基于大數據分析的慢性非傳染性疾病風險因素識別與預防策略研究

呂紅春?梁巖巖?趙玉霞

摘要：基于大數據分析，探討慢性非傳染性疾病的風險因素識別與預防策略。通過挖掘龐大的健康數據，可以準確識別各種慢性疾病的風險因素，為疾病的早期干預和預防提供科學依據。通過病例跟蹤與監測系統和公共衛生監測系統，可以實時跟蹤慢性病患者的疾病狀態、治療效果和生活習慣等數據，為制定預防策略和干預措施提供科學依據。同時，大數據技術還可以應用于健康行為追蹤與干預，提高慢性病的預防效果和管理效果。

關鍵詞：大數據分析；慢性非傳染性疾病；病例跟蹤與監測系統；公共衛生監測系統

一、前言

慢性非傳染性疾病在全球范圍內已成為重要的公共衛生問題，嚴重影響人們的健康和生活質量。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，其發病率和死亡率不斷增加，給社會和個人帶來了沉重的負擔。因此，深入研究慢性非傳染性疾病的風險因素并制定相應的預防策略，具有重要的現實意義和科學價值。大數據時代為慢性非傳染性疾病的研究提供了全新的機遇。通過收集和分析龐大的健康數據，可以準確地識別各種慢性疾病的風險因素，從而為疾病的早期干預和預防提供科學依據[1]。大數據的分析能夠幫助了解個體的生活習慣、飲食偏好、運動水平等與慢性疾病的關聯，為制定個性化的預防策略提供參考依據。本研究基于大數據分析，全面探討慢性非傳染性疾病的風險因素，并提出相應的預防策略，有望為慢性非傳染性疾病的預防和管理提供科學依據和有效策略。

二、慢性非傳染性疾病風險因素識別

（一）已有風險因素識別方法及局限性

目前，慢性非傳染性疾病風險因素的識別主要依賴于傳統的流行病學方法和醫學統計模型，通常通過收集病例和對照的數據分析疾病的相關因素，如年齡、性別、遺傳因素、吸煙、飲食和運動等。然而，這些方法存在一定的局限性。首先，它們依賴于樣本數據的代表性，但在大數據時代，樣本數據往往更加龐大且多樣，能夠更好地反映個體的真實情況。其次，傳統的流行病學方法往往只能分析已知的風險因素，而無法識別更多的潛在影響因素，傳統的醫學統計模型在處理大數據時，可能會遇到數據噪聲和異方差等問題，導致結果的準確性和可靠性受到影響。同時，這些模型往往缺乏對個體特征和需求差異的考慮，難以制定個性化的預防策略。

相比之下，大數據分析的方法在慢性非傳染性疾病風險因素識別方面具有顯著的優勢。它可以處理海量的個體數據，發現隱藏在數據背后的潛在影響因素。通過機器學習和人工智能技術，大數據可以自動挖掘出數據中的模式和關聯，而無需人工干預。大數據分析的方法還可以考慮個體的社會經濟背景、教育背景、環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制和傳播規律。

（二）基于大數據的風險因素識別模型構建

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

假設有n個特征變量（x1， x2， ...， xn），其中x1代表性別，x2代表年齡，x3代表飲食結構，x4代表運動水平，以此類推。另外，設y為二元分類響應變量，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：

z = β0 + β1*x1 + β2*x2 + ... + βn*xn

β0，β1， β2， ...，βn為模型的系數。

在構建模型時，需要通過大數據的分析，使用最大似然估計方法來估計模型系數。最大似然估計的目標是通過調整系數的值，使得模型所預測的響應概率和實際觀測到的概率盡可能接近。在模型構建完成后，可以通過模型對新的樣本進行預測。首先，將新樣本的特征值帶入邏輯回歸模型中，計算線性函數z值。然后，將z值代入邏輯回歸模型的激活函數中，得到患病的概率P（y=1 | x）。根據概率值，可以將樣本進行分類，如果P（y=1 | x）大于某個閾值，可以判斷該樣本具有較高的患病風險。

（三）常見慢性病風險因素的挖掘與分類

在慢性非傳染性疾病風險因素識別與預防策略研究中，大數據分析方法在挖掘和分類常見慢性病風險因素方面具有重要價值。本文將結合具體案例，介紹大數據分析方法在常見慢性病風險因素挖掘與分類中的應用。

