基于大数据分析的慢性非传染性疾病风险因素识别与预防策略研究

吕红春?梁岩岩?赵玉霞

摘要：基于大数据分析，探讨慢性非传染性疾病的风险因素识别与预防策略。通过挖掘庞大的健康数据，可以准确识别各种慢性疾病的风险因素，为疾病的早期干预和预防提供科学依据。通过病例跟踪与监测系统和公共卫生监测系统，可以实时跟踪慢性病患者的疾病状态、治疗效果和生活习惯等数据，为制定预防策略和干预措施提供科学依据。同时，大数据技术还可以应用于健康行为追踪与干预，提高慢性病的预防效果和管理效果。

关键词：大数据分析；慢性非传染性疾病；病例跟踪与监测系统；公共卫生监测系统

一、前言

慢性非传染性疾病在全球范围内已成为重要的公共卫生问题，严重影响人们的健康和生活质量。慢性非传染性疾病包括心血管疾病、糖尿病、肥胖和某些癌症等，其发病率和死亡率不断增加，给社会和个人带来了沉重的负担。因此，深入研究慢性非传染性疾病的风险因素并制定相应的预防策略，具有重要的现实意义和科学价值。大数据时代为慢性非传染性疾病的研究提供了全新的机遇。通过收集和分析庞大的健康数据，可以准确地识别各种慢性疾病的风险因素，从而为疾病的早期干预和预防提供科学依据[1]。大数据的分析能够帮助了解个体的生活习惯、饮食偏好、运动水平等与慢性疾病的关联，为制定个性化的预防策略提供参考依据。本研究基于大数据分析，全面探讨慢性非传染性疾病的风险因素，并提出相应的预防策略，有望为慢性非传染性疾病的预防和管理提供科学依据和有效策略。

二、慢性非传染性疾病风险因素识别

（一）已有风险因素识别方法及局限性

目前，慢性非传染性疾病风险因素的识别主要依赖于传统的流行病学方法和医学统计模型，通常通过收集病例和对照的数据分析疾病的相关因素，如年龄、性别、遗传因素、吸烟、饮食和运动等。然而，这些方法存在一定的局限性。首先，它们依赖于样本数据的代表性，但在大数据时代，样本数据往往更加庞大且多样，能够更好地反映个体的真实情况。其次，传统的流行病学方法往往只能分析已知的风险因素，而无法识别更多的潜在影响因素，传统的医学统计模型在处理大数据时，可能会遇到数据噪声和异方差等问题，导致结果的准确性和可靠性受到影响。同时，这些模型往往缺乏对个体特征和需求差异的考虑，难以制定个性化的预防策略。

相比之下，大数据分析的方法在慢性非传染性疾病风险因素识别方面具有显著的优势。它可以处理海量的个体数据，发现隐藏在数据背后的潜在影响因素。通过机器学习和人工智能技术，大数据可以自动挖掘出数据中的模式和关联，而无需人工干预。大数据分析的方法还可以考虑个体的社会经济背景、教育背景、环境因素等潜在影响因素，从而更全面地了解慢性非传染性疾病的形成机制和传播规律。

（二）基于大数据的风险因素识别模型构建

在慢性非传染性疾病风险因素识别中，可以使用逻辑回归模型构建基于大数据的风险因素识别模型。逻辑回归是一种常用的分类算法，适用于慢性疾病的风险因素识别[2]。具体的模型公式如下：

假设有n个特征变量（x1， x2， ...， xn），其中x1代表性别，x2代表年龄，x3代表饮食结构，x4代表运动水平，以此类推。另外，设y为二元分类响应变量，表示是否患有慢性非传染性疾病。

逻辑回归模型公式如下所示：

P（y=1 | x） = 1 / [1 + exp（-z）]

其中，z为线性函数：

z = β0 + β1*x1 + β2*x2 + ... + βn*xn

β0，β1， β2， ...，βn为模型的系数。

在构建模型时，需要通过大数据的分析，使用最大似然估计方法来估计模型系数。最大似然估计的目标是通过调整系数的值，使得模型所预测的响应概率和实际观测到的概率尽可能接近。在模型构建完成后，可以通过模型对新的样本进行预测。首先，将新样本的特征值带入逻辑回归模型中，计算线性函数z值。然后，将z值代入逻辑回归模型的激活函数中，得到患病的概率P（y=1 | x）。根据概率值，可以将样本进行分类，如果P（y=1 | x）大于某个阈值，可以判断该样本具有较高的患病风险。

（三）常见慢性病风险因素的挖掘与分类

在慢性非传染性疾病风险因素识别与预防策略研究中，大数据分析方法在挖掘和分类常见慢性病风险因素方面具有重要价值。本文将结合具体案例，介绍大数据分析方法在常见慢性病风险因素挖掘与分类中的应用。

