本文來源：解夕黎,孫明,賈雯涵,等. "大數據時代"下慢性病防控新模式的研究進展[J]. 中國全科醫(yī)學, 2022, 25(22): 2811-2814.

研究提要：

1、“大數據”對慢性病防控的重要意義；

2、將“大數據”運用于慢性病風險預測及慢性病防控平臺建設所取得的效果；

3、有助于提高模型解釋力和優(yōu)化平臺建設的建議。

01、“大數據 ” 在慢性病防控中的意義

傳統(tǒng)慢性病管理模式仍存在一定不足：（1）人群監(jiān)測范圍受限，監(jiān)測的危險因素種類少，監(jiān)測數據的準確性、連續(xù)性和完整性難以保證；（2）預防和管理策略多具有通用性，在制定和實施時未能充分考慮個體需求的差異；（3）個體自我管理能力較弱、缺乏慢性病相關知識、依從性較差，導致健康干預效果減弱。而“大數據”的利用成為改變現狀、突破“瓶頸”的關鍵點。

在“大數據時代”，數據已成為世界各國的基礎性戰(zhàn)略資源。做好數據治理不僅有助于提高政府的社會治理能力，還有利于提升公共服務水平。此外，“大數據”技術的產生與發(fā)展也推動了信息技術的飛速發(fā)展。移動健康管理設備可通過人體體征傳感器獲取個體的健康“大數據”，并將其上傳至云平臺，進而使患者/醫(yī)務人員能夠隨時隨地對自身/患者的健康狀況進行監(jiān)測，有效地改善了傳統(tǒng)慢性病管理模式下，人群健康數據可獲得性水平較低、連續(xù)性不足和時效性較差等問題。除了可助益?zhèn)€體水平上的慢性病防控外，醫(yī)療健康“大數據”的應用還能為群體水平上的慢性病防控帶來新模式，助力實現慢性病群體特征刻畫、慢性病發(fā)展預測等，進而可促進慢性病并發(fā)癥風險防范和預警效果、慢性病防治工作水平的提升。

02、“大數據 ”在慢性病風險預測中的應用

作為分析“大數據”價值的關鍵技術，機器學習技術使研究人員能夠更好地分析健康醫(yī)療“大數據”復雜多變的內部聯(lián)系，已被廣泛應用于數據挖掘、病因探索等領域，在疾病早期預測與診斷及預后評估中發(fā)揮著重要作用。

周陽等選取了約20萬份居民健康檔案，通過機器學習中的邏輯回歸、隨機森林和支持向量機算法建立了3種高血壓風險預測模型，并對3種模型在高血壓風險預測中的應用價值進行比較、分析。研究結果顯示，基于支持向量機建立的高血壓風險預測模型的預測性能最為優(yōu)異，預測準確率達87%。

GUIDA等利用邏輯回歸算法構建了基于循環(huán)蛋白生物標志物的肺癌風險預測模型。相比于傳統(tǒng)基于吸煙情況建立的肺癌風險預測模型，該模型的靈敏度和特異度均得到明顯改善。 

REZAEE等通過遞歸特征消除法（RFE）自動篩選用于預測的最佳變量集構建了具有良好預測性能和可重復性的異質性心血管疾病風險預測模型，該模型對冠狀動脈疾病、卒中的區(qū)分能力均處于中等水平。

而在人工智能技術探索的道路上，更多高性能、靈活性更強的機器學習算法被開發(fā)出來。

WANG等利用縱向監(jiān)測病例隨訪隊列信息數據庫，基于長短時記憶循環(huán)神經網絡（RNN）開發(fā)了一種多疾病風險預測模型，該模型能夠較好地預測患者未來發(fā)生疾病的風險。我國學者黃旭等采用隨機森林、梯度提升決策樹和極端梯度提升 3 種集成學習算法對慢性病進行分類，將多疾病風險預測問題轉化為多標簽分類問題，并進一步建立了神經網絡模型，以實現對多種疾病風險的預測。

CHOI等考慮了逐步邏輯回歸（SLR）等變量選擇和預測方法對2型糖尿病風險預測模型性能的影響，以及單核苷酸多態(tài)性（SNP）數據集對風險預測效能的影響，發(fā)現包含人口統(tǒng)計變量和遺傳變量的預測模型與僅包含人口統(tǒng)計變量的預測模型相比，在預測2型糖尿病發(fā)生上更準確。MARS等評價了全基因組多基因風險評分（PRS）在冠心病、2型糖尿病等5種慢性病風險預測中的附加價值，并評估了不同 PRS水平下個體的終生患病風險及不同PRS水平對疾病發(fā)病和風險預測的影響。  

目前，國內外相關風險預測模型中變量的種類較為局限，模型構建時使用的算法較為單一。同時，訓練數據集和測試數據集的代表性不足，也可能導致研究結果的論證強度受限。

未來在開展慢性病風險預測研究時應注意以下3點：（1）將膳食、睡眠等健康相關因素和生物標志物納入模型；（2）合理選擇建模方法，提高模型的實用價值；（3）利用針對不同地區(qū)、人群開展的大型隊列研究數據對模型進行驗證。此外，還應注重對慢性病風險預測模型的轉化及推廣，進而助力實現慢性病的早期發(fā)現、慢性病防控“關口前移”。疾病風險預測模型的開發(fā)也為慢性病綜合防控平臺的搭建奠定了堅實的基礎。

