呂紅春?梁巖巖?趙玉霞

摘要：基于大數(shù)據(jù)分析，探討慢性非傳染性疾病的風(fēng)險(xiǎn)因素識別與預(yù)防策略。通過挖掘龐大的健康數(shù)據(jù)，可以準(zhǔn)確識別各種慢性疾病的風(fēng)險(xiǎn)因素，為疾病的早期干預(yù)和預(yù)防提供科學(xué)依據(jù)。通過病例跟蹤與監(jiān)測系統(tǒng)和公共衛(wèi)生監(jiān)測系統(tǒng)，可以實(shí)時(shí)跟蹤慢性病患者的疾病狀態(tài)、治療效果和生活習(xí)慣等數(shù)據(jù)，為制定預(yù)防策略和干預(yù)措施提供科學(xué)依據(jù)。同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)還可以應(yīng)用于健康行為追蹤與干預(yù)，提高慢性病的預(yù)防效果和管理效果。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；慢性非傳染性疾?。徊±櫯c監(jiān)測系統(tǒng)；公共衛(wèi)生監(jiān)測系統(tǒng)

一、前言

慢性非傳染性疾病在全球范圍內(nèi)已成為重要的公共衛(wèi)生問題，嚴(yán)重影響人們的健康和生活質(zhì)量。慢性非傳染性疾病包括心血管疾病、糖尿病、肥胖和某些癌癥等，其發(fā)病率和死亡率不斷增加，給社會(huì)和個(gè)人帶來了沉重的負(fù)擔(dān)。因此，深入研究慢性非傳染性疾病的風(fēng)險(xiǎn)因素并制定相應(yīng)的預(yù)防策略，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和科學(xué)價(jià)值。大數(shù)據(jù)時(shí)代為慢性非傳染性疾病的研究提供了全新的機(jī)遇。通過收集和分析龐大的健康數(shù)據(jù)，可以準(zhǔn)確地識別各種慢性疾病的風(fēng)險(xiǎn)因素，從而為疾病的早期干預(yù)和預(yù)防提供科學(xué)依據(jù)[1]。大數(shù)據(jù)的分析能夠幫助了解個(gè)體的生活習(xí)慣、飲食偏好、運(yùn)動(dòng)水平等與慢性疾病的關(guān)聯(lián)，為制定個(gè)性化的預(yù)防策略提供參考依據(jù)。本研究基于大數(shù)據(jù)分析，全面探討慢性非傳染性疾病的風(fēng)險(xiǎn)因素，并提出相應(yīng)的預(yù)防策略，有望為慢性非傳染性疾病的預(yù)防和管理提供科學(xué)依據(jù)和有效策略。

二、慢性非傳染性疾病風(fēng)險(xiǎn)因素識別

（一）已有風(fēng)險(xiǎn)因素識別方法及局限性

目前，慢性非傳染性疾病風(fēng)險(xiǎn)因素的識別主要依賴于傳統(tǒng)的流行病學(xué)方法和醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型，通常通過收集病例和對照的數(shù)據(jù)分析疾病的相關(guān)因素，如年齡、性別、遺傳因素、吸煙、飲食和運(yùn)動(dòng)等。然而，這些方法存在一定的局限性。首先，它們依賴于樣本數(shù)據(jù)的代表性，但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，樣本數(shù)據(jù)往往更加龐大且多樣，能夠更好地反映個(gè)體的真實(shí)情況。其次，傳統(tǒng)的流行病學(xué)方法往往只能分析已知的風(fēng)險(xiǎn)因素，而無法識別更多的潛在影響因素，傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)遇到數(shù)據(jù)噪聲和異方差等問題，導(dǎo)致結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性受到影響。同時(shí)，這些模型往往缺乏對個(gè)體特征和需求差異的考慮，難以制定個(gè)性化的預(yù)防策略。

相比之下，大數(shù)據(jù)分析的方法在慢性非傳染性疾病風(fēng)險(xiǎn)因素識別方面具有顯著的優(yōu)勢。它可以處理海量的個(gè)體數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的潛在影響因素。通過機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，大數(shù)據(jù)可以自動(dòng)挖掘出數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)聯(lián)，而無需人工干預(yù)。大數(shù)據(jù)分析的方法還可以考慮個(gè)體的社會(huì)經(jīng)濟(jì)背景、教育背景、環(huán)境因素等潛在影響因素，從而更全面地了解慢性非傳染性疾病的形成機(jī)制和傳播規(guī)律。

