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大数据时代下慢性病防控新模式的研究进展

随着我国社会经济的发展、城市化进程的不断加快、居民生活行

为/方式等的改变，以癌症、高血压等为代表的慢性非传染性疾病（简

称慢性病）的患病率逐年升高，慢性病正严重威胁着我国居民的健康

[1]。2019年，我国因慢性病死亡人数占总死亡人数的88.5%[2]。纵

观全球，慢性病已成为全球性的重大公共卫生问题，全球因慢性病死

亡人数占全因死亡人数的60%以上[3]。近年来，信息技术和互联网的

飞速发展，使我国医疗卫生领域积累了种类繁多、形式多样的健康大

数据资源[4]。大数据时代的到来，为我国慢性病防控难题的解决提

供了新模式、新方法。在信息化快速发展的大背景下，如何利用大数

据制定出新的信息化慢性病防控方案，以适应居民日益增长的慢性病

管理需求，改善日益严峻的慢性病防控形势，已成为当今慢性病管理

领域的一大研究热点[5]。本文通过对大数据在国内外慢性病防控中

的应用情况进行梳理，以期为慢性病防控新模式的开发与深入研究提

供参考与依据。

1大数据在慢性病防控中的意义

传统慢性病管理模式主要包括生物医学管理模式、认知行为干预

模式和心理动力干预模式，是长久以来医学各领域通过积极探索而形

成的有效模式[6]。然而，传统慢性病管理模式仍存在一定不足：（1）

人群监测范围受限，监测的危险因素种类少，监测数据的准确性、连

续性和完整性难以保证；（2）预防和管理策略多具有通用性，在制定

和实施时未能充分考虑个体需求的差异；（3）个体自我管理能力较弱、

缺乏慢性病相关知识、依从性较差，导致健康干预效果减弱[6]。而大

数据的利用成为改变现状、突破瓶颈的关键点。

近年来，在数据爆炸式增长的背景下，大数据这一术语应运而生。

大数据的特点可用3v概括，即大量（volume）、高速（velocity）

和多样（variety）；还有一部分学者认为大数据具有5v特点，即大

量（volume）、高速（velocity）、多样（variety）、价值（value）

和真实性（veracity）[7，8，9]。在大数据时代，数据已成为世界各

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国的基础性战略资源。做好数据治理不仅有助于提高政府的社会治理

能力，还有利于提升公共服务水平。此外，大数据技术的产生与发展

也推动了信息技术的飞速发展。过去的二十年里，组学、可穿戴设备、

传感器、人工智能、数字医疗与创新技术取得了巨大的进步，并被应

用于精准化、个体化医疗领域[10]。移动健康管理设备可通过人体体

征传感器获取个体的健康大数据，如慢性病特征（心率、血压、血糖

等）及生活/行为习惯（吸烟、饮酒、睡眠情况等）等方面的信息，并

将其上传至云平台，进而使患者/医务人员能够随时随地对自身/患者

的健康状况进行监测，有效地改善了传统慢性病管理模式下，人群健

康数据可获得性水平较低、连续性不足和时效性较差等问题[11]。除

了可助益个体水平上的慢性病防控外，医疗健康大数据的应用还能为

群体水平上的慢性病防控带来新模式，助力实现慢性病群体特征刻画、

慢性病发展预测等，进而可促进慢性病并发症风险防范和预警效果、

慢性病防治工作水平的提升[12]。随着大数据逐步应用于慢性病防治

管理领域，国内外许多学者对慢性病防控新模式开展了研究，且相关

研究工作已取得了一定的成效。

2大数据在慢性病风险预测中的应用