日前，在西班牙馬德里舉辦的歐洲心臟學(xué)會年會暨世界心臟病大會（ESC Congress 2025 together with World Congress of Cardiology）上，京東健康探索研究院（JDH XLab）分享了兩項基于千萬級別人群的慢性病預(yù)測研究，分別為“利用電商行為數(shù)據(jù)進行常見慢性疾病預(yù)測”和“基于人群時序疾病軌跡分析的慢性病風(fēng)險預(yù)測”。研究首次揭示，用戶的電商平臺消費數(shù)據(jù)以及大規(guī)模人群的時序疾病發(fā)展軌跡，均可能成為預(yù)測常見慢性疾病風(fēng)險的重要工具。這為公共衛(wèi)生管理和個體化健康干預(yù)提供了全新視角。

京東健康探索研究院研究團隊在ESC會上進行分享

電 商 消費 數(shù)據(jù)或可“預(yù)知”健康風(fēng)險

第一項研究《利用電商平臺行為數(shù)據(jù)進行常見慢性疾病預(yù)測》開創(chuàng)性地將用戶在電商平臺上的購買、加購和瀏覽行為與健康狀況關(guān)聯(lián)。研究團隊構(gòu)建了涵蓋13354個商品類目的“類目指數(shù)”，并結(jié)合年齡、性別等人口統(tǒng)計學(xué)特征，對超重/肥胖、高血壓、糖尿病、慢性腎病等8種常見慢性病進行風(fēng)險預(yù)測。

值得關(guān)注的是，模型預(yù)測為高風(fēng)險的人群，其真實患病風(fēng)險顯著高于預(yù)測為低風(fēng)險者。行為學(xué)大模型的平均風(fēng)險比（RR）高達4.07，意味著高風(fēng)險人群的患病可能性是低風(fēng)險人群的4倍以上，可以作為個人疾病風(fēng)險干預(yù)的有力指導(dǎo)，同時也是公共衛(wèi)生管理的有效參考。

研究還揭示了在傳統(tǒng)人口學(xué)風(fēng)險預(yù)測因素以外的關(guān)鍵行為特征。例如，購買“加大碼服裝”“酒精”“打火機及吸煙配件”等商品與超重/肥胖風(fēng)險顯著相關(guān)。這表明，日常消費行為背后可能隱藏著重要的健康線索。

疾病發(fā)展有“軌跡”：CKM疾病互為上下游

第二項研究《基于人群時序疾病軌跡分析的慢性病風(fēng)險預(yù)測》則從宏觀醫(yī)療數(shù)據(jù)入手，研究團隊與山東省衛(wèi)健委及北方健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)公司合作，分析了2016年至2024年間中國北方地區(qū)3738萬名患者的2.07億條診療記錄，構(gòu)建了包含351種慢性疾病和8672條關(guān)聯(lián)路徑的“時序共病網(wǎng)絡(luò)”。

研究發(fā)現(xiàn)，心血管－腎臟－代謝（CKM）疾病在疾病發(fā)展軌跡中占據(jù)核心地位。例如，高血壓患者未來最常見的20種共病中，超過一半屬于CKM疾病，包括慢性缺血性心臟病（47.79%）、腦梗死（43.34%）、2型糖尿病（29.88%）等。同樣，糖尿病、腦梗死、心力衰竭等CKM疾病也高度互為“上游”或“下游”。

研究團隊通過蒙特卡洛模擬技術(shù)，可預(yù)測個體從當(dāng)前疾病出發(fā)，未來可能發(fā)展的慢性病路徑。這一成果有望幫助醫(yī)生提前識別高風(fēng)險患者，進行早期干預(yù)，阻斷疾病進展鏈條。

據(jù)了解，本次研究團隊使用的所有賬戶均完全匿名化，所有數(shù)據(jù)均在高度安全的環(huán)境下儲存與脫敏使用。同時，研究團隊也指出，這些預(yù)測結(jié)果仍需通過終身隨訪研究加以驗證，以確保其準(zhǔn)確性和可靠性。

業(yè)內(nèi)人士認為，這兩項最新研究為慢性病風(fēng)險的預(yù)測提供了新的思路和方法，即通過利用電商行為數(shù)據(jù)和時序疾病軌跡分析，未來有望實現(xiàn)更精準(zhǔn)的個人健康風(fēng)險評估和公共衛(wèi)生管理。

京東健康探索研究院（JDH XLab）相關(guān)負責(zé)人表示，未來，京東健康將繼續(xù)深化在慢性病預(yù)測和管理領(lǐng)域的研究，為推動全球健康事業(yè)的發(fā)展貢獻力量。同時，也呼吁社會各界共同關(guān)注慢性病問題，加強健康管理和預(yù)防工作，共同構(gòu)建健康、和諧的社會環(huán)境。