基于体检信息的公共卫生治未病策略实施与探索

1、引言

中国医疗卫生体系不断发展 ， 公共卫生领域正在从“以治病为中心”转向“以人民健康为中心”， 我国人口老龄化问题加剧 ， 慢性病负担持续加重 ，2023年的数据显示 ，60 岁以上老年人口超过 2.8 亿 ， 占总人口的 19.8% ， 慢性病发病率比 2019 年上升了 7.3% 。在这样的背景下 ， 中医“治未病”理念与现代预防医学的结合为应对健康挑战提供了新的方向 ， 体检是获取个体健康信息的重要方式， 但其数据价值尚未被充分挖掘， 本研究基于某地区25 万人次的体检数据，尝试构建以体检信息为基础的公共卫生“治未病”策略体系。通过早期风险识别、个性化干预和智能化管理 ， 实现对慢性病风险的前置控制 ， 从而有效降低高发慢性病的发病和进展速度。研究表明 ， 以体检数据为基础的精准预防模式比传统健康管理更具针对性 ， 能够提高资源配置效率 ， 为公共卫生“治未病”实践提供科学支持和实施方法， 推动预防医学体系建设和国民健康素养的提升。

2、体检信息在公共卫生治未病策略中的应用

2.1 体检数据的收集与整合

体检信息是公共卫生预防疾病策略的重要基础数据 ， 收集和整合的质量直接关系到后续风险预测的准确性。目前 ， 我国主要通过健康体检中心、社区卫生服务机构以及智能健康设备三大途径来获取体检数据。2022 年 ， 全国体检人次突破 4.2 亿 ， 覆盖比例超过 30%. ， 相比 2018 年提升了 11 个百分点 ， 本研究构建了一个多源数据融合平台 ， 用于实现体检信息的标准化采集、处理和存储 ，该平台涵盖生化指标、影像检查、生理功能评估等多维度数据 ， 并通过电子健康档案系统与区域卫生信息平台实现数据的互通共享。

数据整合时使用统一的信息编码标准 ， 按照《健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法》的要求进行 ， 保证数据质量与安全。系统借助身份识别技术、数据加密算法以及权限分级管理 ， 构建了完整的隐私保护体系 ， 成功处理了数据共享和隐私保护之间的矛盾。研究中还开发了智能体检信息采集终端 ， 显著提升了数据采集的效率和准确性 ， 降低了人为输入错误的发生率 ， 为后续精准风险评估提供了可靠的数据支持。

2.2 体检信息的分析与风险评估

体检信息的深入分析和风险评估对实现精准预防起着重要作用 ， 本研究结合机器学习与传统流行病学方法 ， 构建了一个分析框架 ， 用于开发常见慢性病的风险预测模型。通过 25 万人次的体检数据训练 ， 深度学习算法能够发现 94种潜在健康风险因素的组合 ， 并评估个体在未来 3 到 5 年内患高血压、2 型糖尿病、冠心病等慢性病的可能性。该模型的预测准确率为 85.7% ， 比传统评分模型高出 16.3 个百分点 [5]。

体检指标通过风险评估系统进行动态监测 ， 比较历年数据的变化趋势 ， 可以更早发现亚健康状态和疾病前期的迹象。系统会自动识别异常指标的组合模式 ， 并根据性别、年龄以及家族史等因素 ， 生成多维度的风险评分。研究显示 ，这一模型在识别代谢综合征高风险人群时表现优异 ， 敏感性达到 91.2%. 特异性为 87.5% 。目前 ， 该模型已在研究地区的三家三甲医院和十二家社区卫生服务中心投入试点 ， 为超过 5 万名体检者提供了精准的风险评估 ， 为后续的精准干预提供了科学依据。

2.3 基于体检信息的个性化预防建议

个性化预防建议是治未病策略的关键环节 ， 直接影响干预效果 ， 本研究设计了一套智能健康决策支持系统，该系统依据风险评估结果，结合个体风险等级，自动生成具体的预防建议和干预计划。体检人群被分为三类：低风险占 70% ， 中风险占 20% ， 高风险占 10% ， 针对不同风险等级的人群 ， 采取不同的管理方式 ，低风险人群以健康教育和自管理指导为主 ， 中风险人群则增加专业随访 ， 并加入生活方式干预 ， 高风险人群由医生提供定制化综合干预方案 ， 并进行密切跟踪随访。

个性化预防建议涉及饮食营养、运动方案、心理健康和睡眠管理等多个方面，同时结合体检者的社会经济条件、文化背景以及依从性特点进行灵活调整。数据显示 ， 与通用健康指导相比 ， 个性化预防建议使干预依从率提升了 46.7% ， 效果提高了 32.1% 。在针对 1.2 万名高血压前期受试者的研究中 ， 接受个性化干预一年后 ， 有 47.3% 的人血压恢复到正常范围 ， 而对照组这一比例仅为 23.1% 。这表明基于体检信息的精准干预在慢性病风险控制中具有明显优势 ， 为推广以体检为核心的预防模式提供了重要依据。

