基于云的硬件为解决新冠肺炎疫情特有的问题提供了有效的解决方案，有效缓解了本地技术支持不足、交通堵塞导致专家和物理硬件无法使用、功能需求快速变化以及不同平台的多源连接等问题。看到 多媒体附件1有关虚拟机设置的详细信息。

该系统收集了9家医院的每日结构化电子病历数据;微信平台(中国最大的移动社交网络应用之一，月活跃用户超过10亿)提供的症状和个人联系历史实时信息;每日报告的病例诊断信息来自一个第三方聚合酶链反应实验室、一个第三方抗体实验室和一个公共卫生信息系统( 图1)．在数据收集方面，我们利用了九家医院内现有的卫生信息系统，并为微信平台软件开发工具包开发了一个新的小程序，用于症状报告和空间数据收集。

数据提要在时间和空间上进行了规范化，然后加载到为存储、管理和分析集成COVID-19数据而构建的公共数据模型中。词汇控制以《医学-临床术语系统命名法》为基础，症状和疾病的中文同义词[ 14］．逻辑观察标识符名称和代码采用代码相关测试。基于中国国家卫生健康委员会发布的编码标准的疾病采用国际疾病分类(ICD)(即ICD-10临床修改)编码[ 15， 16］．数据模型的要素和COVID-19的推荐同义词来自54名中国专家，包括临床医生、研究人员、公共卫生专业人员和信息学家。

南方医院伦理委员会批准了本研究。综合征监测系统上的所有用户都同意共享使用该系统所需的信息。特别强调资料保安及私隐保障，并提供行政及技术支援[ 17]在整个系统部署过程中。标准的安全设置和软件(如防火墙、数据加密)被实现。虚拟专用网络用于远程技术支持和数据分析。为了保护患者的隐私，我们设置了不同级别的数据访问权限。聚合报告是数据共享的主要形式。洪湖市新冠肺炎疫情防控指挥部专家组拥有最高级别的数据访问权限。他们利用这些数据对患者进行分诊，协调社区的社会工作者，并分配卫生保健资源。远程分析团队无法获得患者的身份。数据访问的不同级别是由数据安全和隐私保护方面的专家在项目开始时设计和设置的，这些专家已获得1996年《健康保险可携性和问责法》的安全认证。一名独立审计员负责监督任何违反规则的行为，并报告和纠正这些行为。 Written informed consent was obtained from the inhospital patients before enrollment when data were collected retrospectively. It is important to note that all authorized personnel received training on data security and privacy protection, and additionally, signed legally binding affidavits. In addition, the team worked closely with the cloud computing service provider to separate sensitive data from the rest of the data.

从1月26日洪湖确诊1例，到2020年3月16日确诊出院，共计383例，其中13例不幸死亡。在巨大的压力下，HHS于2月14日启动，并在72小时内成功部署。截至3月16日，累计自我报告数达到1750万次，最大日活跃报告数达到90万次。

综合征监测是在一个基于手机的社交媒体平台上针对不同群体的个人实施的。包括普通人群、住院和出院患者、高感染风险人群(如有武汉旅行史、确诊病例接触史、隔离观察史)和医护人员(如医生、护士、公共卫生专家、社会工作者)。看到 文本框1了解居家隔离的一般人群的问卷细节。问卷内容由南方医院传染病专家提出。随后，当地政府工作人员、当地临床医生、公共卫生专业人员和信息专家参加了一次会议，对他们的建议进行了讨论和修改。求职支持项目是政府在3月2日评估洪湖限制生产生产工作的解除情况时，在问卷中增加的。社会工作者通过电话或家访跟进了1万多份阳性报告(例如，“我的体温超过37.3摄氏度”或“我今天咳嗽得很厉害”)。30多名患者被送往发热门诊进行进一步筛查，然后被隔离。这是城市居民通过新的信息渠道主动发起的监测机制，在COVID-19筛查中发挥了有效作用。高覆盖率(超过95%的居民)和日活跃报告(超过60万人次)证明了在COVID-19大流行期间加强监测的可行性。积极报告的稳定趋势(每日报告人数超过50万人后为0.10%-0.12%)提供了强有力的证据，证明所采取的应对措施在预防当地疫情方面是有效的。

监测综合征监测数据的波动和趋势分析为政策相关决策提供了支持。由于人口规模大，趋势的稳定性和波动性为地方政府评估疾病管理的有效性并及时做出相应调整提供了有力证据。空间分析也发挥了关键作用。一个社区内受感染居民的聚集情况，由地图上患者的集中程度表示( 图2)，说明本地爆发疫情的风险很高，并会自动促使社工上门探访。

