健康醫療大數據助力健康中國建設

吳息鳳

浙江把健康產業發展置于優先發展戰略地位，“互聯網+”、生命健康、新材料是浙江的三大科創高地。浙江全面實施“大健康”戰略，強化“三醫”聯動改革、“六醫” 統籌發展，打造健康中國省域示范區?！皵底纸】怠笔俏磥斫】档闹饕螒B，要借助健康醫療大數據助力健康中國建設。

大數據在疫情防控中發揮重要作用

大數據在疫情防控中起到了分級分區精密智控、疫情傳播主動追蹤、防疫物資智能調配、醫療救治提質增效、疫情趨勢精準預測等作用。浙江首創“一圖一碼一指數”，其中“一圖”是指五色疫情圖。浙江以縣域為單元，對全省各縣（市、區）疫情情況進行風險評估，用五色反映疫情風險等級，每日一報讓全社會知曉各縣域疫情動態。

“一碼”指健康碼，是以大數據為支撐的個人健康憑證，分綠碼、黃碼、紅碼三種，可在手機上自行申報，后臺審核生成屬于個人的二維碼，實施人員出入通行動態管理。顯示“綠”碼者，亮碼通行;“黃”碼和“紅”碼，則需要分別自我隔離7天和14天，并進行健康打卡，滿足條件后二維碼會轉為綠色。健康碼的推行打通了通信、醫療等大型數據孤島，是數字化治理一大創新嘗試。

“一指數”指管控指數和通暢指數，是評價衡量各地防輸入、防集聚和通暢物流、人流、商流的風向標。

大數據能精準預測疫情傳播，構建預警預測模型。大數據能夠預測新型冠狀病毒新增確診人數和累計確診人數變化趨勢，估計隨時間變化的基本再生數，預測人員流動對疫情擴散的影響，預測不同防控措施對新增確診人數和累計確診人數變化趨勢的影響，預測新確診變化率的變化趨勢，預警新型冠狀病毒肺炎及構建風險評估模型。

大數據有助于研判疫情防控措施，輔助制定政策。境內可以預測疫情，為復工復學提出建議，評估短期疫情發展趨勢、武漢封城減緩疫情傳播效果、疫情防控舉措等;境外可以獲取當前COVID—19疫情狀況，研判各國采取COVID—19防控措施強度，知曉中國和不同國家航空客流量及中國在不同國家的僑民、留學生數量，量化不同國家輸入病例的可能性，并針對不同國家地區的來華旅客制定防控政策。

大數據賦能慢性病精準防控

中國的慢性病患病率已達23%，死亡率已占全部死因的86%，惡性腫瘤已成為威脅我國人民生命健康的首要原因。2015年中國主要癌癥發病數估計為429萬，死亡人數為281萬，每分鐘就有7個人診斷為癌癥。過去14年間我國腫瘤發病人數增加了130.6%，死亡人數增加了87.1%。慢性病防控變得越來越重要。

大數據可以賦能公共衛生。針對慢性病，可以建立標準化的大數據庫和大樣本庫平臺。采集健康人群、高危人群和癌癥/慢性病患者人群的社區信息、個人信息、基因和分子信息并長期追蹤，可以達到精準預測、預警、預防的目的。MD安德森癌癥中心是美國常年來排名第一的腫瘤專科醫院，建立了病歷數據庫，為臨床醫師核心醫療評估服務，作為全院科研平臺，是美國腫瘤病人病史數據庫的典范。中心建立了20萬人的癌癥病人大型隊列，作為尋找臨床檢測指標和預測模型的珍貴資源。病例數據庫可以輔助核心醫療評估、為高風險患者分流、轉化醫學研究。

大數據可以發現并驗證可改變的致病危險因素，實現由觀察型研究轉化成公共衛生政策實施和循證干預。這方面的一個典型例子，是發現運動可延長壽命及減少死亡率。美國的指南建議每天要進行30分鐘以上的運動，但是民眾的依從性小于30%。而吳教授研究發現：每天走路15分鐘，即可延長壽命3年，減少死亡率14%?！读~刀》雜志特邀專家評述稱這項研究發現具有非常高的可行性，《國務院關于實施健康中國行動的意見》也提出要打造15分鐘健身圈。

借助大數據，還發現了膳食對肺癌和膀胱癌的影響。研究發現，粗糧引起的血糖上升比細糧慢，引起血糖上升快的食物會增加患肺癌的風險，含鐵量高的食物則能降低患肺癌的風險;燒烤、高溫油炸等烹飪方式產生的雜環胺類物質會增加腎細胞癌的發生風險，細胞代謝不利基因、不運動、高能量攝入會增加20倍膀胱癌的發生風險。

人工智能與營養健康大數據研究的重點方向有：基于移動互聯網構建具有地域代表性的農產品、粗加工食品、預包裝食品和菜肴的食品安全與營養健康大數據平臺，并在此基礎上開展營養健康大數據的分析、挖掘和相關應用研究;創新性地發展基于人工智能的食物圖像識別和多模態食物營養信息自動采集技術，并以慢性病防治為主要目標、開發在線膳食調查和營養評估系統;依托大型前瞻性和干預性隊列研究平臺，以人工智能為工具，以循證醫學為基礎，系統研究營養代謝性疾病的致病因素，以肥胖、糖尿病、心血管疾病和腫瘤防治為突破口，開展精準營養的基礎研究和轉化應用研究。

借助大數據建立創新臨床檢測平臺。以BRCA遺傳變異檢測在乳腺癌的臨床應用為例，如果有乳腺癌家庭史，做了BRCA1、BRCA2變異檢測后結果呈陽性，說明有50%—70%的乳腺癌發生風險。但做了預防性雙乳切除術后，就能降低乳腺癌發生風險至5%。

借助大數據構建疾病臨床決策及醫學人工智能平臺，進行個體化風險預測、循證篩查，提出個體化預防/干預措施，做出個體化臨床決策。可以在整個疾病連續體中利用風險預測AI工具，包括早期檢測、篩查、治療反應、復發/進展和存活率。借助大數據可以建立整合分子、環境和臨床多層次因素的個體化風險預測模型，預估早期非小細胞肺癌的復發風險。

借助大數據構建互聯網+醫保的慢性病管理平臺，助力智慧家庭醫生打造，服務智能化未來社區建設。如10月29日，浙江省醫療保障局和浙江大學發文，成立浙江大學醫療保障大數據和政策研究中心，以便全面提升醫保質量。

大數據助力健康城市研究。借助大數據，可以精準預測、預警、預防、管理和治療城市中的相關疾病，減少這些疾病的發生、促進公眾健康，創造更健康的城市環境，引導人們選擇健康的生活方式。健康醫療大數據還能推動醫療、醫保、醫藥“三醫聯動”改革。

（作者單位：浙江大學公共衛生學院）