3、公共卫生治未病策略的实施

3.1 政策制定与法规支持

公共卫生治未病策略的落实需要政策和法规的支持 ，2021 到 2023 年 ， 国家发布了多项重要文件 ， 如《关于推动公共卫生服务高质量发展的意见》和《健康中国行动（2021-2030 年）》。这些文件明确要求将体检信息用于慢性病预防，并将其纳入公共卫生体系建设的重点内容 ， 另外 ，《国家基本公共卫生服务规范（2021 版）》首次把体检数据分析与慢性病早期干预列入基层医疗机构的考核指标， 为治未病工作提供了制度支持 [4]。

《个人健康信息保护法》和《健康医疗大数据管理办法》等法规逐步完善 ，明确了各方在健康信息采集、存储、分析及应用中的责任和权限 ， 同时规范了体检数据的使用。国家医保局在 2022 年将特定人群的精准健康干预纳入医保支付范围 ， 对高风险人群的干预服务提供 70% 的报销比例 ， 显著减轻了预防干预的经济压力。这些政策共同构建了一个支持体系 ， 为基于体检信息的治未病策略实施提供了条件， 推动了预防医学理念在公共卫生领域的深入实践。

3.2 多部门协作机制

实施基于体检信息的公共卫生治未病策略 ， 需要一个高效的多部门协作机制， 试点地区建立了协作框架， 包含政府主导、部门联动、医防结合和社会参与，多部门如卫健委、医保局、财政部门、教育部门和民政部门共同参与联动 ， 卫健部门负责制定技术规范并进行质量控制 ， 医保部门制定针对性支付政策 ， 财政部门提供专项资金支持 ， 教育部门协助开展健康教育活动 ， 民政部门协调社区资源分配。

医疗机构建立了“医院 - 社区 - 家庭”三级联动模式 ， 实现了体检数据的贯通和干预措施的延续 ， 社区卫生服务中心负责常规体检与风险干预 ， 三级医院提供技术支持和人才培训 ， 家庭医生团队则承担随访管理工作。从 2020 年到2023 年 ， 试点地区通过这种机制完成了 15.4 万人次的风险评估 ， 并对 9.2 万人次实施了个性化干预 ， 形成了可推广的协作模式。多部门的合作大幅提升了资源利用效率 ， 推动了医防融合的深入发展 ， 解决了过去预防与治疗分离的问题。这一机制为体检信息驱动的治未病策略推广提供了组织支持 ， 展现了健康中国战略中“整合型服务”的核心思想。

3.3 公众参与和健康教育

公众参与和健康教育对推动治未病策略的实施起着重要作用 ， 研究团队设计了“全民健康促进计划”， 通过不同层次和多种渠道的健康教育活动 ， 增强公众对体检信息价值的理解 ， 并提升对治未病理念的认可。试点地区在 2021 至2023 年间举办了 2756 场健康素养提升活动 ， 覆盖超过 35 万人 ， 公众健康素养水平从 2020 年的 22.3% 上升到 2023 年的 31.5%. ， 体检主动参与率增长了 27.8个百分点 ， 数字化平台“健康卫士”APP 提供个性化健康知识推送和互动式管理服务 ， 吸引了 18.7 万注册用户 ， 其中月活跃用户达 8.2 万 ， 有效连接了专业机构与公众。

表1. 2021-2023 年试点地区公众健康参与度变化情况

社区建立了 562 个“健康促进小组”， 并培养了 1453 名健康志愿者 ， 形成了专业指导与群众自主参与的健康促进网络。通过“体检日”“健康大讲堂”“家庭医生进社区”等活动 ， 将体检结果解读和健康生活方式指导结合起来 ， 让治未病的理念被广泛接受。公众参与度提高后 ， 治未病策略的覆盖范围扩大 ， 也推动了从“被动应对”到“主动健康管理”的转变 ， 为全民健康体系的构建打下了社会基础 [2]。

4、治未病策略实施的挑战与对策

4.1 数据安全与隐私保护

基于体检信息实施治未病策略时 ， 数据安全和隐私保护问题变得越来越突出 ， 中国互联网络信息中心（CNNIC）的数据显示 ，2022 年中国医疗健康大数据市场规模已经超过 300 亿元 ， 年增长率保持在 25% 以上。但医疗数据泄露事件也在不断增加 ， 从 2019 年到 2023 年 ， 国内医疗数据安全事件的年均增长率约为 32% ， 体检数据属于个人敏感信息 ， 既包括基础健康指标 ， 也涉及遗传风险和慢性病预测内容 ， 如果这些数据泄露 ， 可能会被不当利用 ， 还可能在就业、保险等领域引发歧视问题。

应对这些挑战， 需要构建多层次的数据保护机制， 全流程的安全保障体系必须健全 ， 覆盖体检数据的采集、存储、传输和使用环节 ， 并严格执行数据脱敏与匿名化处理。同时 ， 利用区块链技术搭建数据共享授权平台 ， 确保数据使用过程透明且可追溯 ， 此外 ， 隐私计算技术应广泛应用于健康数据分析 ， 实现“数据可用不可见”的目标 ， 还需强化立法保障 ， 依据《个人信息保护法》和《数据安全法》， 制定专门针对健康医疗数据的安全规范与行业标准 ， 明确数据收集范围和使用规则， 以维护公民健康信息权益。

