验也逐渐被人类医学接受。18世纪，维克德阿兹尔医生提出了人类和动物流行病和气候与地理条件相关，人类、动物和环境的学科间联系变得越来越紧密。另外，值得注意的是，10世纪末中国就出现了天花人痘疫苗，疫苗的诞生为公共卫生早期预防方向打下了基础。

近代，随着解剖学的发展，兽医学蓬勃发展，与人类医学相互借鉴。1790年，第一个兽医学院建立，但随着学科发展的专业化和理论化，增加了人类医学和兽医间的学科壁垒，双方的跨学科交流逐渐减少。医生着重于人类健康的处理，而兽医倾向于优先处理动物和农业的健康。随着结核病、炭疽、牛海绵状脑病（俗称疯牛病）和狂犬病越来越得到社会的重视，德国病理学家鲁道夫·魏尔肖（Rudolf Virchow，1821—1902）提出“人兽共患病”一词，并指出“人类医学和动物医学之间没有，也本不应该有明显的界限”，期望促进学科间的交流和讨论。

现代，随着比较医学和公共卫生学科理念的更新，兽医学在医学研究中的地位产生了很大的变化。卡尔文·施瓦贝教授在《兽医学和人类健康》中多次提到了“One Medicine”的概念，比较医学逐渐兴起。早期殖民时期的人口流动、国际卫生援助和殖民后重建等历史因素也影响了兽医和人类医学观念上的改变，增加了跨学科交流、早期预防理念和全球合作的必要性。

当代，人们越来越认识到“事物间存在普遍联系，事物及事物各要素之间是相互影响、相互制约、相互作用的系统”。欧美国家的部分医学院和兽医学院开始推进学院合并，促进了学科交叉和资源共享。这种针对学科基础教育的交流极大地改变了科研人员的固有思维模式，催生了全健康理念。与学科发展并行的还有医学实践的进步，从疫苗和解剖学的应用到比较医学的兴起，再到如今分子生物学、生物组学和数据科学的迭代和发展，为全健康理念的实践和兴起打下基础。

2.全健康的研究领域

由于单一扁平化的解决问题思路已经不足以应对当前国际上的复杂健康挑战，全健康理念指导人们以一种更立体的方式看待问题。全健康针对交叉学科的研究性质，其定义和边界仍在迭代和探讨的过程中。现阶段，全健康研究方向主要分为3个层次，包括研究、实施和治理。全健康理念的核心研究领域包括耐药溯源、食品安全和气候变化（图1-2）。另外，双学科的交叉也必不可少，是三学科交叉的基础，故衍生出了8项研究子项目，包括：生态与人道灾难、生态与健康修复、环境变化与昆虫迁徙、环境与动物疾病、生物多样性、食源性疾病监控、人兽共患病防治和新发传染病应急处理。以上这些基础研究和应用技术为治理提供了理论基础。治理方式主要有预警模型的构建与应用、全健康战略政策研究、全健康生物安全保护、全健康传播与大众行为、大数据分析、人工智能和云计算技术应用。

三、全健康理论相关的技术发展

1.全健康系统动力学模型技术应用

数据的收集和整理是全健康理念的重要组成部分。通过系统动力学框架分析数据间的复杂关系并讨论其中的科学问题，是全健康相关课题中的重要组成部分。系统动力学是一门分析研究系统反馈互动作用过程的流行理论，也是一门认识系统问题和解决系统问题的综合学科。从系统论的观点看，系统动力学是结构方法、功能方法和历史方法的统一。它基于系统论，吸收了控制论、信息论的精髓，是一门综合自然科学和计算机模拟技术发展起来的学科。系统动力学最早由麻省理工的福瑞斯特（Forrester）教授于1956年创立，初期是用来解决生产管理及库存管理等问题的仿真模型，后来随着应用场景增大，可以用来分析各种传染病传播、生态系统变化、政策与实际效果的验证等情况^［3］，后由国内复旦大学王其藩教授等人将其引入国内^［4］。近几年，系统动力学应用于传染病学和生态学的研究开始增多。其原因可能是数据平台的完善、监测技术的进步和病因网相关研究的深入，针对干预机制的研究也是其特点，经典案例有COVID-19和登革热^［5-6］。在中国，系统动力学在全健康理念下的应用尚处于起步阶段，完整的系统动力学研究项目较少，需要科研人员一同建设和发展。目前，系统动力学模型主要靠VensimPLE或通过R语言建构。传染病类系统动力学模型的底层框架主要有两种。一类是易感人群、感染者及康复者（SIR）基础模型，包括易感人群、感染人群和暴露人群等参数；另一类是在SIR基础上扩展的模型，比如易感人群、传染者、感染者、康复者及死亡者（SEIRD）模型（图1-3），包括易感人群、暴露人群、感染人群、恢复人群和死亡人群等参数，该两种模型结构是传染病系统动力学模型的基础框架之一^［7］。

