省委秦志明书记“一年之期”的军令状就像悬在头顶的钟，滴答作响，时刻提醒着林杰，时间不等人。
省卫健委的小会议室里面，烟雾缭绕。
“医防融合”专项工作组的核心成员都在，林杰打破沉默，目光扫过在场的卫健委干部、试点医院代表、疾控中心负责人，还有他特意请来的信息技术团队领头人：
“都说说吧，‘医防融合’，这第一刀，往哪儿切？”
负责基层卫生的副处长率先开口，语气带着惯常的汇报腔：“林主任，我觉得可以从健康档案电子化入手，先把基础打牢，逐步推进…”
“打基础？我们还有时间慢慢打基础吗？”林杰打断他，手指敲了敲桌面，“秦书记等着看的是突破，是样板！一年，弹指一挥间。”
疾控中心的老陈扶了扶眼镜，谨慎地说：“那…是不是从传染病监测网络强化开始？这是我们疾控的强项，也容易出成绩。”
林杰摇头：“传染病有突发性，平时显现不出‘融合’的持续价值。我们要找一个能长期体现‘防’与‘治’结合效益，又能让老百姓和领导都直观感受到的切入点。”
一直沉默的信息技术团队负责人，一个三十多岁、戴着黑框眼镜、名叫周伟的博士抬了抬手：“林主任，各位领导，我有个不成熟的想法。”
“说。”林杰示意他。
“我们可以从‘慢性病管理’切入。”周伟语速不快，但条理清晰，“高血压、糖尿病，患者基数巨大，病程长，需要长期随访和管理。目前的情况是，医院只管开药、看急性发作，疾控和社区想管，但拿不到医院的核心诊疗数据，只能做最基础的随访，效果有限。如果能把医院的诊断、用药数据，和社区的随访、健康干预数据打通，实现对每一个确诊患者的全程、精准管理…”
他看到林杰眼中闪过的光，继续道：“这不仅能有效控制病情，减少并发症，提升患者生活质量，更能直接降低医保支出，减轻大医院门诊压力。数据价值巨大，效益也最容易量化体现。”
林杰身体微微前倾：“打通数据…说得轻巧。医院的电子病历系统，那是人家的命根子，会轻易给你？”
周伟推了推眼镜：“这就是技术要解决的问题。我们不能直接要原始数据，那涉及隐私和安全，医院肯定抵触。但我们可以尝试用‘联邦学习’这类前沿技术。”
“联邦学习？”旁边一位医院代表皱起眉，“听起来很高深，具体怎么操作？”
周伟解释道：“简单说，就是一种分布式机器学习技术。模型可以分别部署在医院和疾控或社区的服务器上。数据不用离开各自的原单位，只在本地进行计算和模型训练，然后交换加密后的模型参数更新，最终共同建立一个更强大的全局预测或管理模型。比如，我们可以建立一个预测糖尿病患者并发症风险的模型，医院用它的诊疗数据训练，社区用它的随访和生活干预数据训练，双方数据不出门，但模型能力共享提升。这样，既挖掘了数据价值，又从根本上保障了数据安全和各方权益。”
会议室里安静下来，几个医院代表交换着眼神，显然在掂量这套说辞的可行性。
林杰沉吟片刻，猛地一拍桌子：“好！就从这个‘慢性病管理’啃起！这是块硬骨头，但啃下来了，肉也最香！”
他看向周伟：“周博士，你们技术团队，尽快拿出一套基于‘联邦学习’的慢性病管理平台技术方案，要具体，要有可操作性。”
“明白，林主任。”周伟点头。
林杰又看向省人民医院分管信息的刘副院长说：“老刘，你们省医，必须作为第一批试点单位参与进来。你们的数据量最大，最有代表性。”
刘副院长脸上立刻现出为难的神色，搓着手：“林主任，这个…想法是很好，我们也绝对支持。但您知道，医院的数据安全是红线，尤其是患者隐私，万一出点纰漏，谁也担待不起啊。而且，HIS系统是咱们的命脉，跟外部系统对接，需要经过严格的论证
