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基于大數(shù)據(jù)老年多重慢性病風險預測模型構建探究

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2024年11月24日 21:55

慢性病(簡稱“慢病”)患病率隨年齡增長呈上升趨勢，老年人成為慢病侵襲的重災區(qū)[1]。全世界60歲以上人口占比將從2000年的11%增長至2050年的22%[2]，慢病占全球死亡人數(shù)的30%[3]。2018年末我國慢病患病人數(shù)約為3億，≥65歲老年人的慢病患病率為50.00%，預計到2050年老年人口將超過4億，老齡化水平達30%以上[4]。老年人慢病患病率及共病率高，需終身服藥，衛(wèi)生資源消耗巨大[5]。我國因慢病而死亡的人數(shù)比例已經(jīng)高達85%，慢病已成為我國居民死亡的首要原因[6]。老年人身、心及社會3個方面的健康問題很多是由慢病導致的，而其中多數(shù)可通過采取健康行為來預防或延緩其發(fā)生。當前信息化技術迅猛發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能等技術推動了新一代的科技革命。目前人工智能廣泛應用于臨床，而機器學習是其重要的一個分支，已應用于疾病輔助診斷、影像學及腫瘤篩查等領域。本文對國內(nèi)外老年慢病管理現(xiàn)狀進行述評，就基于大數(shù)據(jù)老年多重慢病風險預測模型構建進行探討。

1. 國內(nèi)外老年慢病管理現(xiàn)狀

1.1 國外老年慢病管理現(xiàn)狀

隨著對慢病管理質(zhì)量的深入研究，國外學者開發(fā)了改善慢病管理質(zhì)量的模型，其中慢性病照護模式(chronic care model，CCM)和慢性病創(chuàng)新照護(innovative care for chronic conditions，ICCC)框架被廣泛推崇和應用[7]。CCM通過慢病患者、醫(yī)務人員及醫(yī)療政策共同干預，在相應的時間和地點為患者提供精準照護[8]。ICCC框架包括宏觀、中觀及微觀3個層次的內(nèi)容，強調(diào)要關注質(zhì)量和人群，重視慢病預防，要求宏觀、中觀和微觀3個層面的協(xié)作配合[9]，美國、英國及澳大利亞等國廣泛應用CCM和ICCC對慢病進行管理取得顯著成效[10]。

信息技術的快速發(fā)展促進了衛(wèi)生保健體系的改革，美國近90%的醫(yī)院基于在線健康信息需求人群增加，開設了慢病自我管理門戶網(wǎng)站[11]。研究[12]報道，利用互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療對慢病患者進行管理和教育，可提高患者的治療依從性。在新冠疫情大流行期間，中國、美國及意大利醫(yī)療專家運用互聯(lián)網(wǎng)開展網(wǎng)上問診、指導患者用藥及康復訓練取得了較好成效[13-15]?；诨ヂ?lián)網(wǎng)的遠程醫(yī)療已運用于高血壓、糖尿病、冠心病及慢性腎臟病等疾病管理[16-18]。目前已有基于大數(shù)據(jù)在疾病診斷、治療指導、預后判斷和降低醫(yī)療成本等方面的研究報道[19-21]。

1.2 中國老年慢病管理現(xiàn)狀

傳統(tǒng)慢病管理(即契約式管理及自我管理)和互聯(lián)網(wǎng)+慢病管理是我國現(xiàn)階段老年慢病管理的主要模式。研究[22]報道, 對社區(qū)高血壓患者采取慢病自我管理模式可提高患者血壓達標率。但傳統(tǒng)慢病管理模式缺乏對患者進行規(guī)律和全程隨訪，缺乏對患者提供個性化的健康教育[23]。而互聯(lián)網(wǎng)+慢病管理模式可為慢病患者提供便捷、持續(xù)及個性化的精準服務[1]，在時間、空間和人力方面突破了傳統(tǒng)慢病管理模式的限制。通過基本公共衛(wèi)生服務項目，政府為老年人免費建立電子健康檔案，每年為≥65周歲老年人提供免費體檢[24]；通過建立科學合理的分級診療制度，形成“小病在基層、大病到醫(yī)院、康復回基層”的合理就醫(yī)格局[25]，目前我國慢病的主要防控地點已從醫(yī)院轉移到社區(qū)。