2.环境DNA技术应用

1947年，美国生态学家道本迈尔（Daubenmire）将环境因子分为三大类：气候类、土壤类和生物类。其中非生物因子已经被研究得比较充分，有着较完善的监测网络，但生物类环境因子的检测还较为薄弱^［8］。传统监测系统和系统动力学模型给全健康提供了基础框架，结合这些预测模型和客观事件，可以定位出传染病、外来入侵生物和耐药基因的低流行区，即“脆弱区域”，这也是监测框架中的关键区域。对脆弱区域进行的研究可以建立有效的早期预警模式。环境DNA条形码技术可以对真实世界进行针对性的实践，检验现有模型的可靠程度，是一个从宏观到微观的研究过程。比如，现有的传染病早期监测技术专注于在现有风险区域的易感生物和传播途径研究，缺乏针对真实世界“脆弱区域”的监测研究。以真实数据为基础的监控系统，能够得到更多的政策支持，真正实现早期监测预警框架的前移。环境DNA是从各种环境样板（如土壤、河水、雪和空气）中收集的DNA。结合现代测序技术，基于环境DNA的研究提供了一种非侵入性的方法，用于识别与DNA环境相关的物质或群落^［9］。环境DNA最早应用于环境微生物学领域，被用于分离和纯化沉积物中微生物的DNA。自2003年环境DNA第一次被用于检测环境样本中的大型生物后，环境DNA的应用发展迅速，现已涉及食品微生物、人兽共患病监测和入侵生态学等多个领域^［10］。

（1）在外来入侵生物研究中的应用：2012年，Takahara等率先采用环境DNA对日本淡水湖中的鲤鱼进行生物量分析^［11］。2015年，Michelle等评估了环境DNA技术对水生外来入侵植物检测的可能性，结果表明环境DNA对水生植物监测可行^［12］。2017年，Alba博士的研究表明环境DNA条形码技术可应用于外来入侵生物的鉴定和分类，可以提供足够的信息帮助当地进行保护规划和管理^［13］。

（2）在生物监测中的应用：2019年，哥本哈根大学Mita教授的研究表明，环境DNA技术能够在水样中检测到钉螺和血吸虫，并且能够检测到血吸虫的不同生长阶段（毛蚴、尾蚴和虫卵）^［14］。该实验结果表明，环境DNA检测的灵敏度和特异性均较高，适合真实世界的应用和实践（图1-4）。2020年，哥本哈根大学针对牡蛎相关寄生虫的实验也表明，可以从水环境DNA样本中检测到牡蛎包纳米虫的DNA^［15］。Merou研究员关于牡蛎的论文对其检测灵敏度进行了更深入的研究，超过90%的寄生虫残留物在牡蛎离水2d后无法被检测出来^［16］。

（3）在耐药基因监测中的应用：细菌的耐药最早大多由医疗中的药物滥用导致，随着农业的集约化生产，兽医学也引入了抗生素，细菌对抗生素的耐受很快出现了。耐药基因存在水平基因转移，研究表明通过环境DNA也可以对抗生素耐药基因（antibiotic resistant gene，ARG）进行检测和溯源^［17］。这方面的研究集中于农业和污水处理，对ARG进行检测和溯源有助于维护粮食安全和食品安全，并且为可能存在的水平基因转移提供预警。

（4）环境DNA的测定：主要有聚合酶链反应（polymerase chain reaction，PCR）和DNA宏基因组两种方法。现有研究大多基于PCR进行特异性扩增，使用DNA宏基因组技术的较少，可能是基于敏感度和成本两方面的考虑。虽然，目前DNA宏基因组测序的单次检测成本较为昂贵，但随着技术进步，成本将有望变得可以接受。尽早建立操作标准和实验分析，进行可操性强的基础研究有助于扩大环境DNA在国内的影响力，推动行业发展。如果能够实现单次抽样检测多种类对象，将显著提升工作效率并降低检测成本。

四、全健康政策

1.全健康政策制定的主体

全健康这一概念的提出和发展与兽医学和人兽共患病密切相关，也与一些非政府组织的推动密切相关。因此，除了政府组织，非政府组织往往也成为全健康政策制定的主体之一。全健康一词首次见于2003年，有文字记录的第1次使用记录是第五届世界公园大会，其提出和推广与严重急性呼吸综合征（severe acute respiratory syndrome,SARS）和高致病性禽流感H5N1造成的危害息息相关。新发传染病的不断暴发让人们认识到：

（1）未知的病原体可能在任何时间、任何地点、从任何动物源中暴露、感染、传播和扩散，威胁地球上所有个体和群体的健康、福祉和经济。

（2）亟须一个国际性的针对病原体进行早期预警的框架系统，进行有效的预警和反应，迅速、高效和透明地共享疫情相关信息。

（3）全健康理念符合地区、国家和全球的利益，也需要各个国家的一同建设和推广。

2004年，野生动物保护协会提出了名为“曼哈顿十二原则”的战略目标，扩充和细化了全健康的核心理念。这些原则强调了人类、动物和环境之间的联系，如何理解这些联系和疾病间的复杂关系，以及跨学科对于预防、教育、行动和政策制定的重要性。随后，美国兽医协会开始努力地推广全健康理念，促进了全健康理念的普及。2007年，美国医学会成立了基于全健康的特别行动小组，这也是有文字记载的第一个全健康官方组织（图1-5）。

