朱磊，王超，李佳鈺，李涵，王雪茹

基于“健康深圳”行動(dòng)計(jì)劃的社會(huì)健康水平評(píng)估與測(cè)控模型

朱磊1，王超1，李佳鈺1，李涵2，王雪茹3

（沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 1. 航空發(fā)動(dòng)機(jī)學(xué)院，2. 民用航空學(xué)院，3. 理學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110136）

隨著人民物質(zhì)生活水平的提高，人們過(guò)去所保持的飲食習(xí)慣和意識(shí)觀念正受到?jīng)_擊，以失配性疾病為代表的慢性病與現(xiàn)代環(huán)境問(wèn)題開(kāi)始影響人們的身體健康．中國(guó)衛(wèi)生事業(yè)正從以治病為中心向以健康為中心轉(zhuǎn)變．深圳市政府提出“健康深圳”行動(dòng)計(jì)劃，力圖從多方面提升居民健康水平．針對(duì)該計(jì)劃，建立多元非線性回歸模型，對(duì)其實(shí)施效果做出分析與預(yù)測(cè)，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境健康評(píng)估模型，并給出相關(guān)建議．

健康深圳；多元非線性回歸；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

隨著我國(guó)人民生活水平的持續(xù)提高，社會(huì)的發(fā)展面臨全新的挑戰(zhàn)．從衛(wèi)生事業(yè)的角度來(lái)看，工業(yè)化時(shí)代技術(shù)與物質(zhì)的浪潮正在沖擊著人們過(guò)去一直保持的飲食習(xí)慣和意識(shí)觀念．一方面，失配性疾?。ㄈ缣悄虿。┑纫幌盗新苑莻魅拘约膊￠_(kāi)始出現(xiàn)并迅速蔓延；另一方面，外部環(huán)境遭遇的空氣污染等現(xiàn)代環(huán)境問(wèn)題，也在損害著人體健康．“以治病為中心”的思想越來(lái)越不適應(yīng)我國(guó)的需要．根據(jù)國(guó)家《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》，中國(guó)衛(wèi)生事業(yè)正從以治病為中心向以健康為中心轉(zhuǎn)變．對(duì)此，深圳市政府積極響應(yīng)，提出“健康深圳”行動(dòng)計(jì)劃，力圖從生活、環(huán)境、衛(wèi)生、醫(yī)療和文體等多個(gè)方面提升居民的健康水平．本文針對(duì)“健康深圳”行動(dòng)計(jì)劃，建立多元非線性回歸模型，對(duì)其實(shí)施效果做出分析與預(yù)測(cè)，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境健康評(píng)估模型，并為該計(jì)劃提供改進(jìn)建議．

關(guān)于全方位的健康檢測(cè)與健康管理，許多學(xué)者已進(jìn)行過(guò)探索．莊潤(rùn)森[1]探索構(gòu)建公眾健康素養(yǎng)快速評(píng)估與短信干預(yù)系統(tǒng)，將健康素養(yǎng)與自我健康管理相結(jié)合；彭朝林[2]等定性分析了“健康深圳”計(jì)劃的不足，針對(duì)健康社區(qū)的建設(shè)和發(fā)展提出建議．

1　基于多元非線性回歸的計(jì)劃實(shí)施效果評(píng)估

為使問(wèn)題得到合理簡(jiǎn)化，提出假設(shè)：（1）在統(tǒng)計(jì)的時(shí)間段內(nèi)不存在大范圍的人口遷移；（2）計(jì)算深圳市居民醫(yī)療消費(fèi)支出時(shí)沒(méi)有物價(jià)的改變；（3）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)涵蓋所有統(tǒng)計(jì)對(duì)象；（4）在統(tǒng)計(jì)的時(shí)間段內(nèi)沒(méi)有較大的政策調(diào)整對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生干擾．

1.1　健康水平衡量標(biāo)準(zhǔn)的選定

選定的健康水平衡量標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)適用于定量分析，且能直觀地反映居民健康水平．結(jié)合如今生活水平提高導(dǎo)致肥胖問(wèn)題日益突出這一背景，選取深圳市居民的肥胖率作為健康水平的衡量標(biāo)準(zhǔn)．

1.2　灰色關(guān)聯(lián)度分析

采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法[3]分析深圳市社會(huì)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)及救助站數(shù)量、灰霾日天數(shù)、生活垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站數(shù)量、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)目和全民健康活動(dòng)參加人數(shù)這５個(gè)因素與作為健康水平衡量標(biāo)準(zhǔn)的肥胖率的關(guān)聯(lián)性．