2. 物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術推動老年慢病管理模式的變革

通過可穿戴設備及智能設備將監(jiān)測到的個人健康信息上傳至云端，可為臨床決策提供大數(shù)據(jù)支撐和依據(jù), 實現(xiàn)從監(jiān)測到預警到干預的全方位、立體化的健康管理，從而提升慢病患者自我管理質(zhì)量[19, 26]。物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)推動著醫(yī)療信息向高效率、高質(zhì)量監(jiān)管和精準定位方向發(fā)展[27]。國內(nèi)已有基于大數(shù)據(jù)助力社區(qū)養(yǎng)老及老年人失能失智因素關聯(lián)的研究報道[28-29]。

近期針對慢病篩查和管理的模型有美國國家綜合癌癥網(wǎng)絡的肺癌篩查2020版[30], 日本乳腺癌學會乳腺癌篩查和診斷2018版[31]及澳大利亞2020版兒童和青少年2型糖尿病的篩查、評估和管理[32]。然而基于國外人群疾病風險評估模型并不完全適合中國人群，因此有必要構建適合中國人群自身特點的疾病風險評估模型。

慢病具有發(fā)病率高、病程長、知曉率低、控制率低、致殘致死率高的特點[33]，因此，開發(fā)準確有效的早期診斷及篩檢技術，建立完善的疾病普查制度、疾病風險評估和預警體系等是我國目前慢病防控的關鍵點。已有研究[34-35]報道，控制體重和降低吸煙率可使糖尿病和腦卒中患病率下降。故開展慢病危險因素評估及風險等級測量研究，實現(xiàn)疾病精準防控具有重要意義。

3. 基于大數(shù)據(jù)老年多重慢病風險預測模型構建探究

隨著信息通信技術的迅猛發(fā)展，醫(yī)療衛(wèi)生健康領域產(chǎn)生了大量關于患者的電子病歷、臨床診斷、治療、檢查及藥品等醫(yī)源性復雜數(shù)據(jù)。通過收集患者電子病歷和電子健康檔案中的人口學資料、慢病信息、檢查(檢驗)結果、診斷及用藥信息，為醫(yī)生決策提供數(shù)據(jù)支撐和依據(jù)，從而及時調(diào)整診療方案，可提高慢病控制率，降低醫(yī)療費用[36]。

3.1 機器學習在臨床診療中的應用

機器學習是指利用算法使機器在大量數(shù)據(jù)中學習，獲得對新數(shù)據(jù)分析和研究的方法，其訓練過程包括特征提取、數(shù)據(jù)預處理、模型優(yōu)化等步驟[37]。目前機器學習已被廣泛用于醫(yī)學影像處理及病理識別[36, 38]，乳腺癌及冠心病輔助診斷[39-40]，以及腦梗死風險模型構建[41]。

3.2 搭建老年慢病健康管理機器學習云平臺

利用大型綜合性醫(yī)院及社區(qū)衛(wèi)生服務中心電子信息系統(tǒng)，采集與獲取老年慢病數(shù)據(jù)，如健康檔案、個人飲食、運動、生命體征、睡眠、血壓、體重、血糖、診斷、治療、病史及家族史等，搭建老年慢病健康管理大數(shù)據(jù)云平臺。然后由軟件開發(fā)團隊通過對數(shù)據(jù)進行清理分析、特征提取，構建機器學習模型進行智能預測和挖掘潛在的病例信息，設計并實現(xiàn)老年慢病健康管理機器學習云平臺。該平臺為基于大數(shù)據(jù)老年多重慢病風險預測模型的構建奠定了基石，為對患者進行慢病高危因素篩查及慢病風險等級評估提供支撐數(shù)據(jù)，見圖 1。