2008年，联合国粮食及农业组织（Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO）、世界动物卫生组织（World Organization for Animal Health,OIE）、世界卫生组织（World Health Organization,WHO）、联合国系统流感协调员（United Nations System Influenza Coordination,UNSIC）、联合国儿童基金会（United Nations Children's Fund,UNICEF）和世界银行（World Bank）联合发展了应对可能发生的大规模疾病传播框架，随后于2010年促成了全球早期预警系统（Global Early Warning System,GLEWS）的建立。2009年，全健康委员会成立，成员包括美国兽医协会、美国公共卫生协会和美国医学会等，同年美国疾病控制与预防中心（Centers for Disease Coutrol and Prevention,CDC）也建立了全健康办公室。在与病原体的持续拉锯战中，微生物的药物耐药性得到了越来越广泛的关注，可能影响许多传染病的控制。随后由微生物威胁论坛发起，美国国家科学院三院也共建成立了全健康行动小组（The One Health Action Collaborative，OHAC）。2011年，第一届国际全健康大会在澳大利亚墨尔本举办，并建立了全健康平台（One Health Platform），全健康大会到2021年已举办了6届，第六届由英国爱丁堡大学承办，分享了有关全健康研究和治理的相关经验，并重点讨论了关于新型冠状病毒的相关研究进展。2011年，《野生动物迁移物种保护公约》开始应用全健康框架，带动了生态与环境方向的专家学者开始基于全健康理念进行共同讨论和交流。2014年，《生物多样性公约》第12次缔约大会确定使用全健康理念，至此全健康已经成为大部分人类、动物和环境相关国际组织的推荐理念。

在此之前，各个学科提出过许多与全健康类似但不相同的理念。比如，“Eco Health”“One Medicine”和“Global Health”等，但大多以自己的学科为基础进行延展。公共卫生（Public Health）侧重于关注预防人类疾病的研究，包括人的身体、心理和社会福祉健康。一个医学（One Medicine）侧重于人类医学与动物医学的合作交流；生态健康（EcoHealth）侧重于环境和社会经济问题；热带医学（Tropical Medicine）形成于殖民地时期，关注人口流动带来的热带区域特殊疾病的扩散与控制。其中全球健康（Global Health）和全健康的理念最易混淆，具体区别见表1-1。全健康理念的包容性较好，且具有明确的研究方向，被越来越多的相关行业从业者所接受。几次重大传染病的流行给全健康理念的推广带来了契机，共同的“敌人”促进了以全健康理念为基础的跨学科国际团队合作。

2016年11月3日，全健康大会设立当天为全健康日，期望各国科研人员共建全健康。2019年，美国在国家层面提出了《通过全健康推进应急准备》的法案，期望协调各部门建立统一的健康框架，共同应对可能出现的疾病暴发。相信自此之后会有越来越多的地区在国家层面支持全健康的发展。根据全健康委员会的联络地图2021年的数据显示，全球现在有16个全健康理念的政府部门、16个以全健康理念为发展目标的学院、85个非营利组织和10个私人组织，大部分集中在美国东海岸和欧洲地区。但其信息有一定的滞后性，中国地区应有5个全健康理念相关组织，而联络地图记载了其中3个（见图1-6），上海交通大学全健康研究中心已递交相关申请。

2.全健康政策与治理实践的发展

近年来，将全健康理念与方法应用于健康治理实践，已经成为越来越多的国家和国际组织的共识。在国际层面，为了加强全球努力发现和处理潜在疾病威胁，FAO、OIE和WHO联合开发了一个框架，用于国家进行对话和谈判来解决人类-生物-生态系统界面的健康风险与挑战。为了确保协调机制畅通，这3个组织将它们的预警和反应机制结合起来，形成了“全球主要动物疾病早期预警和反应系统（GLEWS）”。此外，OIE和FAO这两个处理跨界动物卫生问题的主要机构发起了《跨界动物疾病逐步控制全球框架》。在这一框架下，FAO/OIE区域动物卫生中心向成员国提供技术支持，并评估国家和区域项目。这种区域和国家的联合努力通常会为综合疾病预防提供更强有力和可持续的政治支持，并促进彼此的信任、透明和合作。

在国家层面，各国政府在应用全健康理念与方法的实践中，根据各自的国情采取了各有侧重的模式，主要分为两类。

第一类是加强原有政府治理体系中的各部门在全健康领域的协作，制定旨在解决人类-动物-环境健康细分领域和交叉领域挑战的全健康政策、法规和规划，实施以目的为导向、运动式治理为形式的全健康治理。比如，澳大利亚提出采用全健康方法控制流感，建立包括临床监测、实验室监测、兽医监测、人医和兽医合作的控制网络。秘鲁开展人医与兽医同步行动，采取寄生虫控制、人和动物流行病学监测、法律支持、人兽共患病研究及持续培训等措施降低片型吸虫病的患病率。泰国为了应对沙门菌和弯曲杆菌等禽肉中出现的高水平的食源性病原体，由地方政府、学术界和养殖业共同协商，从公共卫生、政策支持、兽医和人类卫生、社会经济和社区参与等层面出发，运用全健康方法制定食品安全政策。卢旺达于2015年制订了全健康战略计划，以减少跨部门碎片化运行机制的影响，最大限度整合利用公共资源以促进综合疾病监测、预防和应对，特别是在卢旺达发展委员会联合卫生部、农业部、动物资源部等部门出台全健康政策时，解决贫困问题的目标也融入了全健康政策制定中，充分反映了卢旺达根据自身国情应用全健康理念和方法。

