健康医疗大数据驱动下的流行病学研究:机遇与挑战

本文回顾健康医疗大数据国家战略的形成与发展，结合流行病学研究的视角，探讨健康医疗大数据的时代机遇和现实挑战，为未来健康医疗大数据驱动下的流行病学研究提出新思路。     

流行病学展望:医学大数据与精准医疗

近年来随着高通量技术的发展、电子病历系统的普及和大数据开发工具的进步,医学大数据的研究价值开始受到重视。而精准医疗计划的提出,则为医学大数据的应用开拓了前景。流行病学作为工具学科,未来的研究重点将以系统流行病学为设计原则,深度挖掘现有的大数据资源,促进转化研究和知识整合,深入揭示对暴露-疾病这一过程中分子机制,加快实现科学研究向人群健康促进的终极目标转化。     

流行病学研究新进展

流行病学是一门方法学与应用科学相融合的学科,预防和控制疾病、促进健康是其学科使命。本研究从传染病、慢性病、系统流行病学、实施性研究和健康医疗大数据5个方面介绍流行病学的新进展。传染病领域的新工程与不断涌现的新技术令人振奋,同时病原体变异的环境影响因素需得到更多重视。慢性病领域需更加重视老年人群共病问题;感染性诱发因素、人体菌群在慢性病发生发展过程中的作用逐渐被揭示。系统流行病学是现代流行病学的新兴分支与重要补充,对实现精准预防具有重要意义。实施性研究是连接医学基础科研与公共卫生实践的桥梁,将为健康中国行动计划的有效落实提供证据支持。健康医疗大数据的发展以数字化公共卫生为基础,为流行病学提供广阔的科研平台和丰富的数据资源,也将推动公共卫生服务管理模式的根本转变。     

代谢组流行病学研究进展

近年来，基于代谢组学技术平台和数据分析方法的快速发展，作为系统流行病学的重要分支——代谢组流行病学正获得越来越多的关注。代谢组流行病学有助于更好地描述暴露特征，反映环境-基因相互作用的效应，阐明暴露与疾病的"黑箱"机制，并发现新的生物标志物。本文简要介绍代谢组流行病学研究的定义、方法、研究进展及展望。     

流行病学研究中的样本代表性问题(二)

本文针对流行病学研究中多中心干预设计、效应异质性、应答率、失访率等问题，深入分析了其与样本代表性的关系。同时，针对当前精准医学和基于大数据流行病学研究的发展趋势，讨论了样本代表性问题的现实意义。总而言之，人群健康研究工作者应正确认识样本代表性在流行病学研究中的作用和地位，科学合理设计研究以获得最佳证据。     

健康医疗大数据驱动下的疾病防控新模式

随着互联网技术的快速发展和医疗信息化的不断推进，健康医疗大数据已逐渐成为创新健康管理、满足人民群众日益增长的健康需求的重要资源，成为国家全面实施大数据战略的重要组成部分。宁波市鄞州区通过构建健康大数据平台及大数据技术的应用，积极探索健康医疗大数据在传染病、预防接种、慢性病等疾病防控领域的防控模式创新，期望通过"互联网+健康医疗"提高区域疾病防控和健康管理水平，培育发展新业态，成为健康中国的有力支撑。本文对鄞州区的这一防控新模式的实践探索进行介绍，并对模式的初步成效进行讨论。     

分子流行病学进展——机遇和挑战

分子流行病学是流行病学的分支,是流行病学和分子生物学的交叉学科。分子流行病学主要通过对生物标志的研究,在分子水平阐明疾病的分布、发生、发展规律及其影响因素。随着人类基因组学、精准医学、大数据等领域的快速发展,给分子流行病学提供了新的发展机遇和挑战。     

