信息技術(shù)、社會網(wǎng)絡(luò)對醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的滲透，使醫(yī)學(xué)圖書館從傳統(tǒng)的信息資源存儲者向數(shù)字化信息服務(wù)者的角色轉(zhuǎn)換，繼而向泛在醫(yī)學(xué)圖書館這一智慧型的未來圖書館形態(tài)發(fā)展。疾控中心醫(yī)學(xué)圖書館作為預(yù)防醫(yī)學(xué)與公共衛(wèi)生領(lǐng)域、疾病預(yù)防與控制工作的重要信息資源平臺，應(yīng)順應(yīng)泛在知識環(huán)境的內(nèi)在要求，謀求醫(yī)學(xué)信息服務(wù)的轉(zhuǎn)型升級，為疾病的監(jiān)測、預(yù)防和控制及醫(yī)學(xué)科研提供強有力的信息支持。

1 泛在知識環(huán)境及其特征

泛在知識環(huán)境，即建立在智能網(wǎng)絡(luò)、普適計算等技術(shù)的基礎(chǔ)之上，能夠?qū)崿F(xiàn)人與人、人與物、物與物信息交互的一種無處不在的未來社會知識環(huán)境[1]，由美國國家科學(xué)基金會(The National Science Foundation，NSF) 于2003年就數(shù)字圖書館未來的發(fā)展目標(biāo)問題中提出，被認(rèn)為是數(shù)字圖書館發(fā)展的最終目標(biāo)[2]。泛在知識環(huán)境以泛在網(wǎng)絡(luò)和智能終端設(shè)備為工具，具有網(wǎng)絡(luò)的泛在性、知識獲取的泛在性和感知的智慧性等特征[3-4]，能使個人和組織隨時隨地實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的無縫接入獲取信息，也能通過語義技術(shù)進(jìn)行基于情緒或情景的分析，為個人和組織提供問題解決方案。

2 泛在知識環(huán)境下疾控中心醫(yī)學(xué)圖書館的轉(zhuǎn)型目標(biāo)

疾控中心醫(yī)學(xué)圖書館，根植于預(yù)防醫(yī)學(xué)學(xué)科，輻射地區(qū)疾病防控工作，是預(yù)防醫(yī)學(xué)與公共衛(wèi)生領(lǐng)域、疾病預(yù)防與控制工作的重要信息資源中心和科研服務(wù)中心。疾控中心醫(yī)學(xué)圖書館為疾病預(yù)防控制、衛(wèi)生監(jiān)督與監(jiān)測、健康教育、科研和培訓(xùn)等公共衛(wèi)生體系服務(wù)，是為疾控專業(yè)人員進(jìn)行預(yù)防醫(yī)學(xué)與公共衛(wèi)生決策、疾病預(yù)防、科學(xué)研究、繼續(xù)教育提供醫(yī)學(xué)信息資源的機構(gòu)，承擔(dān)預(yù)防醫(yī)學(xué)與公共衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用性科學(xué)研究。泛在知識環(huán)境下，疾控中心醫(yī)學(xué)圖書館將打破時空以及物理形態(tài)的限制，轉(zhuǎn)型成為疾病防治領(lǐng)域的醫(yī)學(xué)智庫。

泛在知識環(huán)境無處不在，可以完全融入用戶的日常生活和周圍的各種網(wǎng)絡(luò)中。因此，在轉(zhuǎn)型的理念上，疾控中心醫(yī)學(xué)圖書館要注重以人為中心，捕捉信息需求，重視用戶體驗，為居民和科研人員提供個性化的定制疾控信息服務(wù)。

在資源建設(shè)方面，發(fā)揮普適計算的優(yōu)點，實現(xiàn)本地特色資源和開放資源的整合，并與本領(lǐng)域國內(nèi)外機構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享，通過對多種異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合、加工和無縫導(dǎo)航，并與泛在網(wǎng)絡(luò)中的醫(yī)學(xué)機構(gòu)積極合作，實現(xiàn)疾控知識庫的共建共享。

在信息服務(wù)方面，由于網(wǎng)絡(luò)的泛在化以及智能終端設(shè)備對用戶健康信息和行為的記錄和分析，疾病防疫可以融入日常生活的各個方面，實現(xiàn)實時、個性化的居民健康管理以及突發(fā)公共衛(wèi)生事件的快速直報和預(yù)警。與此同時，泛在知識環(huán)境能全程參與構(gòu)建科研人員的知識結(jié)構(gòu)，捕捉科研人員的信息需求，挖掘科研隱性知識，搭建虛擬的全球化、多領(lǐng)域合作的科研交流平臺，真正實現(xiàn)定制化的科研情報服務(wù)。