灰色關(guān)聯(lián)度分析的基本步驟為：

Step1確定分析數(shù)列．反映系統(tǒng)行為特征的數(shù)據(jù)序列，稱為參考數(shù)列；影響系統(tǒng)行為的因素組成的數(shù)據(jù)序列，稱比較數(shù)列．選擇肥胖率的相關(guān)數(shù)據(jù)為參考數(shù)列，影響深圳市居民肥胖率的５種因素的相關(guān)數(shù)據(jù)為比較數(shù)列．參考數(shù)列和比較數(shù)列的具體數(shù)據(jù)來(lái)源于2008—2017年的深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒[4-13]．

參考數(shù)列的相關(guān)數(shù)據(jù)記為

比較數(shù)列的相關(guān)數(shù)據(jù)分別記為

Step2變量的無(wú)量綱化．由于系統(tǒng)中各因素列中的數(shù)據(jù)可能因量綱、數(shù)量級(jí)的不同，不便于比較或在比較時(shí)難以得到正確的結(jié)論，因此在進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析之前，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化處理．這里選用均值化處理的方式，即

Step3計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)．關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算公式為

通過(guò)公式（1）~（6）對(duì)各因素與深圳市居民肥胖率的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果見(jiàn)表１．

表1　各因素與深圳市居民肥胖率的關(guān)聯(lián)度

由表１可以看出，各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度都比較高，達(dá)到了較高要求，說(shuō)明所選取的５個(gè)指標(biāo)與深圳市居民健康水平指標(biāo)肥胖率的關(guān)聯(lián)性是比較大的，可以用來(lái)構(gòu)建多元非線性回歸評(píng)估模型．

1.3　多元非線性回歸評(píng)估模型構(gòu)建

根據(jù)數(shù)據(jù)繪制散點(diǎn)圖，結(jié)果見(jiàn)圖１．

圖1 各因素?cái)?shù)據(jù)散點(diǎn)圖

根據(jù)數(shù)據(jù)繪制散點(diǎn)圖，結(jié)果見(jiàn)圖１．

由圖１可以看出，散點(diǎn)分布類似于拋物線．據(jù)此，給出肥胖率與５個(gè)指標(biāo)間的函數(shù)關(guān)系式

由此可得肥胖率與５個(gè)指標(biāo)之間的多元非線性回歸模型

1.4 “健康深圳”行動(dòng)計(jì)劃實(shí)施效果評(píng)估

在“健康深圳”行動(dòng)計(jì)劃中找到５個(gè)指標(biāo)的預(yù)期值：養(yǎng)老機(jī)構(gòu)及救助站數(shù)45個(gè)，灰霾日天數(shù)7天，生活垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)站數(shù)1 200個(gè)，醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)4 800個(gè)，全民健康活動(dòng)參加人數(shù)450萬(wàn)．

2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)健康評(píng)估

2.1 失配性疾病

失配性疾病是美國(guó)哈佛大學(xué)人類進(jìn)化生物學(xué)教授丹尼爾·利伯曼提出的關(guān)于非傳染性的慢性疾病概念．主要有2類，即能量太多造成的疾病和用進(jìn)廢退造成的疾?。蚰芰刻鄬?dǎo)致的疾病主要有糖尿病和心腦血管疾病等；因用進(jìn)廢退造成的疾病主要有骨質(zhì)疏松和關(guān)節(jié)炎等．

2.2　基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境健康評(píng)估模型

希望建立支持健康水平動(dòng)態(tài)測(cè)控的社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境健康評(píng)估模型，能夠在已知社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境方面的幾個(gè)指標(biāo)時(shí)，通過(guò)此模型來(lái)判斷社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境健康水平．

2.2.1 社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境健康水平影響指標(biāo)及其衡量指標(biāo)的確定考慮社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境健康問(wèn)題中所涉及的飲食、生活、工作和醫(yī)療等因素，通過(guò)查閱深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒和《健康深圳行動(dòng)計(jì)劃（2017—2020年）》，在各參考因素中選取比較具有代表性的4個(gè)影響指標(biāo)，即空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良天數(shù)、國(guó)民體質(zhì)合格以上比例、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率以及醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)目．

根據(jù)選取的影響指標(biāo)，考慮到在城市中居民就醫(yī)數(shù)量是一項(xiàng)較為明顯的判別城市宜居與否的判據(jù)，結(jié)合指標(biāo)量化這一條件，最終選取城市每年總看病人數(shù)作為社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境健康水平的衡量指標(biāo)．

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度分析原理，還可對(duì)4個(gè)影響指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行評(píng)估，以確保指標(biāo)選取的合理性，在此不再贅述．

2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理獲取了深圳市城市總看病人數(shù)、空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良天數(shù)、國(guó)民體質(zhì)合格以上比例、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率和醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)目共96組數(shù)據(jù)（2010-01—2017-12）[6-13]．為使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境健康評(píng)估，在這些數(shù)據(jù)間進(jìn)行插值，插值并剔除異常值后得到2 853組數(shù)據(jù)．

2.2.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)與環(huán)境健康水平評(píng)估模型三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖2.