第二类是设立全健康治理机构或协调机构，制订国家级全健康战略规划，成立全健康咨询委员会和各级别监测实验网络，实行综合性、常态化的全健康治理。比如，蒙古在2012年成立人兽共患病跨部门协调委员会，组织动物医学、公共卫生、实验室、研究机构和学术部门的专家对人兽共患病进行危险评估。越南在与FAO、WHO、OIE、世界银行等国际机构合作的基础上，建立了由农业和农村发展部、卫生部和财政部组成的领导小组，运用全健康理念与方法，形成了针对H5N1型病毒多管齐下的疾病控制方法，在国内预防和应对一种新出现的传染病以及促进区域生物安全方面的技术能力有了显著提高，并且也协调了越南和东南亚区域伙伴与国际机构之间的利益。新西兰于2007年发布了《保护新西兰：新西兰生物安全战略》。该战略指出了适应和改变以应对新威胁的必要性，认为实现良好的生物安全成果依赖于运用多学科、多部门的全健康方法以及负责生物安全的不同政府机构之间的合作，新西兰政府运用全健康理念和方法应对影响人类和动物的禽流感病毒，建立了由初级产业部牵头，生态保护部、环境部、卫生部、社会发展部、毛利人发展部、地区和地方议会以及新西兰鸟类学会等机构共同协作的整体政府系统，并相继出台了《危险生物应对政策》和《禽流感病毒应对政策》等政策法规。

另外，还有一些其他的实例。比如，澳大利亚提出采用全健康方法控制流感，建立包括临床监测、实验室监测、兽医监测、人医和兽医合作的控制网络。采用全健康方法控制亨德拉病毒，开展多部门联合管理、跨学科联合研究等手段，以及马匹疫苗、人员防护等多种控制途径。蒙古在2012年成立人兽共患病跨部门协调委员会，组织动物医学、公共卫生、实验室、研究机构和学术部门的专家对人兽共患病进行危险评估。秘鲁开展人医与兽医同步行动，采取寄生虫控制、人和动物流行病学监测、法律支持、人兽共患病研究、持续培训等措施降低片形吸虫病的患病率。2006年，“促进动物健康和改善生活”（Health for Animals and Livelihood Improvement,HALI）在坦桑尼亚的Ruaha（鲁阿哈）地区开展全健康项目。测试了全健康方法在坦桑尼亚乡村地区的可行性，为人兽共患病造成的卫生和家畜问题提供创造性解决途径。

3.全健康政策相关技术的发展

从政策和治理的角度，加强生物安全是很必要的，包括生物资源的生产、运输和研发。打破公共卫生、农业和其他相关部门的仓筒式管理结构也是必要的。跨部门合作的全健康理念可以从源头进行控制，比常规的应对框架更高效，其内容包括但不限于：①在监测和诊断方面进行合作，更快、更精准地进行诊断；②现在各部门都有独自的数据库，其中很大一部分数据是重复收集的，建立规范化的数据整合平台能减少人力资源成本；③在预防措施上进行合作（比如，疫苗接种）；④进行相关知识的社区科普，可以有效减少病例数。以细菌抗性为例，表1-2从人类医学、食品和农业、环境三方面在全健康理念下描述了可能的应对措施。基因突变是超级细菌产生的根本原因，滥用抗生素是产生超级细菌的第二大原因，所以对耐药基因监测和对现有抗生素使用溯源并记录显得尤为重要。目前，对抗细菌耐药性的前沿研究有抑制β-内酰胺酶、泰斯巴汀（teixobactin）、细菌RNA聚合酶改造和噬菌体疗法。这些科研项目的发展也需要政策方面的支持。

实施全健康理念需要各种工具和资源的辅助，包括法规框架类、专家技术网络类、能力评估类、信息分享与报告类和计划工具。世界银行在这方面已经有了较为成熟的经验，表1-3中列举了世界银行全健康项目组推荐的工具与资源，这些资源帮助了很多国际项目的实施和运营。世界银行全健康领域的相关报告有：全球禽流感控制与人类禽流感流行应急准备和行动计划（2005）、人畜共患病防控（2010）、全健康的经济学（2012）、非洲区域疾病监测体系建设项目（2016）、国家层面筹资应对大流行疾病（2017）、气候变化与健康（2017）、全健康试验框架（2018）、全健康应对抗生素耐药性（2019），这些经验和知识成果能帮助大家更好地学习全健康的基础理念。

建立完善的人、动物和环境的监控系统是全健康理念的基础之一。在建立监控系统的时候，经常会接触正式信息和非正式信息，其主要区别见表1-4。当下，许多网络监控系统还是用非正式信息进行疾病的早期监控和预警。WHO的全球疫情警报和反应网络就是一个很好的例子。它在与多个国家的官方机构合作的同时，也使用了非传统的信息资料。使用非传统资料的监控系统还有HealthMap、ProMED-mail、EMPRES-i和GPHIN等。使用非正式信息进行科学研究是具有一定可行性的，但进行科学实践的同时要认识信息的局限性^［18］。

