生物安全实验室智慧化监管实践与展望

2024-05-21

针对目前我国实验室监测数据数字化程度不高，数据安全性难以保证，监测预警效率不高的现状，提出了一种新的思路。本文以 Java EEE 11标准为基础，采用 MVC体系结构，以 RESTful规范为基础，构建了1个平台和4个系统（生物安全眼实验室监控系统、实验室生物安全评估系统、病原微生物样本转运系统、病原微生物实验室注册登记系统）。目前，该体系已经在800多个科研机构中投入应用，累计录入了超过20万条异常数据，协助有关实验室进行了11多万项风险的修复，助力于实验室管理者对异常现象进行及时的检测和处理，达到了实验室生物安全的数字化治理。

《中华人民共和国生物安全法》将病原微生物实验室的生物安全问题列为八大重点内容之一，我国对病原微生物实验室的生物安全进行了深入研究。在新旧两种安全风险交织叠加的背景下，构建数字化、智慧化的实验室监管系统，是提升我国生物安全风险防控与治理系统的关键。

生物安全实验室智慧化

监管难点及要求

1.1

监管难点

1.1.1 管理环节多，数字化程度低

从管理客体的角度来看，生物安全实验室的管理涉及到许多方面，如人、仪器、环境、样品、废物、数据和保密等；从管理的角度来看，样本的运输、收货、储存、使用和销毁等多个阶段。由于其管理对象多，环节多，且各个要素间的交互作用，使得对生物安全实验室的监督工作具有很大的难度和要求。现有的实验室信息管理系统以样本管理、数据管理、仪器管理和报告管理为主，存在功能单一，兼容性差，无法集成数据，自动化程度不高等问题。目前，有的生物安全监控平台可以完成对实验室生物安全的监控、预警和处理等基本的管理职能，但是监管平台之间的数据交互和管理联动还没有达到。

1.1.2 数据汇集，安全保障难度大

生物安全实验室监督涉及到各种样本数据，如人、环境、设备、样本等，所以，对生物安全实验室监督而言，首先要解决的是人、环境、设备和样本等数据的收集问题；另一方面，生物安全实验室中的数据具有高度的敏感性和隐私性，一旦被泄漏，将会给社会带来很大的风险。所以，在保证数据传送和存储期间的安全性的同时，保密也是一个重要的问题。

1.1.3 监测预警，智慧化水平待提升

在完成了生物安全实验室的数据采集、汇总和存储之后，首先要设计人工智能算法，实现对危险因子的智能识别，解决人工智能算法中危险因子识别的准确性问题。二是设计包含预警发布、闭环处理的生物安全实验室监控处置流程，通过制定科学的闭环处理程序，确保风险预警及时下发到相关人员手中，确保风险处理与整改落实。

1.2

监管基本要求

1.2.1 全要素覆盖

生物安全实验室监控系统应该可以覆盖各种级别的实验室，如医疗机构、疾病预防控制中心、企业、研究机构等，达到对人、设备、样本、环境、制度、数据等多个方面进行全面的控制。

1.2.2 全流程追溯

生物安全实验室监测系统应当能够对样本的运输、收、存、出库、销毁、实验室作业等过程实施全程监测，实现人员进入、异常行为报警等。此外，还必须具备实时追溯的能力，以保证事故的发生不受人为的篡改。

1.2.3 全链条处置

生物安全实验室监控体系应当通过智慧化的方式，在感知、研判、预警、处置和消除等方面，形成一个全链的闭环联动机制，可以对风险进行智能识别、智能研判、自动预警、快速分发和消除。

1.2.4 双安全保障

生物安全实验室监控体系应当能够确保实验室内的数据采集、传输、汇集、存储等过程的安全性和可靠性。

生物安全实验室监管现状

2.1

基本情况

截止到2023年8月15日，共有5700多个实验室，包括3个BSL-3,5000多个BSL-2,700多个BSL-1实验室，分布在全省11个地市，平均每个地市约528个实验室。