（二）基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)因素識別模型構(gòu)建

在慢性非傳染性疾病風(fēng)險(xiǎn)因素識別中，可以使用邏輯回歸模型構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)因素識別模型。邏輯回歸是一種常用的分類算法，適用于慢性疾病的風(fēng)險(xiǎn)因素識別[2]。具體的模型公式如下：

假設(shè)有n個(gè)特征變量（x1， x2， ...， xn），其中x1代表性別，x2代表年齡，x3代表飲食結(jié)構(gòu)，x4代表運(yùn)動(dòng)水平，以此類推。另外，設(shè)y為二元分類響應(yīng)變量，表示是否患有慢性非傳染性疾病。

邏輯回歸模型公式如下所示：

P（y=1 | x） = 1 / [1 + exp（-z）]

其中，z為線性函數(shù)：

z = β0 + β1*x1 + β2*x2 + ... + βn*xn

β0，β1， β2， ...，βn為模型的系數(shù)。

在構(gòu)建模型時(shí)，需要通過大數(shù)據(jù)的分析，使用最大似然估計(jì)方法來估計(jì)模型系數(shù)。最大似然估計(jì)的目標(biāo)是通過調(diào)整系數(shù)的值，使得模型所預(yù)測的響應(yīng)概率和實(shí)際觀測到的概率盡可能接近。在模型構(gòu)建完成后，可以通過模型對新的樣本進(jìn)行預(yù)測。首先，將新樣本的特征值帶入邏輯回歸模型中，計(jì)算線性函數(shù)z值。然后，將z值代入邏輯回歸模型的激活函數(shù)中，得到患病的概率P（y=1 | x）。根據(jù)概率值，可以將樣本進(jìn)行分類，如果P（y=1 | x）大于某個(gè)閾值，可以判斷該樣本具有較高的患病風(fēng)險(xiǎn)。

（三）常見慢性病風(fēng)險(xiǎn)因素的挖掘與分類

在慢性非傳染性疾病風(fēng)險(xiǎn)因素識別與預(yù)防策略研究中，大數(shù)據(jù)分析方法在挖掘和分類常見慢性病風(fēng)險(xiǎn)因素方面具有重要價(jià)值。本文將結(jié)合具體案例，介紹大數(shù)據(jù)分析方法在常見慢性病風(fēng)險(xiǎn)因素挖掘與分類中的應(yīng)用。

以我國XM市為例，對該市居民的醫(yī)療健康檔案、生活方式調(diào)查數(shù)據(jù)等進(jìn)行收集和整理，以高血壓、糖尿病、心血管疾病等慢性病為研究對象。本研究利用PCA（主成分分析）方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更具代表性的幾個(gè)主成分，通過這種方式觀察不同疾病之間的風(fēng)險(xiǎn)因素是否存在共性。在此基礎(chǔ)上，使用K-means聚類算法將風(fēng)險(xiǎn)因素分為若干類別，每個(gè)類別代表一種風(fēng)險(xiǎn)因素。例如，在高血壓相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素中，研究發(fā)現(xiàn)年齡、體重指數(shù)（BMI）、空腹血糖等指標(biāo)具有較高的聚類效果。在糖尿病相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素中，聚類結(jié)果包括飲食結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)水平、家族病史等，具體結(jié)果結(jié)果見表1。

（四）跨地區(qū)、跨人群的風(fēng)險(xiǎn)因素普遍性與差異性分析

在慢性非傳染性疾病風(fēng)險(xiǎn)因素識別與預(yù)防策略研究中，分析跨地區(qū)、跨人群的風(fēng)險(xiǎn)因素普遍性與差異性是十分重要的。大數(shù)據(jù)分析可以提供廣泛的樣本和全面的數(shù)據(jù)，從而深入研究不同地區(qū)和人群之間的慢性病風(fēng)險(xiǎn)因素的共性和差異。下面以我國華北地區(qū)的北京和華南地區(qū)的廣州為例，對肥胖的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行普遍性與差異性分析。收集了兩個(gè)地區(qū)隨機(jī)抽樣的10，000名居民的健康檔案和生活方式調(diào)查數(shù)據(jù)，并進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。首先，通過聚類分析發(fā)現(xiàn)兩個(gè)城市的肥胖風(fēng)險(xiǎn)因素主要包括飲食結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)水平和遺傳因素。隨后，進(jìn)行了如下分析：