3 泛在知識環(huán)境下疾控中心醫(yī)學(xué)圖書館的轉(zhuǎn)型策略

3.1 信息資源建設(shè)策略

3.1.1 拓寬信息資源采集領(lǐng)域，豐富特色專題建設(shè)

信息資源采集是信息資源建設(shè)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。泛在知識環(huán)境提供了數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜和類型眾多的數(shù)據(jù)，一方面豐富了疾控中心醫(yī)學(xué)圖書館的信息資源，另一方面卻造成信息采集的“迷航”。因此，需要對信息采集進(jìn)行合理規(guī)劃。

在內(nèi)部的信息采集上，疾控中心醫(yī)學(xué)圖書館首先應(yīng)立足自身建設(shè)，將以往分散的、結(jié)構(gòu)化的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)和公共衛(wèi)生的監(jiān)測、干預(yù)、服務(wù)等活動所產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實時采集和儲存。其次，以公共衛(wèi)生與預(yù)防醫(yī)學(xué)為主軸與國內(nèi)外重點數(shù)據(jù)庫互聯(lián)互通，展現(xiàn)跨語言、多學(xué)科知識地圖，既向公眾科普預(yù)防醫(yī)學(xué)前沿信息，也拓展了科研人員的信息廣度。同時，深入挖掘網(wǎng)絡(luò)或開放資源中的隱性知識，從虛擬或現(xiàn)實的知識社群中搜集學(xué)術(shù)信息，滿足醫(yī)學(xué)前沿研究者的深度信息需求。最后，面向疾控中心學(xué)科專業(yè)化的特性，不斷豐富特色專題信息庫，如吸血蟲病防治、疾病預(yù)防、計劃免疫信息專題庫，循證醫(yī)學(xué)和公共衛(wèi)生循證醫(yī)學(xué)專題庫。

在外部的疾病監(jiān)測數(shù)據(jù)采集中，首先要建立基于智能終端的公共衛(wèi)生網(wǎng)絡(luò)輿情采集機制，利用文本挖掘、情感分析等信息技術(shù)，及時采集公共衛(wèi)生方面的社會化數(shù)據(jù)。如基于用戶的搜索關(guān)鍵詞和在社交網(wǎng)絡(luò)中發(fā)布的信息進(jìn)行采集，實現(xiàn)跨學(xué)科、跨地域、跨部門的信息數(shù)據(jù)收集，并聯(lián)合各級衛(wèi)生局、疾病預(yù)防控制機構(gòu)甄別出關(guān)鍵信息，為疾控研判和預(yù)警服務(wù)。其次，采集居民健康檔案信息，通過對病案大數(shù)據(jù)的挖掘，發(fā)現(xiàn)疾病分布、易感人群、爆發(fā)時間等醫(yī)學(xué)規(guī)律，為流行病趨勢預(yù)判提供幫助。

3.1.2 整合多元信息資源，構(gòu)建館際聯(lián)盟

泛在知識社會帶來信息量的爆發(fā)式增長，只有有效整合多元化的信息，才能為用戶提供一站式的服務(wù)，疾控中心醫(yī)學(xué)圖書館應(yīng)將本地資源、開放資源等多種異構(gòu)信息進(jìn)行有效整合，如將館藏文獻(xiàn)、科研成果檔案、專家?guī)?、科研?shù)據(jù)信息、疾病監(jiān)測數(shù)據(jù)、居民健康檔案和疾控專題數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)按規(guī)范的元數(shù)據(jù)定義格式進(jìn)行數(shù)字資源加工處理[5]，避免出現(xiàn)“信息孤島”現(xiàn)象。其次，個體與泛在網(wǎng)絡(luò)的互動性要求資源整合要以人為中心，根據(jù)服務(wù)對象的個性化特征，如健康狀況、知識結(jié)構(gòu)等精細(xì)加工、整理信息，將信息資源進(jìn)行有效重組和導(dǎo)航，在不同情境下提供便利的信息服務(wù)[6]。最后，作為泛在知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的醫(yī)學(xué)圖書館，應(yīng)構(gòu)建一個虛擬的醫(yī)學(xué)圖書館聯(lián)盟，實現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)際之間的協(xié)作，在信息加工、儲存工作中共建共享，提高醫(yī)學(xué)圖書館的工作效率。