图3体检数据安全与隐私保护多层次机制

4.2 医疗资源分配与利用

医疗资源分配不均衡和利用效率低下 ， 给治未病策略的实施带来了巨大挑战 ， 国家卫健委的数据显示 ， 截至 2022 年 ， 我国每千人中执业（助理）医师的数量只有 2.97 人 ， 这一数字远低于发达国家的平均水平。优质医疗资源大多集中在大城市和三级医院 ， 基层医疗机构在预防保健方面的能力明显不足。2023年的数据显示 ， 全国健康体检的渗透率为 36% ， 但在农村地区 ， 这一比例仅为18% ， 且体检后健康管理的转化率更低。另外 ， 预防医学专业人才严重短缺 ， 中国预防医学会的统计表明 ，2021 年至 2023 年间 ， 国内对预防医学专业人才的需求年均增长 15% ， 但供给的增长只有 5% 。这种人才结构性短缺 ， 限制了治未病策略在基层的进一步推进。

建议从两方面入手 ， 首先 ， 调整医疗资源配置 ， 增加对基层医疗机构预防保健能力的投入 ， 推动体检设备和技术支持向基层延伸。其次 ， 建立分级分类的健康管理服务体系 ， 高风险人群由医疗机构重点干预 ， 中低风险人群以社区健康管理为主， 形成专业机构指导、基层执行、个人参与的模式。此外 ， 借助“互联网 + 健康管理”方式 ， 构建区域协同的远程健康咨询体系 ， 扩大优质资源覆盖范围。同时 ， 加强预防医学人才培养 ， 开设治未病专项培训 ， 提升全科医生和社区卫生工作者的风险评估与干预水平。

治未病策略医疗资源分配与利用优化框架当前挑战 优化对每千人口执金仅2.97人 优化医疗资源配置优中在大城市三 加大基层预别保健力建设农村康体检率收18% 推结体检设备和技术下预医学人才缺口大，供差保健施力不中国民险人群：社区营康管理预期实施效果健康体检盖丰升预保健专业队社大 二级预防工作同进 立专业人健管理转化提高

4.3 技术创新与应用

技术创新和应用对治未病策略的推进至关重要 ， 但目前仍存在许多技术障碍和应用难题 ， 中国医学装备协会发布的《2022 中国智慧医疗发展报告》显示 ， 我国健康风险预测模型的准确率一般在 70%-80% 之间 ， 比国际领先水平低10%-15% 。人工智能辅助诊断在临床使用中也面临适应性问题 ， 尚未得到彻底解决 ， 从 2020 年到 2023 年 ， 国内可穿戴健康监测设备市场规模增长了 2.8 倍 ，但数据质量差异较大 ， 缺乏统一标准 ， 导致数据整合困难 ， 影响了预测模型的可靠性 [3]。

要突破技术瓶颈 ， 建议强化多学科交叉研究 ， 提升风险预测模型的性能是关键一步 ， 需结合中国人群特点 ， 建立本土化的疾病风险评估体系。这一过程需要整合临床医学、流行病学和人工智能等领域的知识 ， 以增强模型的准确性 ，同时 ， 应推动智能健康监测技术的发展 ， 加快医疗级可穿戴设备的研发与标准化进程 ， 并制定健康监测数据接入、验证和分析的技术规范。此外 ， 还需打造智能化健康管理平台 ， 融合体检数据、日常监测数据以及电子健康档案等多源信息 ， 为精准健康风险评估和个性化干预提供支持。还要加速智慧健康管理技术的转化应用 ， 形成政府引导、企业主导、医疗机构和科研院所共同参与的合作模式， 推动治未病技术从实验室进入临床和社区实践。

5、结论

这项研究分析了 25 万人次的体检数据 ， 探讨了以体检信息为基础的公共卫生治未病策略实施方法 ， 并验证了其在降低慢性病风险方面的显著作用。通过构建基于体检数据的风险预测模型 ， 并结合个性化健康干预措施 ， 高血压、糖尿病和心脑血管疾病的发病风险降低了 15%-20% 。在社区试点中 ， 慢性病发病率下降了 8.5% ， 取得了显著成效 ， 不过 ， 在实施过程中 ， 仍存在数据安全与隐私保护、医疗资源配置与利用、技术创新与应用等方面的难题。针对这些问题建议建立多层次的数据保护机制 ， 优化医疗资源的分配结构 ， 同时强化多学科交叉融合的研究。

治未病策略的进一步推进需要政府主导、部门协同和社会参与的长期机制，体检应成为个人健康管理的起点 ， 借助数据驱动和智能技术支持 ， 打造覆盖全生命周期的健康风险监测与干预体系。此外 ， 还需重视提升公众健康素养 ， 倡导全民健康生活方式 ， 切实落实“以人民健康为中心”的理念。本研究为完善我国预防医学体系和推动公共卫生战略转型提供了实证依据与实践参考 ， 对实现“健康中国2030”战略目标具有重要意义。

参考文献

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