在慢病防治領(lǐng)域，公衛體檢系統數據的智能挖掘分析發(fā)揮著(zhù)多方面的重要作用，主要體現在以下幾個(gè)關(guān)鍵方面。

一、精準識別高危人群，實(shí)現早期干預

通過(guò)對體檢數據中年齡、血壓、血糖、血脂、體重指數等多維度指標的智能挖掘，可構建高危人群預測模型。例如，利用機器學(xué)習算法分析發(fā)現，收縮壓≥130mmHg 且空腹血糖≥6.1mmol/L 的人群，未來(lái) 5 年患高血壓合并糖尿病的風(fēng)險較普通人群高 3.2 倍。系統可自動(dòng)標記此類(lèi)高危個(gè)體，助力基層醫療機構及時(shí)開(kāi)展針對性的生活方式干預，如制定個(gè)性化飲食運動(dòng)方案，將慢病防控端口前移，降低發(fā)病率。

二、動(dòng)態(tài)監測病情發(fā)展，優(yōu)化干預策略

智能分析能夠縱向追蹤個(gè)體體檢數據的變化趨勢。以糖尿病患者為例，連續 3 次體檢顯示糖化血紅蛋白（HbA1c）持續升高 0.5% 時(shí)，系統可預警治療方案需調整。同時(shí)，通過(guò)對比不同干預措施（如藥物治療聯(lián)合運動(dòng) vs 單純藥物治療）在同類(lèi)人群中的效果數據，可發(fā)現前者使 HbA1c 達標率提升 28%，為臨床決策提供數據支撐，實(shí)現 “一人一策” 的精準管理。

三、揭示群體流行特征，助力政策制定

對區域內數萬(wàn)份體檢數據的挖掘可揭示慢病流行規律。如某地區數據分析顯示，45 歲以上人群中，腹型肥胖率達 41.7%，且與高血壓患病率呈正相關(guān)（r=0.68）。這些數據為政府制定公共衛生政策提供依據，推動(dòng)開(kāi)展區域性減鹽減糖宣傳、社區健身設施建設等干預措施。此外，通過(guò)分析不同職業(yè)、教育水平人群的慢病分布差異，可靶向投放健康資源，縮小健康公平性差距。

四、評估防治效果，完善服務(wù)體系

利用數據挖掘技術(shù)對比干預前后的指標變化，可科學(xué)評估公衛服務(wù)效果。例如，某社區實(shí)施 “三高” 共管項目 1 年后，體檢數據顯示高血壓患者血壓控制率從 42% 提升至 65%，糖尿病患者血脂異常檢出率下降 19%。此類(lèi)數據可幫助衛生部門(mén)識別服務(wù)薄弱環(huán)節，如老年群體隨訪(fǎng)依從性低（僅 58%），進(jìn)而優(yōu)化服務(wù)流程，加強家庭醫生簽約服務(wù)的針對性，完善慢病防治網(wǎng)絡(luò )。

五、預測疾病負擔，支撐資源配置

通過(guò)構建疾病預測模型，可估算未來(lái) 5-10 年慢病發(fā)病及醫療費用趨勢。如預測某城市 2030 年糖尿病患病人數將增加 23%，相關(guān)醫療支出將占醫?；鸬?35%。這些預測為醫療資源配置提供前瞻性依據，推動(dòng)基層醫療機構增加內分泌科診室、動(dòng)態(tài)血糖監測設備等資源投入，避免醫療擠兌，提升整體防治效能。

公衛體檢系統數據的智能挖掘分析，正通過(guò) “數據洞察 - 精準干預 - 效果評估 - 決策優(yōu)化” 的閉環(huán)，成為慢病防治領(lǐng)域的核心驅動(dòng)力，為實(shí)現 “以治病為中心” 向 “以健康為中心” 的轉變提供強大技術(shù)支撐。