2.2

存在问题

生物安全实验室分布广泛，数量多，组成复杂，水平参差不齐，存在着以下几个方面的问题：①监测目标数量大，涉及行业多，病原微生物实验类型多，但监管体系效率低，覆盖面小；②我国生物安全实验室的管理体制不够健全，危险评价报告和其他相关的文件未完善；③实验室的设施和条件水平相差较大，实验室工作人员的生物安全意识和信息化水平也存在较大差异；④目前的监督手段覆盖面小、检查频次低、实时性差，很难实现全时段、全方位的监管，存在着监管漏洞，很难找出问题的根源。

2.3

建设目标

2.3.1 定位数字“监督员”

通过信息化手段，将“人、机、料、法、环、信”等各方面的风险因素纳入到监控系统中，并对其进行检查，然后对存在的问题进行整改。同时，借助信息技术，使政府监管机构更好地发挥监督作用，解决监督不力、“失职”、“失控”等问题。

2.3.2 定位智慧“管理员”

探索建立实验室数字化在线智能化管理和服务平台，对实验室进行智能化分级评估和分级管理，从而达到自动发现、主动纠正、实时预警和闭环管理的目的。同时，通过飞行检查解决发现问题的难度大，检查频次低，预警不及时，整改不力等问题。

2.3.3 定位标准“指导员”

将DB33/T 2540-2022地方标准《生物安全实验室管理评价规范》纳入体系，引导实验室进行自我检查，在发现问题的同时加强对实验室的建设与管理，达到建设规范、管理规范、操作规范、运输规范、消毒处置规范的目的。

生物安全实验室智慧监管实践

本项目旨在提升我国实验室生物安全风险预防水平，实现对真实、动态的生物安全全过程在线监控，促进我国高致病性微生物实验活动的全链防控。建立了生物安全网上监管平台（图1)，生物安全眼实验室监控系统，实验室生物安全评估系统，病原微生物样品转运系统，病原微生物实验室注册登记系统，形成了“1个平台+4个系统”的生物安全监管模式。

图1 生物安全在线监管整体架构

3.1

生物安全眼实验室监管系统

生物安全眼实验室监控系统，是将生物安全监控终端“数据盒”装在实验室内，运用“H Link融智”多传感智能情景感知技术，建立“Safe Station”生物安全边缘计算商业平台，可实现整个实验室的数据接收，存储，分析，加密，硬件防撬，异常报警，环境温湿度感知，经纬度定位。

生物安全眼实验室监控系统，上行与生物安全网上监控平台相连接，与病原实验室注册、病原微生物样本转运系统等实现信息交换，实现人员、仪器、高致病性生物样本、实验行为、环境等生物安全因素的实时采集，并实现加密存储、分析预警、专用网络传输、权限查询等。通过信息化和数字化手段，提高了实验室生物安全风险的预防和控制水平，从而达到对生物安全进行全面、实时的监控。

该系统由实验室/主管部门端及监督端两个部分组成，采用“双系统”和“双密码”的方式。该系统能够实时地采集和存储实验室/管理单元的生物安全监测数据，并通过阈值设定和模型建立，实时地对监测数据进行对比和分析，能够对异常现象做出预警。实验室/管理单元端的预警信息会被直接传输到安全眼监控系统，监控系统可以对其进行预警分析，并对其进行逆向监控。

3.2

实验室生物安全评价系统

建立了实验室生物安全性评估体系，并对其进行了全面的评估。本项目拟在《生物安全实验室管理评价规范》（DB33/T2540-2022）的基础上，以SpringBoot2、 Layui、 Thymeleaf、 Mysql为开发技术，构建了一个 PC和移动终端（含手机、平板）的平台，实现了实验室内外部的评估。该系统按照使用者的属性，设置了多种角色，包括卫生行政主管部门、被监管单位、被监管单位以及药品监督管理部门、市场监管局等监管组织（图2）。

