加强专业人才培养。开设相关培训课程，培养既懂传统医药知识，又具备国际传播和品牌管理能力的复合型人才。例如，设置传统医药国际传播、品牌营销等专业课程，通过理论学习、案例分析、实践操作等方式，提升人才的专业素养。同时，引进具有国际传播和品牌塑造经验的专业人才，为传统医药的国际化发展注入新的活力。
? 资金与资源保障
设立国际传播与品牌塑造专项基金。资金来源包括政府资助、企业捐赠、社会募集等。专项基金用于支持传播内容创作、品牌推广活动、人才培养等方面的开支。例如，为制作高质量的国际传播视频、举办大型品牌推广活动等提供资金支持。
整合各方资源。与国内外的媒体机构、科研院所、企业等建立合作关系，共同推进传统医药的国际传播与品牌塑造。例如，与国内的中医药大学合作开展传统医药国际传播研究项目，为传播策略提供理论支持；与国际媒体机构合作，共享传播渠道和资源，扩大传播覆盖面。
? 评估与反馈保障
建立科学的评估指标体系。从传播效果、品牌知名度、美誉度、忠诚度等多个维度对国际传播与品牌塑造工作进行评估。例如，通过社交媒体数据分析传播内容的点击量、分享量、评论量等，了解传播效果；通过市场调查评估品牌在不同国家和地区的知名度、美誉度和忠诚度的变化情况。
定期收集反馈信息。通过在线问卷、电话访谈、实地调研等方式，收集国际受众对传统医药传播内容和品牌形象的意见和建议。根据评估结果和反馈信息，及时调整传播策略和品牌塑造方案。例如，如果发现某个国家的受众对某种传播方式不感兴趣，及时更换传播渠道或调整传播内容的形式，以提高传播效果和品牌影响力。
（三十八）传统医药应对突发公共卫生事件的大数据应用与智慧决策支持
1. 大数据在传统医药中的应用拓展
? 疫情监测与预测
利用大数据技术整合全球疫情监测数据，包括病例信息、传播路径、疫情发展趋势等，结合传统医药相关数据，如中药材产地疫情情况、传统医药诊疗病例数据等，构建更全面的疫情监测模型。通过对这些数据的实时分析，不仅能够准确掌握疫情的传播态势，还能预测疫情对传统医药产业链各环节的影响。例如，根据疫情在中药材主产区的传播情况，预测中药材产量变化，提前做好应对措施。
运用机器学习算法对历史疫情数据和传统医药防治数据进行深度挖掘，建立疫情预测模型。该模型可以预测疫情的爆发时间、规模、传播范围以及可能对传统医药需求产生的影响。例如，通过分析过去几十年间流感疫情数据与传统医药防治流感的用药情况、治疗效果等数据，预测未来流感疫情的发展趋势以及传统医药的需求变化，为传统医药应急物资储备和调配提供科学依据。
? 药物研发与筛选
在传统医药药物研发方面，大数据为药物活性成分筛选提供了新的途径。整合传统医药古籍文献、现代药理研究数据、临床实验数据等，构建庞大的药物数据库。利用大数据分析技术，挖掘具有潜在药用价值的成分和方剂。例如，通过对海量古籍文献的文本分析，找出针对特定疾病的高频使用方剂，再结合现代药理研究数据，筛选出具有明确活性成分和作用机制的方剂进行深入研究和开发。
借助大数据技术模拟药物在体内的作用过程，提高药物研发效率。通过建立药物 - 靶点 - 疾病相互作用的大数据模型，预测药物的疗效和安全性。例如，在研发新型抗传染病中药时，利用大数据模拟药物成分与病毒靶点的结合情况，以及对人体免疫系统的影响，提前评估药物的有效性和潜在风险，减少临床试验的盲目性，缩短研发周期。
? 医疗服务优化
收集和分析传统医药临床诊疗大数据，包括患者基本信息、症状、诊断、治疗方案、治疗效果等。通过大数据分析，总结不同疾病的最佳治疗方案和用药规律，为临床医生提供决策支持。例如，分析大量感冒患者的中医诊疗数据，得出针对不同体质、不同症状类型感冒的最优中药方剂和针灸穴位组合，帮助医生更准确地制定个性化治疗方案。
利用大数据实现远程医疗服务的优化。通过远程医疗设备收集患者的生理数据、症状信息等，结合传统医药知识库，为患者提供远程诊断和治疗建议。同时，对远程医疗服务数据进行分析，不断改进服务流程和质量。例如，根据患者对远程中医诊疗服务的反馈数据，调整视频问诊流程、优化药物配送服务等，提高患者的就医体验。
2. 智慧决策支持系统的构建
? 系统架构设计
构建传统医药应对突发公共卫生事件的智慧决策支持系统，该系统主要包括数据层、分析层和应用层。数据层负责收集、整合各类与传统医药相关的数据，包括疫情数据、临床诊疗数据、科研数据、市场数据等。分析层运用大数据分析、人工智能等技术对数据进行处理和分析，挖掘数据背后的规律和趋势。应用层将分析结果以直观的方式呈现给决策者，为政府部门、医疗机构、药企等提供决策支持。
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