以我國XM市為例，對該市居民的醫療健康檔案、生活方式調查數據等進行收集和整理，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）方法對數據進行降維，將原始數據轉化為更具代表性的幾個主成分，通過這種方式觀察不同疾病之間的風險因素是否存在共性。在此基礎上，使用K-means聚類算法將風險因素分為若干類別，每個類別代表一種風險因素。例如，在高血壓相關風險因素中，研究發現年齡、體重指數（BMI）、空腹血糖等指標具有較高的聚類效果。在糖尿病相關風險因素中，聚類結果包括飲食結構、運動水平、家族病史等，具體結果結果見表1。

（四）跨地區、跨人群的風險因素普遍性與差異性分析

在慢性非傳染性疾病風險因素識別與預防策略研究中，分析跨地區、跨人群的風險因素普遍性與差異性是十分重要的。大數據分析可以提供廣泛的樣本和全面的數據，從而深入研究不同地區和人群之間的慢性病風險因素的共性和差異。下面以我國華北地區的北京和華南地區的廣州為例，對肥胖的風險因素進行普遍性與差異性分析。收集了兩個地區隨機抽樣的10，000名居民的健康檔案和生活方式調查數據，并進行大數據分析。首先，通過聚類分析發現兩個城市的肥胖風險因素主要包括飲食結構、運動水平和遺傳因素。隨后，進行了如下分析：

1.飲食結構

在北京市，常見的肥胖風險因素包括高鹽飲食和高油炸食物攝入。在廣州市，常見的肥胖風險因素則包括高糖飲食和高淀粉食物攝入。具體統計數據如圖1所示。

2.運動水平

在北京市區，較低的運動水平被認為是肥胖的主要風險因素。在廣州市，較多的久坐時間被認為是肥胖的主要風險因素。具體統計數據如表2所示。

3.遺傳因素

在兩個城市，遺傳因素都被認為是導致肥胖的重要風險因素，分別占比30%和40%。

通過以上分析可見，雖然肥胖的風險因素普遍存在于不同地區的人群中，但不同地區的風險因素存在一定的差異。北京市的肥胖風險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，兩個城市的運動水平也存在差異，風險因素與北京市較低的運動水平、廣州市較多的久坐時間有關。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、大數據在慢性病防控中的具體預防策略

（一）病例跟蹤與監測系統

1.個案信息收集與整合

病例跟蹤與監測系統通過收集個案信息并進行整合，能夠實時跟蹤慢性病患者的疾病狀態、治療效果和生活習慣等數據，為慢性病的防控提供科學依據。在病例信息收集與整合方面，病例跟蹤與監測系統利用大數據技術實現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、醫學檢查結果、治療過程等[3]。通過與醫院信息系統的連接，可以將多個數據源的信息進行匯總，形成全面的慢性病患者檔案。

2.病例特征分析與預警

病例跟蹤與監測系統在大數據技術的支持下，不僅可以收集和整合慢性病患者的個案信息，還可以對這些數據進行病例特征分析與預警。通過大數據分析方法，系統能夠識別與慢性病相關的特征變量，并提供患者的風險預警，為慢性病的防控提供及時的指導和干預。在病例特征分析與預警方面，病例跟蹤與監測系統可以通過大數據分析算法（如機器學習和人工智能）對患者的數據進行處理和分析，發現與慢性病發生和發展相關的特征變量。例如，通過建立預測模型和訓練數據的學習，找出與慢性病關聯度較高的因素。這些因素可能包括生理指標（如血壓、血糖），飲食習慣（如高鹽、高脂飲食）、生活方式（如缺乏運動）和心理因素（如焦慮、抑郁）等[4]。

（二）公共衛生監測系統

1.區域性疾病趨勢分析

在公共衛生監測系統中，大數據技術可以應用于區域性疾病趨勢分析，通過收集、整合和分析大量的健康數據，系統能夠實時掌握區域內慢性病的發病趨勢、疾病分布特點和疾病負擔等信息，為公共衛生決策提供科學依據。通過大數據分析方法，系統可以對這些數據進行統計分析，發現疾病發病的趨勢和分布特點，例如，系統可以計算出區域內某類慢性病的發病率、死亡率、疾病負擔等指標，并根據時間、地區和人群等因素進行趨勢分析。公共衛生監測系統還可以利用地理信息系統（GIS）技術，將疾病發病數據與地理位置信息相結合，實現對疾病分布特點的分析，通過繪制疾病地圖，系統可以清晰地展示區域內慢性病的空間分布特征，從而為衛生部門制定防控策略提供可視化的支持。同時，系統還可以利用大數據分析方法對疾病發病的影響因素進行分析和研究，例如，通過多元回歸分析等方法，系統可以發現區域內慢性病的發病與某些風險因素（如飲食結構、運動水平、遺傳因素等）之間存在關聯。