与全健康相关的健康平台有很多，且倾向性各有不同。表1-5对其侧重点进行了整理和归纳。其中谷歌流感趋势是基于用户的搜索习惯进行大数据分析的网站，与美国CDC的数据进行对比分析，可以发现2003—2008年谷歌流感趋势的数据与美国CDC的数据有强关联性，且能够提早1~2周进行预警。社交网站，如推特（Twitter），也是进行早期预警系统的有力工具，有研究基于Twitter通过机器学习分析了甲型H1N1流感在美国的扩散^［18］。另外，随着COVID-19的影响扩大，移动通信运营商和手机厂商开发了“暴露通知”技术（比如，中国的通信大数据行程卡），通过手机定期进行蓝牙搜索可以记录使用者周围同样打开“暴露通知”的用户，如果接触的人群里出现新型冠状病毒感染者，通信公司则会予以通知。这是一种新型的数据收集技术，使用互联网技术进行流行病学溯源工作，显著提升了工作效率，并具有较高的准确性^［19］。然而，这一技术与用户的个人信息隐私保护有一定的冲突，其弊端与局限性值得重视。

注 GBIF:Global Biodiversity Information Facility; EPPO:European and Mediterrane an Plant Protection Organization; IPCC:International Plant Protection Convention; √：该监控平台包含此元素。

近年来，政府注重运用计量经济学和实验与准实验设计来对政策效果进行评估，将政策评估问题转化为因果推理问题，探讨政策是否实现了预期的效果，政策与效果之间是否存在因果关系，以及如何能使政策产生预期效果。因此，政策评估被看作是“干预—效果”问题，而研究设计成为了对“干预—效果”进行无偏估计的基础。近年来，政府愈加注重运用行为经济学分析方法与大数据技术相结合，力图进行更加客观和准确的政策评估。行为经济学克服传统经济学的理性人假设，利用心理学和社会学的研究方法和理念，关注人们的有限理性和社会的现实准则，而大数据技术则为行为经济学分析方法提供了数据信息的坚实保障。政府运用行为经济学和大数据分析技术，可以显著提升全健康政策评估的质量。

政府公共政策制定的核心目标是改变社会行为和社会预期，大数据技术恰好提供了理解社会需求和偏好的工具。大数据将有效提高全健康政策评价的事前评估能力。在大数据技术支撑下，全健康政策评估开始向事前评估的重心转变，政府在制定政策过程中，甚至在制定政策之前，通过分析大数据，完成深度数据挖掘，进而判断是否有必要推行新的政策方案，以减少甚至避免政策出台后的失误，提高政策执行效率。与传统样本数据参与政策评价的过程相比，大数据技术为全健康政策评估进入新阶段提供了重要契机。大数据要求对全健康相关的所有数据而非样本数据进行分析，使对全健康政策方案所作出的评价更加接近事实本身；在全健康政策方案评估过程中，运用分类或聚类的方法分析庞杂数据，对备选方案的经济、政治、社会影响等方面作出判断。通过挖掘全健康大数据的内在关系和可视化技术，可快速知晓政府政策资源的状况和备选方案所需资源，从而及时评估各备选方案在社会经济方面的可行性，并掌握整治过程中各行为体对备选方案的支持和接受程度；在全健康涉及的政府部门中存储的固化数据有时无法发挥有效作用，大数据能够使这些数据在全健康体系内实施关联并有效管理，从而产生巨大社会价值。大数据时代的政策评价改变了政府与公众的关系，公众由过去的数据接受者成为数据的提供者，政府通过高度细分、数据挖掘，根据工作的行为模式为公众配送个性化的信息，有利于新时期全健康政策评估的迅速发展。

近年来，世界主要国家相继出台了关于将大数据分析作为政府决策评估方法的计划和战略。2012年初，美国政府出台《大数据研究与发展计划》，并率先将其视为国家战略。它涉及国家科学基金会、国家卫生研究院和能源部等多部门之间的合作，主要侧重于大数据技术的研发和数据共享。美国成立“美国联邦政府网站管理者委员会网站量化分析分会”，旨在通过挖掘大数据下的国民行为，提供对政策评估的技术服务。美国国家科学基金会新拟的扶持项目中包括开发大数据应用，进行演示和评估，以改善医疗卫生和生态环境等领域的工作。美国政府以大数据应用支持政务活动，在公共政策、公共卫生、环境质量和舆情监控等活动中积极运用大数据；在人口、医疗、环境、交通等政策评价中挖掘海量数据，实现对人口流动、传染病蔓延、环境变化等状况的实时监控。2013年，英国发布《把握数据带来的机遇：英国数据能力战略》，着重强调加强国家基础设施建设，以确保大数据对卫生和环境治理在内的公共事务等方面的支持。同年，法国政府发布《数字化路线图》，重点扶持卫生、环境、交通和教育等行业的大数据项目。同年，澳大利亚也发布《公共服务信大数据战略》，将政府部门间以及政府与产业间应共享技术、资源和能力作为重要原则，制订了大数据应用于政府决策的行动计划。

