【2018慢性病与信息大会】林鸿波：基于区域卫生信息大数据平台的应用

这是我们跟北京大学合作的国家自然基金，心血管疾病的预测预警，还是比较有成果的，今年2018年结题，左边是市民版的，你自己可以在网上按照我们提示的那些数据，你自己输入以后给你一个风险，市民可以自己测，右边是一个专业版，通过试验它的符合率是相当高的，专业版做好了以后，今年下半年会接入到健康系统，对108万人进行风险预测，预测了以后对高风险的人实施监控，我们怎么做呢？第一个，高风险的人让责任医生进行强化的干预，第二个，我们建立一个黑名单的制度，比如说，108万有2万人风险很高，这2万人分乡镇到责任医生，2周随访一次。一旦列入黑名单以后，他不管到辖区任何一家医疗机构看的时候，提醒医生这个人有脑卒中发生的风险，要引起注意。很多医生由于病人现在太多，不是水平不高，他忽略了，一旦提醒他，他会注意，会进一步检查相关的症候群是怎样的，有没有前期的风险。这样以来，从各个层面来对他进行防控，这样的话，脑卒中会下降，通过风险评估。所以说这很重要，也是利用大数据来为我们慢性病预测预警提供非常好的科学依据。

目前除了脑卒中的风险、心血管的风险，这12个慢性病的风险预测模型都已经基本完成，目前已经进入试行的阶段，这个做好了以后，我们会对他提出一些干预的方案，干预的措施，也就是说健康的处方。在外面我也看到了，很多的可监测的设备，心血管预测有风险，我利用什么手段呢？穿他这个衣服，穿好了以后，会对心脏有一个实时的24小时动态监测，本身就是高风险，现在没有手段，但现在有这个手段，我们通过网络实时监控，一旦发现有指标不行，我们马上处理，这是很好的手段，今后是一个蓝海的市场，特别对他的风险评估出来以后，我要求他买这种产品。还有很多的产品，慢性病的风险预测模型基本都完成的，接下去全部是通过大数据，都要干预，每个界面都列入黑名单，看病的时候就会跳出来，这个人有骨质疏松的倾向，医生就会对这个去针对性的处理，还有很多的健康处方，在软件里面医生也可以点开，骨质疏松今后的干预措施有什么，都可以看到。所以慢性病是今后的方向，我们做了很多的探索，都是利用大数据，大数据为我们今后的工作带来非常好的效益。

我简单讲讲疫苗，因为在座的都是疾控方面的人士，不用你报报表，全部通过大数据来看到，我们疾控工作的流动儿童的疫苗接种情况，今天在这个区域小儿科看病的儿童，一般区域有两三千个人，反查他的免疫规划，都是利用机器做，不用人工做，全部通过大数据模型，机器自己跑，下发到线下让医生处理，你的区域有多少孩子，流动人口一旦查出来免疫空白就知道这个免疫空白是不是外来的，如果是外来的就落实很多外来的传染源查出来就阻止，坐在办公室里面把流动儿童的这些都全部处理。副反应监测，这更简单了，打了疫苗以后，他就知道，两周之内在哪个医院，有什么副反应。把学校的这个工作让机器干。学校重点疾病监测，困扰我们中国这么多年的事情，所有症候群都可以监控，只要一个人发生了，就可以进行处理，学校这么多年的症候群的问题来解决掉。

在科学研究方面，我们做了很多工作，脑卒中的风险预警评估跟北大合作的，2017年3月份在美国年会上上进行发布，和北大自然基金来做的，和浙大BMI指数和死亡指数研究，胖一点的比瘦一点的生存力强，大家不一定减肥减的很厉害，这还是有科学依据的。

这是血压与死亡相关性，如果有一个疾病，这个峰更抖。

这是健康与环境相关性研究，浙江大学在我们那里投了800万，做了这么一个研究，发现相关性很强，特别是PM2.5、PM10和NO2、SO2，都有一定的相关性。我要调查区域的血红蛋白的值，不用调查马上就出来了，本区域正常值是95%的区间，也都很正常，下面容易乙肝队列，建立好了以后，今天出了一个乙肝就会跳出来，明天出了一个肝硬化就会跳出来，作为研究人员就会追溯他整个过程会这样，对我们研究很有价值，我们还有很多的研究。我们白皮书要跟国家疾控中心一同完成，所有疾病的可视化、慢病传染病全部完成，重点疾病的风险预测模型都要做好，所有慢性病的个体已经基本完成，应用于我们所有的人群，最后一点，最终目的是大数据结合人工智能，来为我们服务。

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