现代流行病学的发展与展望

流行病学是一门古老而又年轻的学科，直到二十世纪七八十年代，流行病学的理论框架、研究设计和分析方法才得到系统地总结和完善。二十世纪九十年代以后，现代流行病学得到了长足的发展，不断更新人类健康理念和模式。同时，现代流行病学也逐渐与其他相关学科交叉融合，形成新的分支学科，不断扩大其应用领域。文章归纳总结了近几十年来国内外现代流行病学的发展趋势，探讨了学科未来的发展方向。     

大数据生态流行病学理论模型诠释

当今,数字技术作为一种新型的健康决定因素,它改变了社会、经济、城市和家庭,进而又影响了人类健康;人类进入了一个全新的数字虚拟世界。由此,在大数据生态流行病学理论范式中,现实世界生态流行病学模型与虚拟世界生态流行病学模型,组成既相对独立又相互博弈交互的共同体,它们均以表观遗传为中介,在以基因组为核心的多组学因素、现实世界健康决定因素、虚拟世界健康决定因素间相互博弈和相互依赖;由此形成了众多镶嵌层级内健康决定因素交互博弈的生态流行病学新病因论框架。现实世界与虚拟世界两个生态流行病学模型,通过同一数字健康模型,以数字技术作为“双刃剑”角色而发挥作用。     

流动儿童健康问题的流行病学研究进展

流动儿童属于处境困难儿童，他们的健康问题不仅关系到流动人口的健康，d土影响着流入地城市的经济发展和社会稳定。综合国内外各类流动儿童健康问题的流行病学研究状况，指出目前研究存在的不足，为今后相关研究提供方向。     

新形势下公共卫生与预防医学发展的新机遇

在"健康中国2030"的国家战略下,公共卫生与预防医学学科发展面临新的形势:（1）以组学为代表的新技术不断被应用于疾病防控与健康促进的工作中;（2）计算机技术和医学信息技术正推动本学科在大数据时代的发展与变革;（3）在全国不同区域,围绕不同疾病,启动了大型人群队列建设,为本学科的发展提供了宝贵的契机。本学科应重点围绕组学技术与队列人群、大数据与疾病防控、自然和社会新态势与全民健康等方面,培养复合型研究人才与研究团队,拓展学科研究领域和覆盖面,为推进健康中国建设构建强大保障。     

大数据时代医学信息学发展展望

本文以常见数据库作为主要文献定量来源,阐述了医学大数据时代医学信息学研究所呈现出的研究领域丰富多样、研究内容系统深入和研究成果增速迅猛的发展现状。围绕医学大数据的特点总结其在医学信息学研究中所面临的机遇:为大容量医学大数据的高效管理存储、访问相关研究提供实际数据基础与需求;为先进的大数据挖掘、分析、集成等信息技术应用于医学研究与实践提出现实而迫切的需求;以及医学大数据所具备独特的价值密度高的特点为医疗健康相关研究提供了强大数据与知识基础。面对此机遇,分析并阐述了医学信息学研究及发展所面临的挑战:实现融合大数据平台,进行医学大数据的高效挖掘和分析,进而实现精准临床决策支持等临床辅助应用。     

系统流行病学

医学大数据、转化医学、精准医学时代为慢性复杂疾病及其病因的研究带来新的契机。如何实现循证医学、科学转化、合理精准是我们目前面临的任务和挑战。系统流行病学是一种进行疾病危险因素风险识别的流行病学方法,是流行病学的新领域,其利用系统生物学、流行病学、计算数学等技术将健康大数据与系统生物学结合起来,在分子、细胞、组织、人群社会行为和生态环境等多水平、多组学上深入研究疾病发生风险的统计学模型,并对未来风险状况进行计算模拟和预警预测。由于数据来源的多样性、复杂性以及大数据的特征,为系统流行病学的设计方法和分析方法提出了新的挑战。本文详细介绍了系统流行病学的理论基础、概念、研究目的、研究内容、研究意义、研究设计、分析方法及其在公共卫生领域的应用。     