3.3 構建基于大數(shù)據(jù)老年多重慢病風險評估預測模型

已有應用機器學習方法對CKD4期患者進行中醫(yī)慢病管理疾病預測模型建立并驗證的研究報道[42]。還有基于AI的慢病高危管理系統(tǒng)研究及應用的報道，該系統(tǒng)運用人工智能對慢病個人健康檔案進行健康狀況評估，實施個性化慢病管理，此舉可有效提高慢病管理效率和效果，從而降低死亡率，節(jié)約大量醫(yī)療費用[43]。趙笑顏等[44]通過研究指出，利用大數(shù)據(jù)，通過云計算與數(shù)據(jù)挖掘等技術可對具有相同危險因素人群做到“個體化”健康管理，為慢病高危者進行預警，從而指導其采取針對性的干預措施，有效降低慢病的發(fā)生。目前已有基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的腫瘤疾病模式分析與研究及基于云計算與醫(yī)療大數(shù)據(jù)的FP-Growth算法的優(yōu)化研究報道[45-46]。

醫(yī)療決策支持是智慧醫(yī)療的核心技術，以實時獲取和臨床積累的各種數(shù)據(jù)為基礎，通過大數(shù)據(jù)技術對海量醫(yī)療數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)的收集、整合、存儲、分析，采用機器學習技術，分析常見老年慢病危險因素，提取出關鍵特征，然后采用邏輯回歸、決策樹、深度學習等機器學習模型訓練出老年慢病風險評估預測模型，將老年慢病風險進行分級分層，見圖 2。

3.4 基于大數(shù)據(jù)老年多重慢病風險評估預測模型的應用前景

慢病發(fā)病機制復雜、病程長，監(jiān)測產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)遠遠超出傳統(tǒng)慢病管理和統(tǒng)計分析能力?；诖髷?shù)據(jù)分析、云計算、人工智能等信息技術，進行自動分析診斷和醫(yī)療決策，可大大緩解龐大慢病患者對健康的需求。利用機器學習技術，進行有效醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘，不僅能對疾病進行輔助診斷，還可通過構建老年多重慢病風險評估預測模型，對慢病風險進行分級分層，促使老年慢病預防/干預關口前移，對轉變慢病管理模式，提升慢病管理質(zhì)量，提高老人健康水平具有重要的現(xiàn)實意義。

王偉娜等[47]報道基于大數(shù)據(jù)慢病管理平臺可實現(xiàn)居民慢病高危因素篩查、慢病自我管理、個性化診療和慢病管理效果評估的無縫銜接?；诖髷?shù)據(jù)慢病管理還可提高醫(yī)務人員的工作效率，提高其臨床輔助決策能力，提升醫(yī)生慢病診療效率。此外，基于大數(shù)據(jù)老年多重慢病風險評估預測模型的應用能更好地為患者提供優(yōu)質(zhì)醫(yī)療護理服務，最終實現(xiàn)以患者為中心的個體化、精準化的慢病管理。該技術的推廣應用尤其適合基層全科醫(yī)生團隊對社區(qū)老年慢病患者慢病危險因素篩查、評估及分層，從而提供個性化診療服務，為實現(xiàn)老年慢病患者少發(fā)病、早發(fā)現(xiàn)，慢病管理的全覆蓋，管理過程的全監(jiān)控提供有效支撐。

4. 小結

老年慢病健康管理大數(shù)據(jù)云平臺的搭建為臨床決策提供數(shù)據(jù)支撐和依據(jù)；運用云計算、機器學習技術實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、清理、分析、特征提取、管理及服務。構建老年多重慢病風險評估預測模型，對個體慢病風險因素進行分級分層管理，可促使老年慢病預防/干預關口前移，從而實現(xiàn)老年慢病管理個體化、精準化。

基于大數(shù)據(jù)老年多重慢病風險評估預測模型對老年慢病健康管理目前仍有一些亟待完善之處，如樣本小、樣本不平衡、數(shù)據(jù)質(zhì)量及標準化差、模型適應性差等問題[37, 39]；還存在數(shù)據(jù)安全性、隱私保護關鍵技術、隱私保護法律法規(guī)等[48]問題。故迫切需要建立完善的慢病云數(shù)據(jù)庫，加強醫(yī)療數(shù)據(jù)共享，研究樣本醫(yī)學數(shù)據(jù)處理的模型優(yōu)化和過擬合的解決方法，智能診斷算法優(yōu)化等，促使數(shù)據(jù)采集、存儲、處理技術快速發(fā)展，最終實現(xiàn)大數(shù)據(jù)背景下老年多重慢病風險預測模型的健康管理模式。

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