当然，除了结构化的信息，对于需要额外关注或者照顾的患者，数据库也有个性化的处理方式。例如，在此次疫情期间，对于抵抗力低下的老年人、有呼吸系统问题以及慢性基础病的患者等，数据库中记录了这些人群的年龄、地址、过往病历等资料，可以使医护人员有针对性地给予他们适当的照顾。

基于这些结构化兼具个性化的数据，依托方兴未艾的AI机器学习算法，形成独特的智慧医疗系统。该系统可以与NHS等医疗保健机构进行服务整合，例如可以为NHS的人口健康统计提供姓名、地址、电子处方服务等信息。

防控——智慧医疗系统助力公共卫生管理

在疫情发生之前，公共卫生部门通常拥有数道“防线”来防患于未然。英国的国家筛查与免疫计划就是最靠前的一道防线。借助智慧医疗系统，可以清楚地看到每个人此前接种疫苗的时间地点记录、过往病史，或了解某一人群的基础免疫状态。这样一来，在资源有限的情况下，就可以结合这些依据，为高风险人群优先接种疫苗。

同时，智慧医疗系统还可以为疫苗研究提供支持，例如，如果患者感染了一种新的呼吸道感染病毒，而此前他曾接种过流感疫苗，那么接种疫苗后，患者是否将对这种病毒产生额外的抵抗力。

此外，在国家筛查与免疫计划中，智慧医疗系统可以实现从地理的角度来重新认识人们的免疫状况。例如，如果所有患者数据集中在某几处地方，就可以通过智慧医疗系统提供的疾病发生地病人的患病信息及其潜在免疫状态信息，经过比较分析，找出免疫接种差的、疾病高发的区域，从而针对性的为这些区域进行监控或者提供医疗资源。

在很多国家，临床医生都有义务对传染病疫情信息迅速上报，从而让疾控部门保持有效的日常监控。针对这一挑战，可以在智慧医疗系统中预置一系列“触发点”。一旦医生向系统中填写了某些与疾病感染者特征相仿的临床信息，系统会立刻对这一疑似病例发出警示，这将促使医生将其报告为疾病通知，并可能填写患者的旅行史等一些额外的细节，快速上报给公共疾控中心，便于其及时对疾病爆发的趋势进行预测和判断。

英国公共卫生部疾病监控腮腺炎

例如，上图为英国公共卫生部利用智慧医疗系统进行腮腺炎监控的一种方式，有趣的是，英国公共卫生部此前并未预料到腮腺炎的发病趋势。