图2 实验室生物安全评价系统结构图

实验室生物安全评估体系能够对实验室的检查评价进行全过程的追踪，并通过建立“自查”、“互查”、“报告”、“整改”和“复查”的闭环（见图3)，将不整改的实验室通报批评，对整改不到位的实验室进行复查，促进实验室的管理水平的提高。

图3 闭环处置流程

实验室生物安全评价系统和病原微生物实验室备案系统（包括实验室的备案信息、人员的上岗信息、设备维护校准信息等）、培训系统（包括人员培训信息、安全操作规程学习信息等）、监控系统（包括了实验室的监控视频、报警信息和环境数据等），把有风险的、问题比较多的实验室作为置顶，并同步地汇集在监控平台的大屏上，从而达到实验室管理能力动态感知的目的。它的自我评价是从规范中提取出来的，它按照检查的重点进行了选择，从而达到了实验室自我评价的客观性和个性化。同时，根据巡视评估中发现的突出问题，对其进行文本分析，从而为制定相应的政策和开展专项整治提供参考。

3.3

病原微生物样本运输系统

本项目拟采用物联网、无线传输、北斗导航、遥控、地理信息地图等多种技术，通过对病原样品的运输路径进行监测，实现对样品的运输监管、轨迹定位、数据同步、异常报警等实时监测。该系统能够自动生成病原微生物（毒素）种类及样本的实时运输图，并可通过点击该智能生物安全转运箱查看相关信息，可看到样本的运送情况（收件人、联系人、样本名等）。在运输过程中，如果发生温度异常、路径异常、跌落等情况，该系统会立即弹出窗口提示，并结合后台的运算法则对其进行评估，从而使管理者能够对其进行有效的监控，及时做出风险判断，从而达到对病原微生物的细菌（毒）种和样品的运输过程进行可视、可溯、可防的全过程的安全保护。

3.4

病原微生物实验室备案系统

病原微生物实验室的备案制度，是对实验室的登记，对单位的信息进行审核，对实验室的日常管理和信息的公布。2019年，将其接入政务服务平台，完成相关功能模块的完善，着重对高校和科研机构进行了实验室建设，并在此基础上新增了实验室平面图上传模块，要求注册实验室提交实验室结构图、核心区图和主入口图。对流动方舱实验室的备案工作进行了研究，并对其备案的主体和备案办法进行了探讨。《病原微生物实验室登记制度》可以对已登记的实验室、单位的基础资料进行管理，并对实验室的日常资料进行保存，从而使多个层次的管理机构和实验室主管人员在系统内进行信息交换。

3.5

生物安全在线监管平台

生物安全在线监管平台是一个基于Java EE 11技术规范的综合性系统，它采用了MVC架构模式来实现RESTful规范，从而支持多种客户端开发方式，包括B/S模式、原生APP以及HTML5开发。该平台以RESTful风格的路由控制和ORM（对象关系映射）技术为核心，通过主流开源框架来实现，并利用代码自动生成平台极大地提高了开发效率。

在系统架构方面，表现层采用了FreeMarker模板引擎和Bootstrap框架，以提供丰富且响应式的用户界面。业务逻辑层和数据访问层则基于JFinal框架，该框架以其轻量级和高性能在Java Web开发中广受欢迎。

在数据库连接方面，系统使用了Druid作为JDBC连接池，相较于传统的C3P0和DBCP连接池，Druid提供了更为强大的实时监控和分布式支持功能，确保了数据库连接的稳定性和高效性。

在业务流程管理（BPM）方面，系统采用了Activiti引擎，并根据国内政务领域的特性进行了优化，以满足特定业务场景的需求。同时，作业调度采用了Quartz框架，为系统提供了强大的定时任务管理能力。

在权限控制方面，系统采用了Shiro框架，并结合CAS框架实现了统一身份认证。Shiro框架不仅提供了用户、组织、角色管理的基本功能，还通过扩展这些功能，为系统提供了更加灵活和强大的权限管理机制。