1.飲食結(jié)構(gòu)

在北京市，常見的肥胖風(fēng)險(xiǎn)因素包括高鹽飲食和高油炸食物攝入。在廣州市，常見的肥胖風(fēng)險(xiǎn)因素則包括高糖飲食和高淀粉食物攝入。具體統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如圖1所示。

2.運(yùn)動(dòng)水平

在北京市區(qū)，較低的運(yùn)動(dòng)水平被認(rèn)為是肥胖的主要風(fēng)險(xiǎn)因素。在廣州市，較多的久坐時(shí)間被認(rèn)為是肥胖的主要風(fēng)險(xiǎn)因素。具體統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表2所示。

3.遺傳因素

在兩個(gè)城市，遺傳因素都被認(rèn)為是導(dǎo)致肥胖的重要風(fēng)險(xiǎn)因素，分別占比30%和40%。

通過以上分析可見，雖然肥胖的風(fēng)險(xiǎn)因素普遍存在于不同地區(qū)的人群中，但不同地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)因素存在一定的差異。北京市的肥胖風(fēng)險(xiǎn)因素主要集中在高鹽和高油炸食物攝入，廣州市則以高糖和高淀粉食物攝入為主。此外，兩個(gè)城市的運(yùn)動(dòng)水平也存在差異，風(fēng)險(xiǎn)因素與北京市較低的運(yùn)動(dòng)水平、廣州市較多的久坐時(shí)間有關(guān)。這種差異性的分析有助于制定針對性的防控策略，提高防控效果。

三、大數(shù)據(jù)在慢性病防控中的具體預(yù)防策略

（一）病例跟蹤與監(jiān)測系統(tǒng)

1.個(gè)案信息收集與整合

病例跟蹤與監(jiān)測系統(tǒng)通過收集個(gè)案信息并進(jìn)行整合，能夠?qū)崟r(shí)跟蹤慢性病患者的疾病狀態(tài)、治療效果和生活習(xí)慣等數(shù)據(jù)，為慢性病的防控提供科學(xué)依據(jù)。在病例信息收集與整合方面，病例跟蹤與監(jiān)測系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對慢性病患者各類信息的收集與整合，包括基本信息（如姓名、性別、年齡）、疾病診斷信息、醫(yī)學(xué)檢查結(jié)果、治療過程等[3]。通過與醫(yī)院信息系統(tǒng)的連接，可以將多個(gè)數(shù)據(jù)源的信息進(jìn)行匯總，形成全面的慢性病患者檔案。

2.病例特征分析與預(yù)警

病例跟蹤與監(jiān)測系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下，不僅可以收集和整合慢性病患者的個(gè)案信息，還可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行病例特征分析與預(yù)警。通過大數(shù)據(jù)分析方法，系統(tǒng)能夠識別與慢性病相關(guān)的特征變量，并提供患者的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，為慢性病的防控提供及時(shí)的指導(dǎo)和干預(yù)。在病例特征分析與預(yù)警方面，病例跟蹤與監(jiān)測系統(tǒng)可以通過大數(shù)據(jù)分析算法（如機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能）對患者的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，發(fā)現(xiàn)與慢性病發(fā)生和發(fā)展相關(guān)的特征變量。例如，通過建立預(yù)測模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，找出與慢性病關(guān)聯(lián)度較高的因素。這些因素可能包括生理指標(biāo)（如血壓、血糖），飲食習(xí)慣（如高鹽、高脂飲食）、生活方式（如缺乏運(yùn)動(dòng)）和心理因素（如焦慮、抑郁）等[4]。

（二）公共衛(wèi)生監(jiān)測系統(tǒng)

