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成果展示

山东省全人群全生命周期健康图谱

Shandong province full population life cycle health map

研究山东省全人群全生命周期健康图谱,对于全面系统地阐明我省人群健康危险暴露、疾病分布、死亡模式、疾病负担、健康服务及健康服务保障的本底状况,指导我省卫生规划、政策制定、医学研究和健康产业布局,推动新旧动能转化,具有重大战略意义。

采取分层整群随机抽样方法,抽取能够反映真实世界、具有良好代表性、覆盖全人群全生命周期人群的超大样本(共计4,912,928 人,其中,农村人群共抽取2,551,565 人,城市人群共抽取2,361,363)作为代表人群;依托山东大学健康医疗大数据研究院的健康医疗大数据云技术平台,以个人身份证为唯一索引,联接、清洗、标准结构化处理和融合来自医疗卫生及其相关行业的全员人口信息等领域155 个数据库的健康医疗大数据信息,创建全人群全生命周期纵向大数据示范队列。依托该队列平台创建了山东省全人群全生命周期健康图谱,包括危险暴露图谱、疾病图谱、死亡图谱、疾病负担图谱、健康服务图谱、健康服务保障图谱6 个维度。


山东省2016年度城市男性人群全生命历程家族、社会、生活方式及行为危险暴露图谱

全人群全生命周期危险暴露图谱

健康危险暴露是从胚胎到生命终点一生中各种暴露的总和,在个体水平上有年龄、性别和体质遗传、个人生活习惯、社会经济(教育、文化)、医疗条件及个人经历等危险因子;在群体水平上,则有空气污染、饮水污染、食品污染等危险因子。在整个生命周期上,绘制不同地区、不同人群的危险因素暴露水平图谱及其动态特征,对于阐明全人群全生命周期的个体危险暴露模式和群体危险暴露模式,发现高危人群、指导危险因素预防及干预策略和措施制定、制定卫生规划等具有重要战略意义。


山东省2016年城市男性全生命历程全疾病图谱(估算发病率1/10万)

全人群全生命周期疾病图谱

在生命历程连续时间维度上,机体持续暴露于众多危险因素,表现出形形色色、复杂多样的疾病状态。然而,不同人群的不同生命历程阶段,各种疾病的发生几率具有明显的差异性。因此,在整个生命历程上,绘制不同人群的疾病图谱及其动态特征,对于阐明全人群全生命周期的发病模式,发现重点疾病、指导疾病预防/诊疗,制定卫生规划、确定健康产业需求导向和部署优先发展的领域和技术具有战略指导意义。


山东省2016年城市男性全生命历程全死因图谱

全人群全生命周期死因图谱

死亡是生命历程的终点,由于不同地区不同人群的不同生命历程阶段的患病几率、诊疗水平、诊疗经历等存在明显的差异性,在其整个生命历程上的死亡模式也具有明显的异质性。因此,在整个生命历程上,绘制不同地区、不同人群的死因图谱及其动态特征,对于全面了解人群死亡水平和模式,确定疾病控制优先权,制定人口和卫生政策,指导资源配置和干预重点具有非常重要的战略意义。


山东大学健康医疗大数据研究院-全人群全生命周期疾病负担图谱

全人群全生命周期疾病负担图谱

全人群全生命周期疾病负担图谱

单纯依据发病或死亡难以客观反映健康损失,因此研究院使用残疾调整生命年(DALY)来衡量疾病负担。这一按时间进行衡量的指标,综合使用了早死所致的寿命损失年和在非完全健康状态下的寿命损失年。不同人群的不同生命历程阶段的疾病负担存在明显的差异性。阐明不同人群不同生命历程阶段的疾病负担及其动态特征,绘制全人群全生命周期疾病负担图谱,对于从社会宏观角度全面把握疾病对人群的健康危害程度和规律,制定卫生规划、确定健康产业需求导向和部署优先发展的领域技术,均具有战略指导意义。


山东大学健康医疗大数据研究院-山东省2016年度城市男性人群全生命历程健康服务图谱(%)

山东省2016年度城市男性人群全生命历程健康服务图谱(%)

全人群全生命周期健康服务图谱

阐明不同人群不同生命历程阶段的健康服务及其动态特征,绘制全人群全生命周期健康服务图谱,对于客观评价健康服务效果,实时优化和调整卫生政策,指导制定和优化卫生规划,落实和践行科学发展观,具有重要战略意义。


山东大学健康医疗大数据研究院-山东省2016年度城市男性人群全生命历程健康保障图谱(%)

山东省2016年度城市男性人群全生命历程健康保障图谱(%)

全人群全生命周期健康保障图谱

现代健康保险系统是健康保险机构方(I)、医疗服务提供方(M)、被保险人(P)、政府方(G) 间的相互作用、相互依存、相互联动而组成的“三角四方”系统。阐明不同人群不同生命历程阶段的健康保障及其动态特征,绘制全人群全生命周期健康保障图谱,对于客观评价健康保障效果,发现问题并实时优化和调整健康保障政策,确保健康保障系统安全运行,具有重要战略意义。


山东大学健康医疗大数据研究院-全人群全生命周期健康图谱及其大数据新闻图片

全人群全生命周期健康图谱及其大数据示范队列的创建,将进一步支撑“政、产、学、研、用”协同模式下的健康医疗大数据研究和转化平台的构建,推进我省新旧动能转换和健康产业发展。


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