在系统扩展性方面，平台采用了Java Annotation来代替传统的XML配置方式，使得系统配置更加简洁和易于管理。同时，基于IOC（控制反转）和AOP（面向切面编程）架构，系统实现了插件和拦截器两种扩展模式，为系统的功能扩展和定制提供了强大的支持。

综上所述，生物安全在线监管平台是一个功能强大、易于扩展且高度灵活的在线监管系统，能够满足各种复杂的业务需求，并为保障生物安全提供了有力的技术支持。

生物安全在线监管平台是一个集成多个功能的系统，旨在通过数据分析和可视化手段对实验室的生物安全情况进行实时监控和评估。以下是该平台的主要组成部分及其功能描述：

生物安全指数屏：

利用层次分析法对实验室风险数据进行权重分析，确保评估的科学性和准确性。通过可视化界面展示“单位-县（区）-市”整体生物安全情况，为决策者提供直观的数据支持。

实验室备案屏：

实时更新并可视化呈现各市县（区）实验室的备案情况，确保实验室的合规性。展示实验室从事的实验活动情况，便于对实验室活动进行监管和评估。

运输系统屏：

实时跟踪并展示运输样本的情况，包括样本的监测数据、接收单位、准运单位等信息。确保样本在运输过程中的安全，降低生物安全风险。

生物安全评价屏：

实时展示实验室自查发现的问题、被评价实验室存在的问题以及未整改问题等。通过及时发现问题并推动整改，提升实验室的生物安全管理水平。

生安眼监管系统屏：

实时监控实验室的活动情况，包括实验过程、设备运行状态等。及时发现并记录实验室存在的问题，如设备故障、操作不规范等。展示问题的整改状态，确保问题得到及时处理。

权限管理：

各市县有权限访问省级平台和系统，实现对属地内所有实验室的监管。通过权限管理，确保数据的安全性和访问的合规性。

智能设备集成：

各单位与实验室应配备智能摄像机、环境传感器、生安眼终端等边缘设备。这些设备为实验室安全监控提供硬件基础和数据基础，确保监控的全面性和准确性。

通过整合这些功能，生物安全在线监管平台能够为实验室的生物安全管理提供全面、实时、准确的监管和评估服务，有效降低生物安全风险，保障人民群众的生命安全和健康。

3.6

信息安全平台

平台根据国家网络安全标准和要求，精心构建了一套全面的网络安全保障体系框架。以下是该体系框架的主要组成部分及其功能：

3.6.1网络边界清晰与安全隔离

为确保数据传输安全，平台在系统设计时明确了各个网络之间的边界，并通过采用虚拟专用网络（VPN）技术，将各个终端与云服务器连接在同一个安全的虚拟专用网络中。这样不仅实现了远程的、安全的调阅及控制，还确保了网络访问的清晰边界。在网络架构上，严格控制传感器网络、边缘计算节点网络、公共网络之间的访问权限，通过物理或逻辑隔离手段，降低潜在的安全风险。

3.6.2信息加密与协议封装

待传输的原始信息在发送前会经过加密处理，并封装在特定的协议数据包中，再送入网络进行传输。这一措施有效保护了信息的机密性和完整性，防止了数据在传输过程中被窃取或篡改。

3.6.3高强度加密与安全隧道技术

平台采用高强度加密技术对所有的通信内容进行加密，确保通信内容即使在传输过程中被截获，也无法被未经授权的用户解读。使用安全隧道技术（如VPN隧道）传递加密后的数据，为数据传输提供了一个安全的、受保护的通道，进一步增强了数据传输的安全性。

3.6.4 REST API与SSL隧道加密技术

平台中各个组件间的通信采用了REST API形式进行调用，这种轻量级的通信方式不仅提高了系统的灵活性，还便于进行统一的安全管理。在通信过程中，无论是设备内部还是设备间的模块通信，都采用了SSL隧道加密技术。这种技术通过在通信双方之间建立安全的加密通道，防止了中间人攻击，确保了通信数据的机密性和完整性。