五、中国全健康的发展现状和趋势

1.中国全健康的发展现状

随着全健康理念在全球范围内的传播和应用，国内一些高校和相关领域专家也积极投身于倡导和推动全健康理念在中国的应用与发展（图1-6）。

注：OHRP （Centre for Applied One Health Research and Policy Advice）；“一健康”“同一健康”“全健康”是“One Health”的不同译法。

2020年，陈国强院士将“One Health”译为“全健康”，“一即是全，全即是一。”如果想要建立人类健康相关因素的整体系统性思考框架，那么交叉点的研究必不可少，一旦完成了对交叉点的研究，那么对整体的研究也是突破性的。但回顾早期全健康概念在中国的发展路径，可以发现：一是我国全健康起步较晚；二是全健康起步主要是以科技为引领，但力量较为分散。例如，复旦大学上海医学院闻玉梅院士及其先生宁寿葆老师于2013年1月发起“一健康基金”，以基金的方式，每年奖励在微生物、传染病、公共卫生及药学等领域为“一体化健康”研究与教学做出突出成绩的品学兼优的学生和教师，通过鼓励青年教师和学生投身跨学科的综合性医学研究，学以致用，更好地解决人类健康问题。南京农业大学动物医学院于2014年1月与美国加州大学戴维斯分校签署协议共建“全球健康联合研究中心（One Health Center）”。同年11月，中山大学公共卫生学院“One Health”研究中心成立，并举办首届“One Health研究国际论坛”，论坛以“食品安全、新发人兽共患病、环境科学、抗生素耐药性和野生动物生态学”为主题，吸引了全球十多个国家和地区的专家学者参加。2016年，昆山杜克大学和香港城市大学分别成立了全健康相关的研究中心。2019年5月，全健康理念的首部中文译作《同一健康与新发传染病》由人民卫生出版社出版。2020年，上海交通大学与英国爱丁堡大学合作成立了上海交通大学全健康研究中心，致力于培养具有全健康理念的优秀人才。2020年8月，上海市政府、中国科学院和中国工程院合办的上海东方论坛举办了“全健康科技发展学术论坛”。2020年12月，在上海交通大学召开了“世界银行全球全健康海南示范项目圆桌会议”。同月，中国全健康联盟（筹）初步成立，致力于分享和交流全健康理念下的研究。

总之，全健康在中国的发展尚属起步阶段，亟须加强多学科、多领域间合作平台的发展，加大交叉学科间的产学研合作，以推进从理论向真实世界应用并推进政策的落实，才能实现全健康投入少、收益大的效果，从而获得全健康在社会经济领域发展中应有的地位。

2.中国全健康发展趋势

全健康理念可能对中国的社会经济可持续发展有着特殊的意义。一是研究层面上，更要求倡导产学研的发展，形成多学科间的合作研究，搭建质量更高、技术更先进、合作领域更大的平台，如推进大科学装置的建设和全健康技术产业的建设，从而在一些“卡脖子”技术方面有所突破，这些关键技术包括疾病多点监测预警、人兽共患病链式溯源、新发传染病疫苗介质材料研发、安全兽用疫苗研发、生物芯片实验室、生物安全保护、耐药基因链式监测技术、粮食安全监控、绿色养殖系统、全球气候与健康指数关联预报等。二是在实施层面上，需倡导多学科融合交叉的人—动物—环境界面的全球健康安全、粮食安全、环境安全监测控制等领域的共同推进，使我国在疾病防控、粮食安全保障、绿色环境保护等交叉领域方面的应用水平进一步提升，达到相关健康产业的升级换代效果。三是在政策层面上，要求倡导跨部门合作和沟通，通过大数据、模型和机器学习等技术，构建现代化的解决方案。

2021年，《生物多样性公约》第15次缔约方大会将在中国昆明举办。未来“生物多样性”不再只是一个环保概念，而是涉及自然与文化多层面的生命共同体。我国一直提倡生态文明的发展理念，并持续对山水田林湖草综合规划系统进行系统的研究和实践。中共“十八大”把生态文明建设提高到前所未有的战略高度，提倡“生态产业化，产业生态化”。产业生态化是通过仿照自然生态的有机循环模式来构建产业的生态系统，在使资源得以高效循环利用的同时将生产活动可能产生的环境生态负担减轻到最小的限度，强调产业应主动适应环境，生态与产业的渗透与融合是一个渐进的过程。生态产业化则是以生态资本为研究的逻辑起点，以市场化运营与社会化生产的方式促进生态产品与服务的经济价值得以变现，从而实现产业经济与生态环境良性循环发展。这一切的基础是对人、动物和环境间复杂关系的研究，而全健康理念可以引入系统性思维框架，进行基础科研和系统整合性研究。