圖2 三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

用獲得的數(shù)據(jù)序列訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15]，即將空氣優(yōu)良天數(shù)、國(guó)民體質(zhì)合格以上比例、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率以及醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)目作為輸入數(shù)據(jù)，城市總看病人數(shù)作為輸出數(shù)據(jù)，最終對(duì)社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境健康水平做出評(píng)估．

將2 853組數(shù)據(jù)的前2 600組作為訓(xùn)練學(xué)習(xí)樣本，后253組作為驗(yàn)證樣本．

此處的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點(diǎn)為4個(gè)，輸出節(jié)點(diǎn)為1個(gè)，隱節(jié)點(diǎn)為15個(gè)，其中輸入層到隱層的激活函數(shù)采用Sigmoid型函數(shù)

隱層到輸出層的激活函數(shù)使用Purelin函數(shù)，可得網(wǎng)絡(luò)輸出與輸入的關(guān)系

設(shè)置的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)見(jiàn)表２．

表2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置參數(shù)

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，將驗(yàn)證集的社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境的４個(gè)指標(biāo)作為輸入數(shù)據(jù)輸入，輸出結(jié)果與驗(yàn)證集中的健康水平指標(biāo)做比較（見(jiàn)圖3），輸出值與實(shí)際值間的誤差較小，結(jié)果較為準(zhǔn)確．

圖3　網(wǎng)絡(luò)輸出對(duì)比

為避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)分?jǐn)M合、偏離其它未參加訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，Matlab把總共2 853組數(shù)據(jù)劃分成3份，分別為training（訓(xùn)練）、validation（驗(yàn)證）、test（測(cè)試），前2 600組數(shù)據(jù)作為training數(shù)據(jù)參加訓(xùn)練，其它數(shù)據(jù)作為validation和test數(shù)據(jù)用于檢驗(yàn)．

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸系數(shù)見(jiàn)圖4，其中橫坐標(biāo)為目標(biāo)值，縱坐標(biāo)為網(wǎng)絡(luò)輸出，數(shù)據(jù)集中在對(duì)角線上時(shí)擬合效果較好．

圖4　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸系數(shù)

由圖４可以看出，回歸系數(shù)R的值越接近于1，其擬合的回歸越好．?dāng)M合優(yōu)度的系數(shù)R達(dá)到了0.994 24，說(shuō)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境健康水平的評(píng)估較為準(zhǔn)確，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境健康水平的評(píng)估模型是成功的．

3　推廣與建議

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了深圳市社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境健康水平評(píng)估模型．可以發(fā)現(xiàn)，只需改變影響指標(biāo)與衡量指標(biāo)，就可將社會(huì)衛(wèi)生與環(huán)境健康水平評(píng)估模型變?yōu)槠渌I(lǐng)域的評(píng)估模型，模型本身的結(jié)構(gòu)與求解過(guò)程不會(huì)發(fā)生變化，模型結(jié)果誤差也較小．由此可見(jiàn)，該模型具有良好的適應(yīng)性，可向其它領(lǐng)域或其他城市推廣，也可根據(jù)實(shí)際需要，加入更多的其它相關(guān)指標(biāo)，使結(jié)果更加完善，更具真實(shí)性．在當(dāng)今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，該模型也利于國(guó)民健康數(shù)據(jù)庫(kù)的建立以及相關(guān)研究問(wèn)題的數(shù)據(jù)處理．

結(jié)合全文的研究，對(duì)“健康深圳”行動(dòng)計(jì)劃提出建議：

（1）政府應(yīng)制定能夠具體落實(shí)到社區(qū)的方案，不斷改善社會(huì)公共衛(wèi)生與環(huán)境，通過(guò)充分發(fā)揮媒體優(yōu)勢(shì)來(lái)鼓勵(lì)居民外出鍛煉，同時(shí)加大體育場(chǎng)館及設(shè)施的建設(shè)以提升市民的體質(zhì)．以社區(qū)為單位增加配套醫(yī)療設(shè)施及人員的數(shù)量．通過(guò)改善居民膳食結(jié)構(gòu)等方式，改善居民體質(zhì)并以此優(yōu)化生活垃圾的回收效果，進(jìn)一步提升深圳市空氣環(huán)境質(zhì)量水平．