03、“大數據”慢性病綜合防控平臺的建設

上海市

基于3 000多萬份居民電子健康檔案數據和100億條臨床診療記錄，建立了“上海健康云”信息平臺，該平臺不僅能夠為居民提供慢性病管理、預約掛號、預防接種、家庭醫(yī)生等線上服務，還支持通過個體健康風險評估細化對慢性病患者的分類管理，可更好地為居民提供覆蓋全生命周期的慢性病健康服務。徐匯區(qū)將營養(yǎng)干預與“互聯(lián)網+”深度融合，基于糖尿病患者的健康數據研發(fā)并啟用了“合理營養(yǎng)自評系統(tǒng)”和“營養(yǎng)門診咨詢管理系統(tǒng)”，兩大系統(tǒng)的應用使糖尿病患者的血糖、血脂水平得到了有效改善，并為系統(tǒng)化的慢性病營養(yǎng)干預模式的建立奠定了基礎；閔行區(qū)利用居民電子健康檔案開展糖尿病等疾病患者的篩查、管理及干預工作，通過采用基于“大數據”構建的、具備自動評分與識別功能的糖尿病篩查評分系統(tǒng)對轄區(qū)居民進行糖尿病篩查，目前已使近萬名糖尿病前期患者得到了及時治療。

浙江省寧波市鄞州區(qū)

基于“互聯(lián)網+健康”推出了系列管理工具。自2016年起，逐步開發(fā)和使用的“大數據”平臺也為高脂血癥、糖尿病及高血壓等慢性病的篩查和干預提供了更加科學、精確的依據，使慢性病管理工作的效率及效果得到了明顯的提高。然而，不同地區(qū)在工作開展機制、資源稟賦、經濟基礎和適宜技術開展情況等方面存在差異，要建立符合自身特色的慢性病綜合防控平臺還需要不斷探索。

許多學者也開展了慢性病綜合防控平臺搭建研究。

馮陽等通過整合互聯(lián)網、APP、“大數據”云計算等技術，實現了各級醫(yī)療衛(wèi)生機構患者健康信息的交流共享，并結合臨床經驗、專業(yè)知識構建了慢性病健康網，開發(fā)了“以患者為中心”、基于移動互聯(lián)的慢性病個體化管理與診療平臺。

陳平等開發(fā)了基于“大數據”技術和醫(yī)療線上到線下（O2O）模式的“慢性病防控云平臺”。“慢性病防控云平臺”不僅可以提供“南京都市圈”中各醫(yī)療衛(wèi)生機構的診療信息，還可實現對慢性病高危人群及患者的遠程監(jiān)測與管理。此外，“慢性病防控云平臺”還能夠收集患者生命體征、就診信息等方面的數據，并支持采用谷歌Word2Vec模型、BP神經網絡模型等對輸入的數據進行自然語言處理和語義識別，最終實現智能應答。

KYRIAZAKOS等提出打造一個基于云的開源電子健康平臺——eWALL?！癳WALL”面向慢性病患者和衰弱的老年人群，主要由“eWALL家庭”和“eWALL云”兩部分組成?！癳WALL家庭”承載了整體感知功能，負責收集環(huán)境、生活、健康等方面的相關參數，上傳、儲存并追蹤患者各項數據；“eWALL云”負責管理和分析來自患者家庭的數據?！癳WALL”還提供了多種應用程序，以幫助患者進行自我健康管理，有效地減輕了患者及其家庭的負擔。

基于“大數據”的慢性病綜合防控平臺覆蓋范圍廣、服務類型多，能夠提升慢性病健康管理系統(tǒng)整體效益，充分發(fā)揮醫(yī)療健康“大數據”的價值，讓優(yōu)質的慢性病防控資源惠及更多患者，為慢性病及精準醫(yī)療領域研究深入開展提供了不竭動力。今后，應進一步根據國家各項政策措施，擴大基于“大數據”的慢性病綜合防控平臺的推廣和使用范圍，充分調動慢性病患者的參與積極性，進而提高其對慢性病綜合防控平臺的知曉率和使用率。并且，隨著信息化技術的發(fā)展，應不斷完善、創(chuàng)新平臺建設，提高慢性病患者健康相關數據上傳的實時性，優(yōu)化平臺/APP的服務功能和細節(jié)問題，努力實現對患者全生命周期電子健康記錄的采集、儲存和管理，最終助力數字醫(yī)療發(fā)展。    

小結：

盡管我國慢性病防控策略與技術經過了多年的研究與發(fā)展，但慢性病仍是危害我國居民身體健康的重大公共衛(wèi)生問題。若要進一步提升慢性病防治工作水平，最主要的就是順應時代變化和發(fā)展，結合“大數據時代”背景下的多種新興信息技術，搭建起包括遺傳與環(huán)境交互作用效應評估、生活/行為方式評估、疾病風險預警評估等功能在內的智能化慢性病綜合防控平臺。慢性病綜合防控平臺通過對不同人群（包括健康人群、高危人群及慢性病患者）的健康醫(yī)療數據進行采集，并利用基于數據挖掘、深度機器學習、人工神經網絡等技術構建的慢性病風險預測模型，可識別出個體發(fā)生慢性病的危險因素，為健康人群提供健康生活、行為方式等方面的指導，對高危人群發(fā)生慢性病的危險因素進行監(jiān)測、評估和干預，為慢性病患者提供精準化的治療方案及健康監(jiān)測服務。總之，“大數據時代”的到來為慢性病綜合防控帶來了更多的可能。

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