2.突發事件應急響應

公共衛生監測系統在大數據技術的支持下，可以應用于突發事件應急響應。在慢性病防控中，突發事件如疫情、災害等可能對慢性病患者的健康狀況產生不利影響。因此，建立完善的公共衛生監測系統對于及時發現和應對突發事件至關重要。具體來說，公共衛生監測系統可以利用實時數據采集技術，收集慢性病患者、醫療機構和公共衛生部門等相關數據，通過建立數據接口和數據交換平臺，系統可以實時獲取患者病情、診療信息、醫療資源使用等情況，以及醫療機構的環境監測數據、疫情報告數據等。這些數據被整合到公共衛生監測系統中，進行實時分析和可視化展示，以便衛生部門及時了解慢性病患者的病情和分布情況。公共衛生監測系統還可以利用大數據分析技術對突發事件的影響進行預測和模擬，通過建立數學模型和人工智能算法，系統可以對突發事件與慢性病之間的關聯進行建模和分析，預測疾病傳播趨勢和影響范圍。

（三）健康行為追蹤與干預

1.健康素養提升項目

在慢性病防控中，大數據技術可以應用于健康行為追蹤與干預，其中，健康素養提升項目是一個重要的應用領域。通過收集和分析大量的健康數據，系統可以追蹤并干預個體的健康行為，以提高慢性病的預防效果和管理效果。健康素養提升項目的基本思想是通過慢性病患者的健康行為改變，促進患者的自我管理和健康習慣養成，從而提高患者的健康素養水平，在此過程中，大數據分析技術可以發揮重要作用。健康素養提升項目收集個體的健康數據，包括生理指標、飲食記錄、運動情況、心理健康狀態等。

患者可以通過健康追蹤設備、手機應用或在線平臺等途徑，將這些數據上傳到系統中，系統使用大數據分析方法，對數據進行處理和分析，生成個體的健康行為模式和特征。在此基礎上，系統根據每個個體的健康行為模式和特征，定制個性化的健康管理計劃，包含針對性的健康建議、營養方案、運動計劃、心理健康指導等，旨在引導患者形成良好的健康習慣[5]。系統通過大數據分析，可以根據個體的數據變化和反饋信息，動態調整健康管理計劃，實現個體化的健康行為干預，通過健康素養提升項目的應用，患者可以得到個性化的健康管理和干預。健康行為追蹤與干預基于大數據的方法，根據個體的特點和需求提供針對性的健康指導和支持。

2.大數據驅動的健康教育與宣傳

在健康教育與宣傳方面，大數據可以發揮重要作用。通過大數據分析，可以更深入地了解慢性病患者的健康需求和習慣，從而制定更具有針對性的健康教育方案和宣傳策略。大數據可以提供豐富的數據資源，包括個體的健康數據、人口統計數據、媒體接觸數據等。這些數據可以幫助了解慢性病患者的健康知識和行為習慣，為制定健康教育方案提供依據，大數據分析可以幫助識別影響慢性病患者的關鍵因素和干預點。例如，根據數據分析結果，針對特定群體制定相應的健康教育內容，如飲食、運動、心理調節等，大數據還可以幫助用戶預測健康教育的影響和效果，為宣傳策略的調整提供依據。

四、結語

大數據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據，可以更全面地了解慢性病的風險因素、疾病模式以及個體的健康狀況?；诖髷祿治龅难芯靠梢詭椭l現慢性病患者的特征和需求，并為制定個性化的預防策略和干預措施提供科學依據，通過大數據分析，能夠實現慢性病的早期識別、預測和干預，從而提高防控效果和管理效率。為了更好地應對慢性病的挑戰，需要整合多領域的資源，形成協同合作的合力，在慢性病防控中，醫療機構、公共衛生部門、科研機構、社區組織以及患者個人等各方應共同參與，并建立起跨界合作和信息共享的機制。

參考文獻

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

[3]陳楚云，孫蓬飛，趙靜，等.北京社區人群促紅細胞生成素相關因素及其與10年心血管疾病風險的關系[J].北京大學學報（醫學版），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采集與大數據分析的健康管理新方法研究[J].循證護理，2023，9（05）：843-852.

[5]黃婭，李運明，雷麗.Lasso Logistic回歸模型識別脂肪肝風險因素效果研究[J].甘肅科學學報，2021，33（04）：45-51.

作者單位：信陽職業技術學院醫學院

責任編輯：張津平、尚丹