3.2 信息服務(wù)轉(zhuǎn)型策略

3.2.1 構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息模型，推送個性化疾控信息

在泛在知識社會，海量信息與用戶需求的個性化改變了傳統(tǒng)的信息參考咨詢服務(wù)。如何為民眾和科研人員提供動態(tài)的、有針對性的信息服務(wù)將成為疾控中心醫(yī)學(xué)圖書館轉(zhuǎn)型必須解決的問題。在現(xiàn)有的用戶需求分析建模和云計算背景下，筆者認(rèn)為，疾控中心醫(yī)學(xué)圖書館一方面應(yīng)通過智慧終端，在采集用戶健康信息、地理位置信息、網(wǎng)絡(luò)中的檢索、瀏覽和社交信息的基礎(chǔ)上構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，與疾控防疫知識庫進(jìn)行關(guān)聯(lián)，基于用戶興趣、健康狀況等條件進(jìn)行信息建模，推送個性化衛(wèi)生知識；另一方面，應(yīng)該面向科研人員建立各類知識服務(wù)系統(tǒng)，如科學(xué)數(shù)據(jù)與閱讀文獻(xiàn)的交互操作系統(tǒng)、用戶知識需求預(yù)測系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)知識發(fā)現(xiàn)和科研數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)系統(tǒng)等，并通過圖書館后臺數(shù)據(jù)了解、捕捉科研業(yè)務(wù)需求，細(xì)分人群,完善個性化服務(wù)[7]。同時還可以將同類的研究機構(gòu)作為競爭對手，積極開發(fā)醫(yī)學(xué)競爭情報系統(tǒng)，了解醫(yī)療市場動態(tài)，借鑒先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗，為醫(yī)療衛(wèi)生疾控機構(gòu)實現(xiàn)科學(xué)化管理提供決策參考[8]。

3.2.2 為公共衛(wèi)生突發(fā)事件應(yīng)急決策提供知識管理

地區(qū)性疾控中心作用于本地區(qū)的疾病防控，一旦出現(xiàn)突發(fā)公共衛(wèi)生事件則必須迅速進(jìn)行應(yīng)急響應(yīng)。而醫(yī)學(xué)圖書館能夠為突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急決策過程進(jìn)行知識管理[9]。

泛在知識環(huán)境下，疾控中心醫(yī)學(xué)圖書館將全程參與突發(fā)公共衛(wèi)生事件的應(yīng)急管理流程，在應(yīng)急準(zhǔn)備階段，通過與醫(yī)學(xué)機構(gòu)和政府機構(gòu)建立應(yīng)急聯(lián)盟，將以往的應(yīng)急政策法規(guī)文件、應(yīng)急方案指南等進(jìn)行信息匯集和加工，構(gòu)建基于知識單元的導(dǎo)航，并建立應(yīng)急專家?guī)?；在監(jiān)測預(yù)警方面，構(gòu)建居民信息和網(wǎng)絡(luò)輿情動態(tài)監(jiān)測知識庫，實現(xiàn)實時直報并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘，構(gòu)建預(yù)警模型推測出隱患的動態(tài)發(fā)展過程及可能結(jié)果，從而決定是否發(fā)出警報或啟動應(yīng)急預(yù)案；在應(yīng)急處置階段，在GIS、實時數(shù)據(jù)庫、專家?guī)斓幕A(chǔ)上進(jìn)行虛擬應(yīng)急會商，根據(jù)公共衛(wèi)生事件具體信息快速制定應(yīng)急策略[10]；在響應(yīng)終止與評估階段，對應(yīng)急處置情況進(jìn)行系統(tǒng)評估，將有關(guān)信息進(jìn)行統(tǒng)一管理、歸類、整合，將應(yīng)急過程中的隱性知識顯性化，充實應(yīng)急知識庫，進(jìn)一步優(yōu)化應(yīng)急知識管理流程。

4 結(jié)語

泛在知識環(huán)境以其網(wǎng)絡(luò)、知識的無處不在帶給我們一個全新的智慧環(huán)境，圖書館領(lǐng)域在經(jīng)歷了傳統(tǒng)圖書館、數(shù)字圖書館的發(fā)展后，最終會走向泛在圖書館。疾控中心醫(yī)學(xué)圖書館作為公共衛(wèi)生領(lǐng)域重要的信息源集散中心，應(yīng)扮演智慧化服務(wù)提供者的角色，在信息資源建設(shè)上加強內(nèi)、外部資源的深度采集，挖掘隱性知識，與社會信息資源聯(lián)動，實現(xiàn)多元信息資源整合，加強館際協(xié)作；在信息服務(wù)方面，應(yīng)構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息模型，推送個性化疾控信息，嵌入公共衛(wèi)生突發(fā)事件應(yīng)急決策的各個流程，提供知識管理。同時也要看到，目前疾控中心圖書館對于用戶數(shù)據(jù)挖掘能力有限，自身的數(shù)字化建設(shè)還不完善，醫(yī)療數(shù)據(jù)的共享仍然存在許多問題，館員自身素質(zhì)和人才隊伍建設(shè)也不夠完備。但我們相信，在現(xiàn)代信息技術(shù)以及創(chuàng)新理念的帶動下，泛在圖書館必將更好地服務(wù)于人類健康事業(yè)。