六、中国全健康实施战略

近年来，全健康理念已经成为越来越多的国家和国际组织共识，许多国家都将全健康理念应用于健康治理过程中。与国外相比，我国全健康发展较为落后，迫切需要政府和社会各界的广泛重视与大力投入。2021年1月29日，海南省人民政府颁布了海南“十四五”规划要求，明确指出要打造具有世界影响力的“全健康”标准体系和“全健康”先行先试实践范例。全健康体系的发展需要各界人士共同努力，带动健康海南建设、生态文明建设、食品安全保障以及农业和畜牧业等相关产业发展^［20］。2020年12月14—15日，由海南省发展和改革委员会、上海交通大学—爱丁堡大学全健康研究中心、上海交通大学医学院—国家热带病研究中心全球健康学院共同主办的“2020全球‘全健康’海南示范项目专家圆桌（上海）会议”在上海交通大学医学院举行，对中国全健康海南示范项目的发展进行了深入讨论和交流。会议以系统思维（systems thinking）方法，认为全健康从理念到真实世界的实践，需从4个步骤来推进，包括真实世界问题的发现、科学问题的凝练与研究、实施层的研究成果转化与应用、治理层的法律技术科技保障四大体系的构建（图1-7）^［21］。因此，全健康研究、实施和体系建设3个层面的不断推进，成为今后我国全健康发展战略的主要内容。

1.全健康研究

全健康关注人类、动物、环境健康的交叉问题，COVID-19疫情在一定程度上加速了全健康理念在中国的落地和实施，示范项目需要科研工作者通过学科交叉推动学术研究向政府政策的转化，通过推动全健康理论和实践在中国的发展，为我国政府治理理念、治理模式、治理内容和治理手段的创新提供理论依据和智库支持，希望全健康相关领域的专家学者能够抓住海南自由贸易港建设的战略机遇，勇于打破常规，紧密协同合作，拿出既有理论高度，也具可行性的全健康实施方案和实践路径，真正解决面向人民生命健康的重大问题。

人民日益增长的美好生活需要与“不平衡”和“不充分”之间存在矛盾，其包括生态环境保护与经济发展的不平衡、生态产品和环境服务供给的不充分、经济短期快速增长与长期可持续、高质量发展的不平衡。而全健康理念下的绿色高质量发展是解决这些不平衡和不充分的基础之一，实现健康、环境和发展的三赢。全健康海南示范项目拟以公共卫生领域改革创新为重点，改变政府在公共卫生领域传统的治理模式，实施“一人一法一平台”，打造全健康先行先试实践范例，以点带面，加强顶层设计，在跨学科联合研究、人才培养、国际合作等方面，全域全方位构建全健康体系。全健康研究需要在整体性、综合性和系统性思维的基础上进行跨学科协调合作。其中核心研究内容包括人兽共患病、细菌耐药、气候变暖、生物多样性和食品安全。

全健康涉及的学科、技术和行为体的多样性和复杂性决定了其研究范式的独特性。首先，必须以数据科学为支撑基石，这样才能将错综复杂的要素数据汇聚为模拟真实体系，建立技术核心体系；其次，全健康研究在现有的生物医学实验室无法得到圆满的结果，必须在真实的自然界，包括人本身的社会实践，并在干预和完善过程中进行；另外，前人在100年前提出的系统控制论应该是解决全健康问题的核心理论。

2.全健康实施

全健康教育是全健康的基础，良好的学术环境能带来通畅的跨学科交流模式，为全健康的研究和治理输送新鲜血液。人才培养不应局限于本科、研究生的传统培养思路，对涉及人体、人群健康、动物健康和环境健康的科研人员、管理者的再培训和职业路径的重新规划将扩充全健康团队。COVID-19疫情防治工作以实际案例阐述了公共卫生干预措施带来的巨大效果，也凸显了人兽共患病早期预警机制的重要性，全健康治理体系能够显著降低一次疾病暴发累计的社会成本。全健康下食品安全的治理难点，包括畜牧产业、水产养殖产业链长监管环节多；不发达地区小规模生产者多，难以有效监管；城市化转型引发食品安全风险高发；畜产品国际贸易激增带来的跨国食品安全风险；国际食品安全标准存在较大差异；不同经济发展水平的地区面临不同的食品安全问题；相关法律法规的不健全；依托互联网的新型经济体带来了新风险。在畜牧业，人兽共患病、抗生素滥用、草原荒漠化和高甲烷排放量，是当下需要改善的问题。全健康理念致力于研究交叉学科间的复杂关系，基于大数据和人工智能的技术能够帮助科研人员和从业者优化实施方案。系统动力学理论也可以帮助科研人员进行干预机制的研究，理解其中的复杂关系。另外，建立基于全健康理念的政府智库是必要的，将科研成果进行转化并生成政策报告，为全健康治理体系的建设提供依据。

3.全健康治理体系

健康融入万策（Health in All Policy）和“善治”对全健康治理至关重要。《海南自由贸易港建设的总体方案》明确了其法制方面的关键节点。海南自由贸易试验区被赋予较大的改革自主权，这也让法律、法规的顶层设计显得更为重要，需要稳步推进改革创新。政策是法律的依据和内容，法律是政策的规范化体现，需要加强全健康治理相关法律、法令、条例、规定、政策及规划的建设与制定，利用法律和政策手段确保海南省全健康治理体系的构建。目前，是多重转型的时代，全健康理念下的治理体系需要在中央政府的支持下建立完善的府际关系，升级现有的健康行动推进委员会，建立全健康工作领导小组，通过智能化、精细化技术构建新型政府、市场和社会的关系。将会遇到的挑战主要有难以形成统一的、能对全健康有效问责的治理体系和机制，功能相互分离和缺乏响应。需要通过公共政策提高健康福祉；加强对不健康产品的立法、管制和税收；将财政政策作为强有力的工具，增加对健康福祉的投资；建立健全的公共卫生系统；加强全民健康覆盖；增加政策透明度和社会问责制度，提高社会参与度；增强跨国的交流和合作；发掘传统医学在促进健康可持续发展中的重要性和价值等。另外，行为经济学等新兴学科也将在全健康治理领域进行实际应用。

