

慢性病
智慧精準健康檢查慢性病防治
- 從健康到疾病的歷程運用多模態-多層次的時大數據資料(Big Data)、動態調整(Dynamic)、與數位工具(Digital),結合多相病程、多因精準、多元介入的整合策略建構精準智慧慢性病健檢架構。藉由個人化與客製化的預防方案,進行介入與減害評估,並結合人工智慧慢病專業健檢防治網,實現精準且漸進式慢性病健檢防治工程。
精準個人化健檢慢性病預防週期
- 精準個人化健檢慢性病預防週期六大環節強調跨生命週期的風險評估與多層次健康動態。從第1步生命週期風險評估起,依序探討健康至疾病的轉變歷程(第2步),整合遺傳與非遺傳因子的多層大數據資料庫(第3步),透過穿戴裝置IoT、生物標記等進行智慧監測(第4步),應用機器學習進行預測與決策(第5步),導入包括遠距照護與預防醫學多元健檢決策(第6步),建構完整且個人化慢性病預防策略循環週期。
動態高血壓進展監測
- 血壓狀態依序從正常血壓、前期高血壓、第一期高血壓至第二期高血壓為動態多相進展過程,受包含個人特徵、基礎生化指標、遺傳因子、行為因子、社會經濟環境等多層次因子影響早成個人血壓動態多相進展差異。以性別為例,男性正常血壓比例隨時間快速下降,高血壓前期與第一期高血壓在中期占比上升,最終第二期高血壓逐漸占多數;女性雖變化趨勢類似,但整體進展相對緩慢。智慧健檢監測與個人化策略因此對高血壓防治具相當重要性。
精準動態高血壓風險評估
- 精準動態高血壓風險評估結合個人化演算法與分層風險因子評分,運用年齡、教育程度、BMI、腰圍、血糖、總膽固醇、尿酸、抽菸與家族病史等個人化因子建立精準高血壓動態評分可分別建立男性與女性不同特徵風險程度。男女性在不同年齡層、代謝異常、生活習慣等方面皆呈現不同風險貢獻,提供個人化分層介入依據,有助於早期預測與精準防治高血壓。
個人化高血壓動態風險評估
- 高血壓高風險者(如65歲男性、教育程度較低、肥胖、高膽固醇、尿酸異常、糖尿病、有檳榔嚼食習慣、有飲酒習慣)與低風險者(如47歲女性、高教育程度、無檳榔嚼食、無飲酒習慣不具高血壓家族病史)運用動態風險演算法可對高低風險建立血壓進展即時預測評估,據以提供預防與精準健檢建議。
風險導向精準慢性病預防決策
- 風險導向精準慢性病預防決策分層介入策略依血壓進程分為正常、前期、第一期與第二期高血壓四階段,透過風險分層評估提供對應的健康管理措施。
- 正常族群:鼓勵生活型態改變、定期血壓監測與健康檢查。
- 前期與第一期:納入預防性投藥考量,搭配健康檢查與生活型態健康諮詢,視個人化風險程度進行調整。
- 第二期:需進一步健康檢查與藥物治療,並加強客製化的生活建議。
- 此模式強調以風險分層為核心,導引不同介入深度與頻率,提升慢性病防治效能。
Copyright © 2019 - Strikingly 提供技術支援