亚健康人群信息采集和自动分析平台的研制思路

王利敏，赵 歆，陈家旭，崔华廷，崔海珍，王艳丽

（1.北京中医药大学基础医学院，北京100029； 2.清华同方知网（北京）技术有限公司，北京100084）

20世纪80年代中期，前苏联学者N.布赫曼（Berkman）教授首次提出除了健康状态和疾病状态外，人体还存在一种既非健康亦非患病的中间状态，即“第三状态”。我国学者王育学将其称为“亚健康状态”，其具体表现为活力降低、功能和适应能力减退的症状，但不符合现有疾病分类中的疾病诊断标准，是人体处于健康和疾病之间的一种低质状态。

随着我国医疗卫生工作的“战略前移”，以往“重疾病、轻预防”的思想观念正在发生改变。中国工程院院士刘德培呼吁，医疗卫生服务模式必须实现“从注重疾病诊治到对生命全过程和健康的监测，疾病控制重预防治未病”这一转变。结合中医“治未病”的思路，研究亚健康基础数据库结构、数据收集和数据管理的共性技术和方法，建立亚健康基础数据库，实现亚健康数据共享，对亚健康人群进行跟踪、干预等，可以从源头上降低重大疾病的发生率，有效控制社会医疗费用支出，极大地节约我国医药卫生资源。

1 研究现状

目前，亚健康状态人群一般特征信息的采集，主要是通过临床流行病学横断面调查获取之后，采用目前常用的流行病学横断面调查的数据库设计软件——Epidata作为数据库开发软件、数据录入工具。应用SPSS或SAS等统计软件进行数据处理和统计分析，如频数统计、方差分析、卡方检验、Logistic回归分析、因子分析等［1-2］。据此来分析亚健康状态人群的现患率、人口学一般特征分布规律、危险因素、临床表现特征、证候分布规律等。但在利用Epidata建立亚健康流行病学数据库时，发现了一些问题：数据库软件不稳定，在连续使用该软件12 h以上时，易出现记录丢失的现象，且记录文件一旦出现一个记录的损毁，会导致整个记录文件无法打开；文本字段过多时，后期统计分析受到影响［3］；此外，对于亚健康人群的体检资料及相关生化、生理指标检测资料未能实现整合，查询、统计以及数据扩充功能尚不完善等。

国家“十一五”科技支撑计划课题“亚健康基础数据库及其数据管理共性技术的研究”，对于亚健康中医干预数据库的数据结构进行了探讨［4］，提出个体情况基础数据、症状数据、体检数据是亚健康状态辨识的前提和支撑；此外，亚健康在线评测系统的设计开发和应用，为用户进行健康测试、健康查询和获取健康指导提供了便利。但上述研究尚未涉及亚健康状态人群相关生理、生化指标的检测资料，且尚未运用基于数据挖掘方法构建的亚健康状态及中医证候预测模型来判别亚健康状态及其中医证候分类。

本课题组在全国5个中心收集了亚健康人群（共2 500例）以及健康人群、疾病人群的问卷信息、体检资料和相关生理、生化指标检测资料等，建立亚健康状态人群的信息采集和分析平台，规范收集统一的、完整的亚健康状态人群个体情况基础数据、症状数据和一般体检资料、生化生理指标检测资料等，运用数据挖掘的方法，对上述数据进行定性、定量和定位的准确分析，判断亚健康状态与否及其中医证候分类。

2 研究内容

2.1 设计信息采集界面，建立亚健康人群基本信息数据库

根据本课题组制定的《亚健康状态中医证候调查问卷》格式，设计被调查人群的Web信息采集界面，该界面应友好、简洁，使用方便，并具备扩展功能，如：扩展采集被调查人群的体检结果信息，以及其他需要补充的相关信息等。在此基础上，利用数据存储量大、运行稳定的SQL server建立亚健康人群基本信息数据库。

2.2 根据相关预测模型及统计方法，实现数据信息的自动分析

根据本课题组制定的亚健康评判标准，包括诊断标准、纳入标准、排除标准，与体检结果、相关生理生化指标检测结果结合，在采集被调查者信息后，通过亚健康状态预测模型自动判断其是否处于亚健康状态。结合亚健康状态中医证候分类标准，在采集被调查者信息后，通过亚健康状态中医证候预测模型自动判断其中医证候分类。将常用的统计方法程序（如：频数统计、方差分析、卡方检验等）与后台分析程序相结合，对数据信息进行自动统计分析。