政府是推动国家治理体系和治理能力现代化的重要主体力量，在国家治理体系中，社会既是主体，也是客体。作为主体，社会是共同参与国家治理的重要依托力量；作为客体，社会是国家治理的重要领域。这就意味着要根据社会结构的不断变化和国家治理的内在需求，着力优化社会治理。要深化对社会运行规律和治理规律的认识，善于运用先进的理念、科学的态度、专业的方法、精细的标准，提升社会治理效能。

参考文献

［1］ Zinsstag J,Schelling E,Crump L,et al.One Health：the theory and practice of integrated health approaches［M］.Cambridge：Cambridge University Press,2020.

［2］ Velavan T P,Meyer C G.The COVID-19 epidemic［J］.Trop Med Int Health,2020,25(3)：278-280.

［3］ Forrester J W.System dynamics — the next fifty years［J］.System Dynamics Review,2007,23(2-3)：359-370.

［4］ 王其藩.系统动力学（2009年修订版）［M］.上海：上海财经大学出版社，2009.

［5］ Venkateswaran J,Damani O.Effectiveness of testing,tracing,social distancing and hygiene in tackling COVID-19 in India：a system dynamics model［C］.ArXiv Pre-print Server,2020：1-33.

［6］ Respati T,Raksanagara A,Djuhaeni H,et al.Ecohealth system dynamic model as a planning tool for the reduction of breeding sites; proceedings of the IOP Conference Series：Materials Science and Engineering,F,2017［C］.IOP Publishing.

［7］ Casas P F I,Carrasco V G I,Subirana J G I.［J］.Applied Sciences,2020,10(15)：5162.

［8］ Daubenmire R F.Plants and environment.A textbook of plant autecology［M］.New York：Cambridge University Press,1948.

［9］ Taberlet P,Bonin A,Zinger L,et al.Environmental DNA：for biodiversity research and monitoring［M］.New York：Oxford University Press,2018.

［10］ 彭居俐，王绪桢，何舜平.DNA条形码技术的研究进展及其应用［J］.水生生物学报，2008,32(6)：916-919.

［11］ Takahara T,Minamoto T,Yamanaka H,et al.Estimation of fish biomass using environmental DNA［J］.PLoS One,2012,7(4)：e35868.

［12］ Geerts A N,Boets P,Van den Heede S,et al.A search for standardized protocols to detect alien invasive crayfish based on environmental DNA (eDNA)：a lab and field evaluation［J］.Ecological Indicators,2018,84：564-572.

［13］ Ardura A,Planes S.Rapid assessment of non-indigenous species in the era of the eDNA barcoding：a Mediterranean case study［J］.Estuarine,Coastal and Shelf Science,2017,188：81-87.

［14］ Sengupta M E,Hellström M,Kariuki H C,et al.Environmental DNA for improved detection and environmental surveillance of schistosomiasis［J］.Proc Natl Acad Sci U S A,2019,116(18)：8931-40.

［15］ von Gersdorff Jørgensen L,Nielsen J W,Villadsen M K,et al.A non-lethal method for detection of Bonamia ostreae in flat oyster (Ostrea edulis) using environmental DNA［J］.Sci Rep,2020,10(1)：1-9.

［16］ Meérou N,Lecadet C,Pouvreau S,et al.An eDNA/eRNA-based approach to investigate the life cycle of non-cultivable shellfish micro-parasites：the case of Bonamia ostreae,a parasite of the European flat oyster Ostrea edulis［J］.Microb Biotechnol,2020,13(6)：1807-1818.

［17］ Sivalingam P,Poteé J,Prabakar K.Extracellular DNA (eDNA)：Neglected and potential sources of antibiotic resistant genes (ARGs) in the aquatic environments［J］.Pathogens,2020,9(11)：874.

［18］ Atlas R M,Maloy S.One Health：people,animals,and the environment［M］.Reston：ASM Press,2014.

［19］ Kleinman R A,Merkel C.Digital contact tracing for COVID-19［J］.CMAJ,2020,192(24)：E653-E656.

［20］ 海南省国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要（摘要）［R/OL］.［2021-01-29］.http：//zw.hainan.gov.cn/hainan/ldhd/202101/e5e52f6678c74478bea957a1b5dd2280.shtml.

［21］ Strategic Research Agenda［M］.NCOH; NCOH.2016.

【致谢】本文撰写参考了2020年12月14日“世界银行全球全健康海南示范项目圆桌会议”咨询专家的建议，参会专家包括陈国强、钱莺娟、方箐、高福、郭晓奎、胡加祥、胡薇、刘光远、江帆、马中、王冰、王云屏、汪力斌、汪洋、邬堂春、许兰、杨俊、姚宇、张录法、周晓农等。本文写作得到了郭照宇和王向澄的协助，在此一并致谢。