1.區(qū)域性疾病趨勢分析

在公共衛(wèi)生監(jiān)測系統(tǒng)中，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用于區(qū)域性疾病趨勢分析，通過收集、整合和分析大量的健康數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)掌握區(qū)域內(nèi)慢性病的發(fā)病趨勢、疾病分布特點(diǎn)和疾病負(fù)擔(dān)等信息，為公共衛(wèi)生決策提供科學(xué)依據(jù)。通過大數(shù)據(jù)分析方法，系統(tǒng)可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)疾病發(fā)病的趨勢和分布特點(diǎn)，例如，系統(tǒng)可以計(jì)算出區(qū)域內(nèi)某類慢性病的發(fā)病率、死亡率、疾病負(fù)擔(dān)等指標(biāo)，并根據(jù)時(shí)間、地區(qū)和人群等因素進(jìn)行趨勢分析。公共衛(wèi)生監(jiān)測系統(tǒng)還可以利用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，將疾病發(fā)病數(shù)據(jù)與地理位置信息相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對疾病分布特點(diǎn)的分析，通過繪制疾病地圖，系統(tǒng)可以清晰地展示區(qū)域內(nèi)慢性病的空間分布特征，從而為衛(wèi)生部門制定防控策略提供可視化的支持。同時(shí)，系統(tǒng)還可以利用大數(shù)據(jù)分析方法對疾病發(fā)病的影響因素進(jìn)行分析和研究，例如，通過多元回歸分析等方法，系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)慢性病的發(fā)病與某些風(fēng)險(xiǎn)因素（如飲食結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)水平、遺傳因素等）之間存在關(guān)聯(lián)。

2.突發(fā)事件應(yīng)急響應(yīng)

公共衛(wèi)生監(jiān)測系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下，可以應(yīng)用于突發(fā)事件應(yīng)急響應(yīng)。在慢性病防控中，突發(fā)事件如疫情、災(zāi)害等可能對慢性病患者的健康狀況產(chǎn)生不利影響。因此，建立完善的公共衛(wèi)生監(jiān)測系統(tǒng)對于及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對突發(fā)事件至關(guān)重要。具體來說，公共衛(wèi)生監(jiān)測系統(tǒng)可以利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集技術(shù)，收集慢性病患者、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和公共衛(wèi)生部門等相關(guān)數(shù)據(jù)，通過建立數(shù)據(jù)接口和數(shù)據(jù)交換平臺，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)獲取患者病情、診療信息、醫(yī)療資源使用等情況，以及醫(yī)療機(jī)構(gòu)的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、疫情報(bào)告數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)被整合到公共衛(wèi)生監(jiān)測系統(tǒng)中，進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和可視化展示，以便衛(wèi)生部門及時(shí)了解慢性病患者的病情和分布情況。公共衛(wèi)生監(jiān)測系統(tǒng)還可以利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對突發(fā)事件的影響進(jìn)行預(yù)測和模擬，通過建立數(shù)學(xué)模型和人工智能算法，系統(tǒng)可以對突發(fā)事件與慢性病之間的關(guān)聯(lián)進(jìn)行建模和分析，預(yù)測疾病傳播趨勢和影響范圍。

（三）健康行為追蹤與干預(yù)

1.健康素養(yǎng)提升項(xiàng)目

在慢性病防控中，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用于健康行為追蹤與干預(yù)，其中，健康素養(yǎng)提升項(xiàng)目是一個(gè)重要的應(yīng)用領(lǐng)域。通過收集和分析大量的健康數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以追蹤并干預(yù)個(gè)體的健康行為，以提高慢性病的預(yù)防效果和管理效果。健康素養(yǎng)提升項(xiàng)目的基本思想是通過慢性病患者的健康行為改變，促進(jìn)患者的自我管理和健康習(xí)慣養(yǎng)成，從而提高患者的健康素養(yǎng)水平，在此過程中，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以發(fā)揮重要作用。健康素養(yǎng)提升項(xiàng)目收集個(gè)體的健康數(shù)據(jù)，包括生理指標(biāo)、飲食記錄、運(yùn)動(dòng)情況、心理健康狀態(tài)等。