2.3 智能检索，信息分析，数据统计

根据设定的前台Web界面显示字段，实现采集信息的Web界面浏览及对采集信息相应字段的快速、智能检索。根据对被调查人群信息的自动分析，在此界面上输出其分析结果，包括：是否为亚健康；属于何种中医证候分类及其主要症状表现，并提出包括饮食、生活起居、情绪调节等方面的养生指导建议。可查询被调查人群的性别比例、年龄比例、职业分布等人口学一般信息的分布特征，以及其他常用统计方法的统计结果输出。

2.4 系统多用户角色，多用户权限

设计完善的系统分层维护管理权限，如：一般浏览者、参与信息采集的被调查者、信息采集员、数据管理员、系统管理员等角色，并实现系统的可扩展功能，如：增加信息采集字段、增加统计方法、改变Web浏览页面的显示字段等。

3 研究方案

基于B/S、C/S架构，采用NET开发平台，实现数据采集和数据自动分析、数据检索平台的设计与开发。平台主要包括以下基本功能模块：

3.1 系统管理界面

系统管理员登陆系统管理界面，管理各种角色，具体角色及其权限如下：一般浏览者只可浏览信息显示Web界面，在该界面上实现信息浏览、检索和一般统计分析结果浏览；参与信息采集的被调查者可在一般浏览者权限基础上，根据姓名和系统给定的唯一标识号，登陆后浏览自身亚健康状况和养生指导建议；信息采集员在一般浏览者权限基础上，可登陆信息采集Web界面，负责信息采集；数据管理员在一般浏览者权限基础上，可根据课题研究需要，对数据库信息进行统计分析，该统计分析可以是平台嵌入的统计功能，也可以是将数据输出为相应统计软件（如SARS、SPSS、R软件等）所需数据格式，再进行相应的统计分析，并根据需要将统计分析结果发布在信息显示浏览Web界面；系统管理员则包括上述全部角色的权限，并可对上述角色进行管理，如：新增、删除、权限更改等。

3.2 信息采集Web界面

基本格式参考本课题组制定的《亚健康状态中医证候调查问卷》格式，预留出体检结果采集入口，其字段包括基本体检项目，如血常规、尿常规、血生化、心电图结果、B超结果等，以及与课题研究相关的生理、生化指标结果采集入口，如免疫球蛋白I－gA、免疫球蛋白 IgG、β-内啡肽 （β-EP）、 皮质醇（Cor）、睾酮（T）、促肾上腺皮质激素（ACTH）、T 细胞亚群 CD3+、CD4+等指标。

3.3 后台分析界面

亚健康状态及其中医证候分类自动分析的参考标准包括：亚健康状态评判标准、纳入标准和排除标准；基于问卷调查数据和相关生理、生化指标检测数据，利用数据挖掘方法构建的亚健康状态预测模型；基于问卷调查数据和相关生理、生化指标检测数据，利用数据挖掘方法构建的亚健康状态中医证候预测模型；一般统计方法模块中，嵌入如频数统计、方差分析、卡方检验等方法；养生指导建议模块根据系统自动分析判断的亚健康状态中医证候类型，提供各中医证候分类相对应的养生指导建议。

3.4 信息浏览Web界面

该界面显示内容可根据权限不同，包括以下两种显示：针对一般浏览者，可浏览亚健康相关知识，包括亚健康定义、常见症状、中医证候分类等；根据系统提供的统计方法，浏览对亚健康人群数据信息进行的统计分析结果及图示，了解年龄、性别、职业、地区、文化程度等因素对亚健康人群的影响。针对参与亚健康信息采集的被调查者，除浏览上述信息外，还可通过系统认证，登陆后浏览自身亚健康状态的详细信息，主要为问卷信息和体检信息，以及是否为亚健康状态及其中医证候分类、养生健康指导建议。

综上所述，通过解决集信息采集及查询、数据统计分析、亚健康状态及其中医证候分类的自动评价以及相应养生指导建议等多功能于一身的平台建立，以期构建规范的、完善的、数据量丰富的、可实现数据共享的亚健康人群基本信息数据库。

［1］谢雁鸣，文天才，于嘉，等.北京地区亚健康流行病学数据库的建立及数据管理质量控制［J］.中国中医药信息杂志，2006，13（4）：103-104.

［2］于春泉，刘洋，汪洋，等.3 568例亚健康人群人口学特点的分层分析［J］. 天津中医药，2006，23（1）：20-23.

［3］司超增，单广良，赵屹.亚健康在线评测系统的设计开发［J］.预防医学情报杂志，2009，25（5）：385-388.

［4］张早华，李国宝，刘明，等.亚健康中医干预数据库数据结构的探讨［J］.中国中医药信息杂志，2009，16（4）：94-96.