构建基于住院死亡率预测系统的新冠肺炎患者临床决策支持系统，以改善临床护理，降低死亡风险，优化有限的医疗资源。基于多小叶浸润、淋巴细胞减少、细菌合并感染、吸烟史、高血压和年龄(MuLBSTA) [ 18]评分系统是一种部分验证的新冠肺炎住院死亡率预测系统，383例患者中有36例为高危(MuLBSTA评分≥12)。他们要么被安置到该地区有重症监护室的唯一一家医院，要么更频繁地用重要的生化标记进行筛查[ 18， 19］．据作者所知，这是专门针对COVID-19患者的死亡风险预测系统的首次实际应用。

我们利用社交媒体平台对出院患者进行登记，并要求患者在出院后2个月内每天报告症状。随访系统启动后，3天内覆盖率达到100%。据报告，高烧等症状的复发与社区内社会工作者的家访和再次住院有关。

混合系统的一个强大功能是加强对COVID-19的全方位管理。第一步是部署综合症监测平台，通过移动设备覆盖大量人口，以指导和授权公共卫生对策的实施。利用地理空间数据分析潜在密切接触史，监测当地小规模疫情。第二步是利用院内死亡率预测系统指导患者的临床干预和分配有限的资源。三是对感染高危、隔离医学观察、入院、危重、出院、随访等不同阶段患者进行无缝覆盖。洪湖疫情暴发之初，由于从武汉返回的人员众多(超过5万人)，加上医护人员和公共卫生专家的严重缺乏，洪湖面临着巨大的防控压力，这些管理措施有助于洪湖做出有效的防控决策。

促成HHS成功建立和采用的最重要因素是多个利益攸关方的深入参与。来自公共卫生、临床医学、医学信息学、数据分析、决策科学和其他背景的专家提供了方法学指导、临床专业知识和研究支持。这有助于说服居民对南方医科大学南方医院等国家级医学机构的专业人员有很高的信任度。在当地政府的大力协调下，包括动员社会工作者、公共媒体曝光卫生与公众服务部门户，以及连接包括交通和社会服务在内的服务，将覆盖率提高到95%以上，而对于一个接近100万人口的城市来说，这一直是一个困难的传统。居民的积极参与和参与也至关重要。在COVID-19大流行期间，愿意分享他们的健康状况数据是平台完成的基础。最后，技术公司为本地站点分配了足够的资源，并为实现提供了成熟的技术和协议。在72小时的系统建设过程中，一个由40多名专家组成的团队参与其中，他们轮流工作，以确保每小时都取得进展。它需要精细的协调和项目管理，每个团队成员的奉献精神，以及组织层面的强大支持，以确保贡献得到适当的认可。

互联网基础设施和技术可用性是关键问题。微信在中国的高普及率为HHS的成功实施提供了基础[ 20.］．基于渗透率和活跃度的评估，类似的社交媒体平台，如Line和Facebook，在不同的国家或地区也可能是合适的解决方案。在构建新系统时，成本效益分析对决策也很重要。使用现有的开放平台也有助于控制成本，包括基于云的虚拟资源、人工和其他成本在内，卫生和公众服务部的成本约为300万元人民币(约合43.1万美元)。在感染率高、保持社交距离和交通控制使传统的综合征监测无法进行的地区，这种有效性可能更为显著[ 21］．执行新系统的资源，特别是与医院信息系统连接时的资源，以及进一步的数据分析也将是挑战，需要当地和外部资源之间的协调和协作。

这项研究有几个局限性。疫情期间的紧急情况、伦理困境和资源有限导致了该系统缺乏内部或外部验证。由于系统范围在洪湖市范围内，样本量不够大，无法进行统计推断。美国卫生与公众服务部提出的战略可以被其他研究人员、创新者或当局改编，以制定本地化或全国性的解决方案，以应对紧急情况，并帮助确定卫生保健资源分配的优先次序，但该系统中使用的统计方法的临床有效性仍需要未来进一步的研究。卫生与公众服务部有几个不足之处。与会者的国家ID为用户手工输入，可能存在错误。收集身分证的影印本，并自动提取身分证号码，便可改正这一错误。此外，由于时间有限，如部分政府工作人员的反馈审查中提到的，系统对用户不够友好，不支持移动设备访问。进一步的开发可以帮助改善这些现有的限制。

通过在洪湖市的实地研究，卫生与公众服务部对新冠肺炎疫情的监测和控制是有效和可行的。加强疫情期间“早检测、早报告、早隔离、早治疗”、疫情后长期跟踪等防控全链条检查站建设。由于我们仍处于将信息系统应用于应对新出现的COVID-19大流行的早期阶段，值得一提的是，本研究中使用的统计方法需要进一步分析，以确认其临床有效性和适用性。综合信息技术、高成本效益解决方案和快速部署为其在COVID-19暴发地区和未来类似疾病大流行的复制提供了基础。