以我国XM市为例，对该市居民的医疗健康档案、生活方式调查数据等进行收集和整理，以高血压、糖尿病、心血管疾病等慢性病为研究对象。本研究利用PCA（主成分分析）方法對数据进行降维，将原始数据转化为更具代表性的几个主成分，通过这种方式观察不同疾病之间的风险因素是否存在共性。在此基础上，使用K-means聚类算法将风险因素分为若干类别，每个类别代表一种风险因素。例如，在高血压相关风险因素中，研究发现年龄、体重指数（BMI）、空腹血糖等指标具有较高的聚类效果。在糖尿病相关风险因素中，聚类结果包括饮食结构、运动水平、家族病史等，具体结果结果见表1。

（四）跨地区、跨人群的风险因素普遍性与差异性分析

在慢性非传染性疾病风险因素识别与预防策略研究中，分析跨地区、跨人群的风险因素普遍性与差异性是十分重要的。大数据分析可以提供广泛的样本和全面的数据，从而深入研究不同地区和人群之间的慢性病风险因素的共性和差异。下面以我国华北地区的北京和华南地区的广州为例，对肥胖的风险因素进行普遍性与差异性分析。收集了两个地区随机抽样的10，000名居民的健康档案和生活方式调查数据，并进行大数据分析。首先，通过聚类分析发现两个城市的肥胖风险因素主要包括饮食结构、运动水平和遗传因素。随后，进行了如下分析：

1.饮食结构

在北京市，常见的肥胖风险因素包括高盐饮食和高油炸食物摄入。在广州市，常见的肥胖风险因素则包括高糖饮食和高淀粉食物摄入。具体统计数据如图1所示。

2.运动水平

在北京市区，较低的运动水平被认为是肥胖的主要风险因素。在广州市，较多的久坐时间被认为是肥胖的主要风险因素。具体统计数据如表2所示。

3.遗传因素

在两个城市，遗传因素都被认为是导致肥胖的重要风险因素，分别占比30%和40%。

通过以上分析可见，虽然肥胖的风险因素普遍存在于不同地区的人群中，但不同地区的风险因素存在一定的差异。北京市的肥胖风险因素主要集中在高盐和高油炸食物摄入，广州市则以高糖和高淀粉食物摄入为主。此外，两个城市的运动水平也存在差异，风险因素与北京市较低的运动水平、广州市较多的久坐时间有关。这种差异性的分析有助于制定针对性的防控策略，提高防控效果。

三、大数据在慢性病防控中的具体预防策略

（一）病例跟踪与监测系统

1.个案信息收集与整合

病例跟踪与监测系统通过收集个案信息并进行整合，能够实时跟踪慢性病患者的疾病状态、治疗效果和生活习惯等数據，为慢性病的防控提供科学依据。在病例信息收集与整合方面，病例跟踪与监测系统利用大数据技术实现对慢性病患者各类信息的收集与整合，包括基本信息（如姓名、性别、年龄）、疾病诊断信息、医学检查结果、治疗过程等[3]。通过与医院信息系统的连接，可以将多个数据源的信息进行汇总，形成全面的慢性病患者档案。

2.病例特征分析与预警

病例跟踪与监测系统在大数据技术的支持下，不仅可以收集和整合慢性病患者的个案信息，还可以对这些数据进行病例特征分析与预警。通过大数据分析方法，系统能够识别与慢性病相关的特征变量，并提供患者的风险预警，为慢性病的防控提供及时的指导和干预。在病例特征分析与预警方面，病例跟踪与监测系统可以通过大数据分析算法（如机器学习和人工智能）对患者的数据进行处理和分析，发现与慢性病发生和发展相关的特征变量。例如，通过建立预测模型和训练数据的学习，找出与慢性病关联度较高的因素。这些因素可能包括生理指标（如血压、血糖），饮食习惯（如高盐、高脂饮食）、生活方式（如缺乏运动）和心理因素（如焦虑、抑郁）等[4]。

（二）公共卫生监测系统

1.区域性疾病趋势分析

在公共卫生监测系统中，大数据技术可以应用于区域性疾病趋势分析，通过收集、整合和分析大量的健康数据，系统能够实时掌握区域内慢性病的发病趋势、疾病分布特点和疾病负担等信息，为公共卫生决策提供科学依据。通过大数据分析方法，系统可以对这些数据进行统计分析，发现疾病发病的趋势和分布特点，例如，系统可以计算出区域内某类慢性病的发病率、死亡率、疾病负担等指标，并根据时间、地区和人群等因素进行趋势分析。公共卫生监测系统还可以利用地理信息系统（GIS）技术，将疾病发病数据与地理位置信息相结合，实现对疾病分布特点的分析，通过绘制疾病地图，系统可以清晰地展示区域内慢性病的空间分布特征，从而为卫生部门制定防控策略提供可视化的支持。同时，系统还可以利用大数据分析方法对疾病发病的影响因素进行分析和研究，例如，通过多元回归分析等方法，系统可以发现区域内慢性病的发病与某些风险因素（如饮食结构、运动水平、遗传因素等）之间存在关联。