患者可以通過健康追蹤設(shè)備、手機(jī)應(yīng)用或在線平臺等途徑，將這些數(shù)據(jù)上傳到系統(tǒng)中，系統(tǒng)使用大數(shù)據(jù)分析方法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，生成個(gè)體的健康行為模式和特征。在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)根據(jù)每個(gè)個(gè)體的健康行為模式和特征，定制個(gè)性化的健康管理計(jì)劃，包含針對性的健康建議、營養(yǎng)方案、運(yùn)動(dòng)計(jì)劃、心理健康指導(dǎo)等，旨在引導(dǎo)患者形成良好的健康習(xí)慣[5]。系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)分析，可以根據(jù)個(gè)體的數(shù)據(jù)變化和反饋信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整健康管理計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)個(gè)體化的健康行為干預(yù)，通過健康素養(yǎng)提升項(xiàng)目的應(yīng)用，患者可以得到個(gè)性化的健康管理和干預(yù)。健康行為追蹤與干預(yù)基于大數(shù)據(jù)的方法，根據(jù)個(gè)體的特點(diǎn)和需求提供針對性的健康指導(dǎo)和支持。

2.大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的健康教育與宣傳

在健康教育與宣傳方面，大數(shù)據(jù)可以發(fā)揮重要作用。通過大數(shù)據(jù)分析，可以更深入地了解慢性病患者的健康需求和習(xí)慣，從而制定更具有針對性的健康教育方案和宣傳策略。大數(shù)據(jù)可以提供豐富的數(shù)據(jù)資源，包括個(gè)體的健康數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、媒體接觸數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)可以幫助了解慢性病患者的健康知識和行為習(xí)慣，為制定健康教育方案提供依據(jù)，大數(shù)據(jù)分析可以幫助識別影響慢性病患者的關(guān)鍵因素和干預(yù)點(diǎn)。例如，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，針對特定群體制定相應(yīng)的健康教育內(nèi)容，如飲食、運(yùn)動(dòng)、心理調(diào)節(jié)等，大數(shù)據(jù)還可以幫助用戶預(yù)測健康教育的影響和效果，為宣傳策略的調(diào)整提供依據(jù)。

四、結(jié)語

大數(shù)據(jù)分析在慢性病防控中扮演著重要的角色。通過收集、整合和分析大量的健康數(shù)據(jù)，可以更全面地了解慢性病的風(fēng)險(xiǎn)因素、疾病模式以及個(gè)體的健康狀況。基于大數(shù)據(jù)分析的研究可以幫助發(fā)現(xiàn)慢性病患者的特征和需求，并為制定個(gè)性化的預(yù)防策略和干預(yù)措施提供科學(xué)依據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析，能夠?qū)崿F(xiàn)慢性病的早期識別、預(yù)測和干預(yù)，從而提高防控效果和管理效率。為了更好地應(yīng)對慢性病的挑戰(zhàn)，需要整合多領(lǐng)域的資源，形成協(xié)同合作的合力，在慢性病防控中，醫(yī)療機(jī)構(gòu)、公共衛(wèi)生部門、科研機(jī)構(gòu)、社區(qū)組織以及患者個(gè)人等各方應(yīng)共同參與，并建立起跨界合作和信息共享的機(jī)制。

參考文獻(xiàn)

[1]路曼，周小春，劉芳香，等.糖尿病腎病合并心血管疾病的影響因素分析及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型構(gòu)建[J].中國醫(yī)藥，2023，18（12）：1812-1816.

[2]李琳，蘇森森，安然，等.2型糖尿病合并糖尿病腎臟疾病風(fēng)險(xiǎn)因素及鑒別診斷模型構(gòu)建[J].中國老年學(xué)雜志，2023，43（22）：5405-5411.

[3]陳楚云，孫蓬飛，趙靜，等.北京社區(qū)人群促紅細(xì)胞生成素相關(guān)因素及其與10年心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系[J].北京大學(xué)學(xué)報(bào)（醫(yī)學(xué)版），2023，55（06）：1068-1073.

[4]陳小勇，楊博雄，趙帥，等.基于可穿戴式生理指標(biāo)采集與大數(shù)據(jù)分析的健康管理新方法研究[J].循證護(hù)理，2023，9（05）：843-852.

[5]黃婭，李運(yùn)明，雷麗.Lasso Logistic回歸模型識別脂肪肝風(fēng)險(xiǎn)因素效果研究[J].甘肅科學(xué)學(xué)報(bào)，2021，33（04）：45-51.

作者單位：信陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院醫(yī)學(xué)院

責(zé)任編輯：張津平、尚丹