人发中心与重庆市卫生健康委、平安科技联合首发“AI＋大数据”健康预期寿命测算模型

2018年12月16日，在中国人口学会第九届会员代表大会上，中国人口与发展研究中心、重庆市卫生健康委、平安科技联合发布了国际首个基于电子病历等大规模融合数据的“AI+大数据”人口预期寿命和健康预期寿命测算模型：基于重庆市人口信息、电子病历数据和统计报告等数据，借助人工智能+大数据算法，对重庆市人口预期寿命与健康预期寿命进行了测算。

中国人口学会第九届会员代表大会现场

预期寿命与健康预期寿命是国际通用的衡量人口健康状况与生命质量的重要指标，也是卫生健康部门的工作重点和考核指标。2000年世界卫生组织（WHO）将健康预期寿命作为全球卫生系统绩效评价指标之一，《“健康中国2030”规划纲要》中也明确指出：“2030年人均预期寿命达到79岁，人均健康预期寿命显著提高。”人均预期寿命可以直观理解为人群的平均寿命，是衡量一个国家或地区经济社会发展水平及医疗卫生服务水平的综合指标。健康预期寿命则是在考虑了疾病、残疾等因素造成的非健康状态影响后，测算出健康状态下生存的平均预期寿命，它相比预期寿命更关注生命的质量。

随着我国人口健康信息化建设逐步深入，全员人口信息、电子健康档案和电子病历等基础数据体系逐步完善，如何科学挖掘出基础数据的价值、切实服务人口健康管理工作，成为当下“AI+大数据”在人口大健康领域最值得探索的方向之一。此次由中国人口与发展研究中心、重庆市卫生健康委、平安科技联合首发的“AI+大数据”智能测算预期寿命和健康预期寿命的方案，在数据价值应用、业务流程优化和卫生决策支持三个方面都取得了创新突破。

数据价值应用

国际上首次基于电子病历等多维度融合数据测算预期寿命与健康预期寿命，颗粒度更细、计算更精确。

方案整合了重庆市人口与医疗健康基础数据：包括重庆市人口家庭信息系统（FIS系统）千万级别的全市全量人口数据，以及卫生健康信息系统千万级别的全量健康档案数据、百万级别的全市部分电子病历数据、疾控中心死亡医学证明数据和历年统计年鉴数据等多源数据。基于国际权威的生命表法、世界卫生组织（WHO）疾病负担研究的疾病权重体系和深度学习等人工智能算法，对2017年重庆市人口预期寿命与健康预期寿命进行测算，并且深入分析了折损健康的主要疾病类型。这是国际上首次基于电子病历等多维度融合数据测算预期寿命与健康预期寿命，颗粒度更细、计算更精确，也是对医疗健康大数据在卫生健康领域业务应用价值的创新性应用。

业务流程优化

相比传统方法执行成本更低，输出的结果更客观。

传统的健康预期寿命评估方法，一般借助健康自评、抽样调查等方法测算健康预期寿命。该方案则基于客观、可追溯、可标准化的多维度人口与健康大数据进行健康预期寿命的测算，不仅能够节约抽样调查的工作成本，也降低了抽样偏差与健康自评的主观性造成的偏差。在区域全量数据的支撑下，可更加客观精准地衡量人口生命质量。

卫生决策支持

深入分析量化健康折损的原因，为卫生工作决策做数据支持。

基于海量数据和世界卫生组织（WHO）疾病负担研究的疾病权重体系，该方案可精准分析各类疾病对重庆人口健康折损的影响，对于疾病防控和卫生资源规划有重要参考价值。该方案具有很强的通用性和可扩展性，可在其他城市和地区进行快速的实施推广。在不同地域、不同年份之间进行时空的量化比较，为卫生健康决策提供支持，具有对现实工作的指导意义。

中国人口与发展研究中心张许颖副主任在点评时表示，应用电子病历等大规模融合数据和人工智能的方法测算健康预期寿命，不仅是一个国际上未有先例的创新探索，对于人口政策规划、公共卫生决策辅助都具有重要价值。期待三方机构紧密合作，进一步深化工作，将人工智能、大数据等创新技术应用到更多场景中，助力健康中国。

来源：平安科技