已确定一个新目标：在100天内完成诊断、治疗和疫苗研发，以应对未来的大流行病；
要实现这一目标，需要就临床试验的全球协议达成一致，提升智能化分布式制造能力，并调动卫生工作者的参与；
需要公共、学术、私营和慈善部门组成的“志愿者联盟”，以支持世界卫生组织在这一使命中发挥领导作用。
2021年由英国在卡比斯湾主办的七国集团峰会设定了一个雄心勃勃的目标：在100天内完成诊断、治疗和疫苗研发，以应对未来的大流行病。100天使命需要付出的努力将与我们在新冠肺炎疫情期间所见的显著不同。
有许多事情必须改变，其中包括：在世界卫生组织“”团结临床试验””的经验基础上，就临床试验达成全球统一协议，这是全球规模最大的新冠肺炎治疗国际随机试验之一。与此同时，我们还需要智能化、分布式的制造能力，能够根据病原体的性质向不同方向快速扩充。我们还需要大幅加强研发投资的协调，以避免研究资金浪费，并实现人才和资源的汇集。
人力资源与卫生工作者的参与对实现100天使命至关重要。一线公共卫生官员需要为大流行病和信息疫情的新时代接受再培训。协作开发内容和培训平台，将使来自不同国家的此类官员群体组成学习共同体，从而使他们对同一健康方法形成国际视野，该方法认识到人类健康与动物及共享环境的健康密切相关，同时也使他们更加重视公共卫生应对措施的数字化。
卫生工作者需要从一开始就参与其中，以确保非药物干预措施、新型检测和治疗方法能够顺利、高效地融入现有工作流程。这是我们在本次大流行期间从追踪应用程序及类似数字工具的参差不齐的应用效果中汲取的一条经验教训。
首先，我们需要为100天冲刺做好良好的起跑准备。这意味着建立一个基于科学且由数字技术支持的全球大流行病监测系统。该机制可以将来自不同来源的数据汇集到可信赖的中立数字基础设施中，帮助精准识别可能演变为大流行病的疫情爆发。这将为决策者争取到至关重要的时间，以加快准备工作并做好起跑准备。在后台持续运行的“和平时期”版本的该机制，有助于改善个人和社区医疗保健的连续性。
要取得成功，此类系统需要全面、协调且精明。仅在少数地区建立卓越中心是不够的；全球范围内公平且分布式的“枢纽与辐射”网络会更加有效。常规公共数据来源需要与私营部门的贡献及其他非常规来源相结合。为以建立并维护信任的方式实现这一目标，需要部署新的敏感数据访问方式，包括分布式和隐私保护技术。
需要让公民和社区参与进来。一个令人振奋的前景是“疾病侦探”，即协助守护人类、动物和地球健康这一“同一健康”领域的公民科学家。该领域涌入的新动力和新想法表明，这并非一厢情愿的理想。三位一体挑战赛吸引了来自61个国家的340项解决方案，旨在帮助识别大流行病、应对大流行病并从中恢复，同时data.org的包容性增长与复苏挑战赛吸引了来自108个国家的1,200多名申请者，他们致力于运用最佳数据科学解决方案，帮助社区从新冠肺炎疫情的经济影响中恢复。
意愿已经具备，我们需要加以妥善引导。七国集团倡议的后续行动可沿三条路线推进：
1. 政治外交路线，将七国集团的工作与二十国集团、联合国和世界卫生组织提出的倡议相结合，以建立更广泛的政治支持与共识基础。特别是，七国集团中的英国、德国和日本，以及二十国集团中的意大利、印度尼西亚和印度，拥有在未来两年内共同合作的领导机遇，以帮助世界为下一次大流行病做好准备。
2. 科学与技术路线，汇集多学科视角，并将其转化为针对全球大流行病体系不同模块的研发议程。该路线还将包括为该机制开发中立的数据架构和先进的人工智能（AI）模型。正如七国集团的科学院所强调的，将卫生数据用于应急的应用需要依据治理机制、基础设施和技术所确立的原则采取行动。
3. 公众参与路线，接触普通公众、创新者以及具有公益精神的私营企业，以组建超越国际组织和政府的更广泛联盟。应将让新一代科学家、技术专家、企业家和民间社会团体参与大流行病监测与应对的挑战赛纳入该路线。如果我们要在大流行病的终点线上战胜下一次大流行病，就需要比今天更广泛的创新基础。
卡比斯湾成果延续了由世卫组织大流行病防范与应对独立小组（IPPPR）报告所创造的势头，以及二十国集团的《罗马宣言》。全球监测平台的倡议已经公布，包括英国的全球大流行病雷达和世卫组织柏林枢纽。以科学、数据和分析为基础的两年期协调实施路线图将是自然的下一步。世卫组织的领导作用对于制定共同政策框架至关重要，包括商定的数据共享标准和协议，以及与现有检测和监测系统的衔接。公共、学术、私营和慈善部门组成的志愿者联盟，可以支持世卫组织在2023年七国集团和二十国集团峰会上推动取得早期成果，并推出可供采纳的方案，帮助我们超越下一次大流行病。
以下合著者为本文作出贡献：Hala Audi，The Trinity Challenge首席执行官；Rupert Lewis，皇家学会首席科学政策官；Bilal Mateen，惠康信托“数据、科学与健康”重点领域临床技术负责人；Danil Mikhailov，data.org执行董事；以及Peiling Yap博士，I-DAIR首席科学家。
