習(xí)近平總書記指出，環(huán)境保護(hù)和治理要以解決損害群眾健康突出環(huán)境問題為重點(diǎn)。為進(jìn)一步鞏固提升環(huán)境與健康工作能力和水平，全面加強(qiáng)環(huán)境與健康領(lǐng)域的研究和應(yīng)用，需要充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈及5G等數(shù)字化技術(shù)。

環(huán)境保護(hù)與健康促進(jìn)協(xié)同推進(jìn)的工作體系中尚未充分利用數(shù)字技術(shù)。當(dāng)前，部分地方生態(tài)環(huán)境部門與衛(wèi)生健康部門在協(xié)同推動(dòng)環(huán)境保護(hù)與健康促進(jìn)工作時(shí)，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用并未得到充分實(shí)施，導(dǎo)致兩者間的數(shù)據(jù)分散、重復(fù)、信息共享和交流受限?，F(xiàn)有工作體系尚未實(shí)現(xiàn)環(huán)境數(shù)據(jù)與健康數(shù)據(jù)的有機(jī)融合，使得污染源—環(huán)境質(zhì)量與人群健康之間的因果關(guān)系難以明確。

環(huán)境污染與健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法亟須改進(jìn)。當(dāng)前，環(huán)境污染與健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主要依賴傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，現(xiàn)有的環(huán)境健康風(fēng)險(xiǎn)模型存在較大的不確定性，這使得評(píng)估結(jié)果難以準(zhǔn)確反映污染物對(duì)人群健康的實(shí)際影響，因此有必要利用數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行更精細(xì)化的健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。此外，數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)量和時(shí)空分辨率方面的局限性也影響了環(huán)境與健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的可靠性和精確性。同時(shí)，暴露—健康效應(yīng)研究中的諸多問題，如暴露水平估算、劑量響應(yīng)關(guān)系建立等，也需要借助數(shù)字技術(shù)的優(yōu)勢加以解決。

環(huán)境污染與健康風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急管理能力亟待提高。在環(huán)境污染與健康風(fēng)險(xiǎn)突發(fā)事件中，傳統(tǒng)的應(yīng)急管理方法反應(yīng)遲緩、效率不高。數(shù)字技術(shù)在實(shí)時(shí)監(jiān)測、預(yù)警預(yù)報(bào)、應(yīng)急響應(yīng)、資源調(diào)度等方面的優(yōu)勢尚未充分發(fā)揮。因此，在提升環(huán)境污染與健康風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急管理能力方面，仍有較大的空間。

針對(duì)以上問題，筆者提出以下建議：

一是加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)與健康促進(jìn)協(xié)同推進(jìn)工作體系的數(shù)字化建設(shè)。推動(dòng)生態(tài)環(huán)境部門與衛(wèi)生健康部門加強(qiáng)信息共享與數(shù)據(jù)融合，搭建統(tǒng)一的環(huán)境與健康大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的高效整合與利用。通過數(shù)字技術(shù)提升污染源追蹤、環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測與人群健康評(píng)估的準(zhǔn)確性與可靠性。引入大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)，可以更好地分析污染源、環(huán)境質(zhì)量與人群健康之間的因果關(guān)系，從而為風(fēng)險(xiǎn)管控提供科學(xué)依據(jù)。此外，鼓勵(lì)各地區(qū)結(jié)合實(shí)際情況，探索建立跨部門、跨地區(qū)的協(xié)同工作機(jī)制，以提高環(huán)境與健康工作的整體效果。

二是推動(dòng)數(shù)字技術(shù)在環(huán)境污染與健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用。通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析、人工智能（如深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)）、地理信息系統(tǒng)（GIS）等技術(shù)，優(yōu)化環(huán)境與健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，提高評(píng)估結(jié)果的可靠性和精確性。例如，利用大數(shù)據(jù)分析處理海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在的環(huán)境健康關(guān)聯(lián)規(guī)律；運(yùn)用人工智能技術(shù)構(gòu)建更準(zhǔn)確的預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)個(gè)體化精細(xì)化健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；利用地理信息系統(tǒng)（GIS）對(duì)空間分布特征進(jìn)行分析，以提高暴露水平分布估算的精度。同時(shí)，加強(qiáng)暴露—健康效應(yīng)研究，利用數(shù)字技術(shù)解決暴露水平估算、劑量響應(yīng)關(guān)系建立等問題，為污染防治和健康保障提供更有針對(duì)性的支持。

三是提升環(huán)境污染與健康風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急管理能力。利用物聯(lián)網(wǎng)、5G、邊緣計(jì)算等技術(shù)建立智能化、高效的環(huán)境污染與健康風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)和預(yù)警系統(tǒng)，確保實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地獲取環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)與人群健康數(shù)據(jù)。利用大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警預(yù)報(bào)。同時(shí)，借助云計(jì)算和區(qū)塊鏈技術(shù)，實(shí)現(xiàn)跨部門、跨地區(qū)的信息共享和協(xié)同作戰(zhàn)，以提高對(duì)突發(fā)事件的快速識(shí)別和應(yīng)對(duì)能力，提高環(huán)境污染與健康風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急處置的整體效能。通過智能調(diào)度系統(tǒng)，優(yōu)化資源分配，確保應(yīng)急響應(yīng)資源的高效利用。

四是加大對(duì)環(huán)境與健康領(lǐng)域數(shù)字技術(shù)研究與創(chuàng)新的支持力度。鼓勵(lì)科研機(jī)構(gòu)、高校和企業(yè)加大對(duì)數(shù)字技術(shù)如大數(shù)據(jù)、人工智能等在環(huán)境與健康領(lǐng)域的研究與應(yīng)用，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研一體化發(fā)展。政府應(yīng)加大資金支持，完善相關(guān)政策，為數(shù)字技術(shù)在環(huán)境與健康領(lǐng)域的發(fā)展創(chuàng)造良好環(huán)境。同時(shí)，加強(qiáng)人才培養(yǎng)，培養(yǎng)一批具備跨學(xué)科知識(shí)和技能的環(huán)境與健康領(lǐng)域數(shù)字化人才，為數(shù)字化技術(shù)在環(huán)境與健康領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用提供人才保障。

五是加強(qiáng)國際合作與交流。積極參與國際環(huán)境與健康領(lǐng)域的數(shù)字化技術(shù)合作與交流，引進(jìn)先進(jìn)的理念、技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，如大數(shù)據(jù)分析、人工智能預(yù)測模型、物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)、5G通信技術(shù)等，推動(dòng)我國環(huán)境與健康領(lǐng)域數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展。在全球范圍內(nèi)分享我國在環(huán)境與健康領(lǐng)域數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的成果，如智能污染源監(jiān)測、精準(zhǔn)環(huán)境健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、實(shí)時(shí)環(huán)境健康預(yù)警系統(tǒng)等，為全球環(huán)境保護(hù)和健康促進(jìn)事業(yè)作出貢獻(xiàn)。