通过上述措施，平台建立了一套完善的网络安全保障体系，确保了系统的安全稳定运行，并满足了国家网络安全等相关要求。

图4 网络拓扑图

截至2023年8月10日，生物实验室安全监管系统已成功在800余家单位完成部署并投入使用，显著提升了生物实验室的安全管理水平。该系统在运作期间，已记录并分析了大量的异常数据，总计约20万余条，这些数据涵盖了实验室人员出入、穿戴、设备运作及样本管理等多个方面。

具体来说，系统记录的实验室人员出入信息超过10万余条，这些数据不仅为实验室管理提供了详实的人员流动记录，也为可能出现的风险点提供了重要的线索。同时，系统还记录了实验室人员穿戴信息9万余条，确保实验人员在工作时严格遵守安全规范，保障实验安全。

在设备管理方面，系统记录了实验室设备信息600余条，实时监控设备的运行状态，及时发现并预警设备故障，有效降低了因设备问题导致的实验风险。此外，系统还记录了样本信息70余条，确保样本的存储、运输和处理过程符合生物安全标准。

值得一提的是，该系统还具备强大的预警功能。一旦监测到异常情况，如人员违规操作、环境异常等，系统会立即通过短信通知的形式将预警信息发送给实验室的相关负责人，确保管理人员能够迅速响应并处置风险点。据统计，该系统的人员异常行为识别准确率高达95%以上，为实验室的安全管理提供了有力保障。

在生物实验室安全监管系统的助力下，实验室管理人员已成功发现并处置了风险点11万余个，实现了实验室生物安全的闭环管理。这不仅提升了实验室的现代化、智慧化水平，也推动了实验室管理的精细化进程，为生物实验室的安全、高效运行提供了坚实的技术支撑。

生物安全实验室智慧化监管展望

4.1

实验室数据采集集成化、智能化

实验室底层数据采集在实验室智慧监管中扮演着至关重要的角色。这一数据采集过程不仅涉及对实验室人员、设备、样本、环境和废弃物等关键要素的数据化标记，还需实现多元数据的一体化集成以及网络协议的标准化集成。以下是对这一过程的详细解析：

首先，实验室底层数据采集要求实现对人员、设备、样本、环境和废弃物等关键要素的数据化标记。这意味着所有这些要素都需要被赋予唯一的、可识别的数据标签，以便于进行后续的数据记录、分析和处理。具体来说，对于实验室人员，可以采集其身份信息、工作时长、出入实验室时间等数据；对于设备，可以采集其型号、运行状态、使用时间等数据；对于样本，可以采集其类型、数量、存储位置等数据；对于环境，可以采集温度、湿度、空气质量等数据；对于废弃物，可以采集其种类、数量、处理方式等数据。

其次，数据采集还需要实现多元数据的一体化集成。这意味着需要将来自不同来源、不同格式的数据进行统一整合，形成一个完整的数据集。为了实现这一目标，需要制定统一的数据标准和接口规范，确保不同系统之间能够顺畅地进行数据交换和共享。

同时，网络协议的标准化集成也是实现数据采集一体化的重要环节。不同的设备和系统可能使用不同的网络协议进行通信，因此需要制定统一的网络协议标准，以确保数据的准确性和可靠性。在数据采集的过程中，动态感知是一个重要的功能。这意味着系统需要能够实时地感知实验室内部的变化，包括人员流动、设备运行状态、环境变化等。通过实时感知，系统可以及时发现异常情况，并采取相应的措施进行处理。

此外，数据采集系统还应具备识别、分析和预警功能。通过识别关键要素的数据标签，系统可以准确地识别出每个要素的身份和状态。通过对数据的分析，系统可以发现潜在的风险和问题，并提前发出预警信息，帮助实验室管理人员及时采取应对措施。

总之，实验室底层数据采集是实验室智慧监管的基础。通过实现关键要素的数据化标记、多元数据的一体化集成以及网络协议的标准化集成，可以构建一个全面、准确、可靠的数据采集系统，为实验室的智慧监管提供有力的支持。