Ethics,big data and computing in epidemiology and public health

PurposeThis article reflects on the activities of the Ethics Committee of the American College of Epidemiology (ACE). Members of the Ethics Committee identified an opportunity to elaborate on knowledge gained since the inception of the original Ethics Guidelines published by the ACE Ethics and Standards of Practice Committee in 2000.MethodsThe ACE Ethics Committee presented a symposium session at the 2016 Epidemiology Congress of the Americas in Miami on the evolving complexities of ethics and epidemiology as it pertains to “big data.” This article presents a summary and further discussion of that symposium session.ResultsThree topic areas were presented: the policy implications of big data and computing, the fallacy of “secondary” data sources, and the duty of citizens to contribute to big data. A balanced perspective is needed that provides safeguards for individuals but also furthers research to improve population health. Our in-depth review offers next steps for teaching of ethics and epidemiology, as well as for epidemiological research, public health practice, and health policy.ConclusionsTo address contemporary topics in the area of ethics and epidemiology, the Ethics Committee hosted a symposium session on the timely topic of big data. Technological advancements in clinical medicine and genetic epidemiology research coupled with rapid advancements in data networks, storage, and computation at a lower cost are resulting in the growth of huge data repositories. Big data increases concerns about data integrity; informed consent; protection of individual privacy, confidentiality, and harm; data reidentification; and the reporting of faulty inferences.     

流行病学方法在健康影响评估中的应用及展望

健康影响评估（HIA）制度已经被列入《“健康中国2030”规划纲要》和《中华人民共和国基本医疗卫生与健康促进法》,但是HIA的技术体系还亟待建立和完善。本文对HIA中流行病学方法的应用进行梳理,结合国际HIA完整案例,重点介绍健康决定因素的生态模型作为理论基础在HIA评估体系建立中的应用,并总结各种流行病学研究方法在不...     

生态流行病学研究设计与统计分析策略

大数据生态流行病学理论范式阐明了一个更全面的生态流行病学视角,承认和捕捉现实世界和虚拟世界中的众多健康决定因素具有等级镶嵌和交互博弈的复杂网络特征。在这种镶嵌分层相互作用及其网络博弈的复杂背景下,传统的基于独立随机假设的传统流行病学抽样调查方法、传统分析流行病学和实验流行病学设计策略及统计分析方法,均面临巨大挑战。取而代之的是,系统动力学模型、网络分析及网络动力学模型、多智能体系统模型以及未来需要发展的生态流行病学超图因果推断模型。从而,由新理论范式、新设计策略和新统计方法,构成了大数据生态流行病学理论方法体系。     

Culturally Safe Epidemiology: Oxymoron or Scientific Imperative

Since the early 20th Century, epidemiological research has brought benefits and burdens to Aboriginal communities in Canada. Many First Nations, Métis, and Inuit continue to view Western research with distrust; quantitative methods are perceived as especially inconsistent with indigenous ways of knowing. There is increasing recognition, however, that rigorous epidemiological research can produce evidence that draws attention and resources to pressing health issues in Aboriginal communities. We present a framework for culturally safe epidemiology, from the identification of research priorities, through fieldwork and analysis, to communication and use of evidence. Modern epidemiology and indigenous knowledge are not inherently discordant; many public health opportunities arise at this interface and good science must begin here too.     

GIS在传染病防控方面的应用

传染病是目前全球卫生安全的重大威胁之一,传染病防控与预警也已成为人类社会时刻关注的重大问题。对疾病分布进行研究,从而研究疾病高发地区与高危人群,以及有关的危险因子,这是流行病学的重要内容。GIS具有强大的空间数据采集、管理与分析功能,是传染病防控中不可或缺的分析工具。在传染病传播机理等基础理论指导下,利用数学模型和GIS技术对病原扩散、传染病传播进行模拟,是认知传染病传播等复杂系统问题的有效手段,将提升我国应对传染病防控的科学决策和现场处置能力。本文将从传染病及其媒介监测分析、危险因素分析、应对突发公共卫生事件、卫生服务管理与决策和二次开发和应用五个方面,重点介绍GIS技术在传染病预防与控制领域中的应用。