2.突发事件应急响应

公共卫生监测系统在大数据技术的支持下，可以应用于突发事件应急响应。在慢性病防控中，突发事件如疫情、灾害等可能对慢性病患者的健康状况产生不利影响。因此，建立完善的公共卫生监测系统对于及时发现和应对突发事件至关重要。具体来说，公共卫生监测系统可以利用实时数据采集技术，收集慢性病患者、医疗机构和公共卫生部门等相关数据，通过建立数据接口和数据交换平台，系统可以实时获取患者病情、诊疗信息、医疗资源使用等情况，以及医疗机构的环境监测数据、疫情报告数据等。这些数据被整合到公共卫生监测系统中，进行实时分析和可视化展示，以便卫生部门及时了解慢性病患者的病情和分布情况。公共卫生监测系统还可以利用大数据分析技术对突发事件的影响进行预测和模拟，通过建立数学模型和人工智能算法，系统可以对突发事件与慢性病之间的关联进行建模和分析，预测疾病传播趋势和影响范围。

（三）健康行为追踪与干预

1.健康素养提升项目

在慢性病防控中，大数据技术可以应用于健康行为追踪与干预，其中，健康素养提升项目是一个重要的应用领域。通过收集和分析大量的健康数据，系统可以追踪并干预个体的健康行为，以提高慢性病的预防效果和管理效果。健康素养提升项目的基本思想是通过慢性病患者的健康行为改变，促进患者的自我管理和健康习惯养成，从而提高患者的健康素养水平，在此过程中，大数据分析技术可以发挥重要作用。健康素养提升项目收集个体的健康数据，包括生理指标、饮食记录、运动情况、心理健康状态等。

患者可以通过健康追踪设备、手机应用或在线平台等途径，将这些数据上传到系统中，系统使用大数据分析方法，对数据进行处理和分析，生成个体的健康行为模式和特征。在此基础上，系统根据每个个体的健康行为模式和特征，定制个性化的健康管理计划，包含针对性的健康建议、营养方案、运动计划、心理健康指导等，旨在引导患者形成良好的健康习惯[5]。系统通过大数据分析，可以根据个体的数据变化和反馈信息，动态调整健康管理计划，实现个体化的健康行为干预，通过健康素养提升项目的应用，患者可以得到个性化的健康管理和干预。健康行为追踪与干预基于大数据的方法，根据个体的特点和需求提供针对性的健康指导和支持。

2.大数据驱动的健康教育与宣传

在健康教育与宣传方面，大数据可以发挥重要作用。通过大数据分析，可以更深入地了解慢性病患者的健康需求和习惯，从而制定更具有针对性的健康教育方案和宣传策略。大数据可以提供丰富的数据资源，包括个体的健康数据、人口统计数据、媒体接触数据等。这些数据可以帮助了解慢性病患者的健康知识和行为习惯，为制定健康教育方案提供依据，大数据分析可以帮助识别影响慢性病患者的关键因素和干预点。例如，根据数据分析结果，针对特定群体制定相应的健康教育内容，如饮食、运动、心理调节等，大数据还可以帮助用户预测健康教育的影响和效果，为宣传策略的调整提供依据。

四、结语

大数据分析在慢性病防控中扮演着重要的角色。通过收集、整合和分析大量的健康数据，可以更全面地了解慢性病的风险因素、疾病模式以及个体的健康状况。基于大数据分析的研究可以帮助发现慢性病患者的特征和需求，并为制定个性化的预防策略和干预措施提供科学依据，通过大数据分析，能够实现慢性病的早期识别、预测和干预，从而提高防控效果和管理效率。为了更好地应对慢性病的挑战，需要整合多领域的资源，形成协同合作的合力，在慢性病防控中，医疗机构、公共卫生部门、科研机构、社区组织以及患者个人等各方应共同参与，并建立起跨界合作和信息共享的机制。

参考文献

[1]路曼，周小春，刘芳香，等.糖尿病肾病合并心血管疾病的影响因素分析及风险预测模型构建[J].中国医药，2023，18（12）：1812-1816.

[2]李琳，苏森森，安然，等.2型糖尿病合并糖尿病肾脏疾病风险因素及鉴别诊断模型构建[J].中国老年学杂志，2023，43（22）：5405-5411.

[3]陈楚云，孙蓬飞，赵静，等.北京社区人群促红细胞生成素相关因素及其与10年心血管疾病风险的关系[J].北京大学学报（医学版），2023，55（06）：1068-1073.

[4]陈小勇，杨博雄，赵帅，等.基于可穿戴式生理指标采集与大数据分析的健康管理新方法研究[J].循证护理，2023，9（05）：843-852.

[5]黄娅，李运明，雷丽.Lasso Logistic回归模型识别脂肪肝风险因素效果研究[J].甘肃科学学报，2021，33（04）：45-51.

作者单位：信阳职业技术学院医学院

责任编辑：张津平、尚丹