4.2

实验室数据分析算法不断优化

在实验室智慧化监管的进程中，持续深化物联网技术、语音识别技术、人工智能技术、深度学习技术以及机器视觉识别技术的应用，对于提升实验室的数据分析能力和数据挖掘能力具有重大意义。这些技术的融合和应用不仅能够帮助实验室实现更高效、精准的数据采集和处理，并在数据的收集与分析中继续提高其精度和准确率。

4.3

实验室辅助决策场景不断拓展

实验室监管系统的深化应用场景是一个重要的方向，它不仅可以提高实验室的管理效率，还能确保实验过程的安全性和准确性。以下是对实验室监管系统深化应用场景的一些建议：

一、横向上多系统联动与信息化资源整合

跨系统数据共享：实验室监管系统应与其他相关业务系统（如科研管理系统、教学管理系统、医疗管理系统等）进行深度融合，实现数据的实时共享和交换。这有助于打破信息孤岛，提高数据的利用率和准确性。

协同配合与相互联动：通过多系统联动，可以形成协同配合、相互联动的运行模式。例如，在科研项目中，实验室监管系统可以与科研管理系统协作，实时跟踪项目进度和实验结果，确保项目按时完成并达到预期目标。

信息化资源整合：集成整合信息化资源，包括硬件设备、软件平台、数据库等，可以提高实验室监管系统的整体性能和稳定性。同时，通过统一的信息化平台，可以方便地对实验室的各项业务进行管理和监控。

二、纵向上“省-市-县”三级联动与高效闭环

三级联动机制：在纵向上，实验室监管系统应深化“省-市-县”三级联动机制。省级监管系统负责统筹规划和指导，市级监管系统负责具体实施和协调，县级监管系统则负责基层实验室的日常管理和监督。通过三级联动，可以形成高效闭环的监管体系，确保实验室的各项业务得到及时、有效的监管。

指挥调动资源：在三级联动的基础上，实验室监管系统应能够指挥调动各级资源进行有效监管。例如，在应对突发事件或紧急情况时，省级监管系统可以迅速调动市级和县级监管系统的资源，形成合力共同应对。

高效闭环管理：通过三级联动和指挥调动资源，实验室监管系统可以实现高效闭环管理。这包括对实验室的日常运行进行实时监控、对异常情况进行及时预警和处置、对实验数据进行统计分析等。同时，还可以通过定期的评估和总结来不断改进和完善监管体系。

总之，实验室监管系统应不断深化应用场景，通过横向上多系统联动和纵向上“省-市-县”三级联动来形成协同配合、相互联动的运行模式和高效闭环的监管体系。这将有助于提高实验室的管理效率、确保实验过程的安全性和准确性，并为实验室的可持续发展提供有力保障。

4.4

网络通道建设及加密技术应用

生物安全实验室的监督主要集中在安全性方面，其中最重要的就是数据的保密性。在实验室监督体系中，要不断地强化实验室的数据传输网络信道等基础设施，推进专门的网络建设，并建立相应的数据标准接口和评估制度。其次，推广使用AES，三重 DES, RSA, Blowfish, Twofish等密码学方法，以确保数据在传送时的安全。

结语

生物安全实验室智慧化监管实践基于物联网架构，着重于实验室生物资源的“人、机、料、法、环、信”全方位闭环管理。针对高致病性样本运输、生物安全评价及病原微生物实验室备案信息等核心环节，我们运用已有数据和传感终端监控数据，构建精准的预警模型。通过与卫生健康委综合监督局行政执法监管平台和生物安全质量控制中心的紧密合作，我们实现了对病原微生物实验室生物安全风险的实时感知、精准研判、快速预警、有效处置和全面消除，形成了一套数字化的监管闭环系统。展望未来，我们将继续拓展监管平台与其他系统的联动能力，优化和提升行为识别等算法的准确性，以及强化网络通道的安全性和加密算法的健壮性。这些措施将进一步提升生物安全实验室的智慧化监管水平，确保实验室的生物安全。

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