（2）呼吁居民以步行的方式外出，減少每日脂肪的攝入量，通過(guò)“減少能量”和避免“用進(jìn)廢退”的方式有效降低居民失配性疾病的患病率，從而提高居民健康水平，同時(shí)有利于深圳市空氣質(zhì)量的提高．

（3）在測(cè)控?cái)?shù)據(jù)采集機(jī)制的構(gòu)建與個(gè)人隱私保護(hù)等方面，建議設(shè)立專門(mén)部門(mén)對(duì)此負(fù)責(zé)，定期進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與處理，設(shè)立相關(guān)課題研究，建立資料庫(kù)．同時(shí)確保資料庫(kù)的保密性，對(duì)外展示研究成果時(shí)僅展示研究結(jié)論，不透露居民個(gè)人信息．做好年度、中期和終末評(píng)估，定期上報(bào)和公開(kāi)工作情況及研究成果．

[1] 莊潤(rùn)森．城市公眾健康素養(yǎng)快速評(píng)估與短信干預(yù)系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用研究[D]．廣州：南方醫(yī)科大學(xué)，2014

[2] 彭朝林，張京京，王穎，等．健康深圳建設(shè)存在的問(wèn)題及對(duì)策——基于“健康社區(qū)”的視角[J]．深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2019，18（2）：35-41

[3] 黃濤. 基于灰色關(guān)聯(lián)度分析的模糊群決策方法研究[D]．廣州：華南理工大學(xué)，2016

[4] 深圳市統(tǒng)計(jì)局．深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒2008[EB/OL]．（2008-02-01）[2019-05-13]．http：// www.tjj.sz.gov.cn

[5] 深圳市統(tǒng)計(jì)局．深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒2009[EB/OL]．（2009-03-08）[2019-05-13]．http：// www.tjj.sz.gov.cn

[6] 深圳市統(tǒng)計(jì)局．深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒2010[EB/OL]．（2010-12-24）[2019-05-13]．http：// www.tjj.sz.gov.cn

[7] 深圳市統(tǒng)計(jì)局．深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒2011[EB/OL]．（2012-02-16）[2019-05-13]．http：// www.tjj.sz.gov.cn

[8] 深圳市統(tǒng)計(jì)局．深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒2012[EB/OL]．（2013-04-24）[2019-05-13]．http：// www.tjj.sz.gov.cn

[9] 深圳市統(tǒng)計(jì)局．深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒2013[EB/OL]．（2014-04-21）[2019-05-13]．http：// www.tjj.sz.gov.cn

[10] 深圳市統(tǒng)計(jì)局．深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒2014[EB/OL]．（2015-03-21）[2019-05-13]．http：// www.tjj.sz.gov.cn

[11] 深圳市統(tǒng)計(jì)局．深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒2015[EB/OL]．（2016-06-07）[2019-05-13]．http：// www.tjj.sz.gov.cn

[12] 深圳市統(tǒng)計(jì)局．深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒2016[EB/OL]．（2017-01-20）[2019-05-13]．http：// www.tjj.sz.gov.cn

[13] 深圳市統(tǒng)計(jì)局．深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒2017[EB/OL]．（2017-12-19）[2019-05-13]．http：// www.tjj.sz.gov.cn

[14] 冷建飛，高旭，朱嘉平．多元線性回歸統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用[J]．統(tǒng)計(jì)與決策，2016（7）：82-85

[15] 吳茂興，曾慶華，陳龍志．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及回歸型支持向量融合健康評(píng)估模型[J]．航空兵器，2013（6）：43-48

The evaluation and control model of social health level based on Healthy Shenzhen plan

ZHU Lei1，WANG Chao1，LI Jiayu1，LI Han2，WANG Xueru3

（1. School of Aero-engine，2. School of Civil Aviation，3. School of Science，Shenyang Aerospace University，Shenyang 110136，China）

With the improvement of people′s material living standards，the eating habits and consciousness that people have maintained in the past are being impacted．Chronic diseases represented by mismatch diseases and modern environmental problems have begun to affect people′s health．Chinese health service is changing from treating disease as the center to health as the center．The Shenzhen municipal government has proposed a plan named Healthy Shenzhen to improve residents′ health in many aspects．Based on the plan，a multiple linear regression model was established to analyze and predicting its effects，and then a social health and environmental health assessment model was established based on the BP neural network algorithm．Finally，the related suggestions was given．

Healthy Shenzhen；multiple linear regression；BP neural network

O29∶R195

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2020.09.006

1007-9831（2020）09-0023-06

2020-04-06

朱磊（1999-），男，湖南永州人，在讀本科生．E-mail：13324018981@163.com

王雪茹（1981-），女，內(nèi)蒙古赤峰人，講師，碩士，從事基礎(chǔ)數(shù)學(xué)研究．E-mail：wxrlittle@163.com