健康信息学:建立高质量和低成本的“p-健康”医疗体系

由于世界人口老龄化,未来数十年各国将面临越来越多的医疗服务需求和医疗成本压力。为了建立高质量和低成本的医疗保健体系,本文探讨了个体性(Personalized)、普惠性(Pervasive)、参与性(Participatory)、预防性(Preventive)、预测性(Predictive)以及先发性(Pre-emptive)的"p-健康"医疗范式。"p-健康"强调个性化医疗及疾病防治重心的前移,通过疾病的预防和早期诊断,提高医疗及突发性公共卫生事件应急措施的质量、降低社会医疗卫生成本。其中,健康信息系统是实现"p-健康"的关键。为建立多模态、多尺度、多层次的健康信息系统,本文提出了健康信息学五大研究方向包括获取(Acquisition)、传输(Transmission)、处理(Processing)、存储(Storage)以及检索(Retrieval,"p-STAR")中的一些挑战和亟需解决的问题。

心脑血管易损斑块的风险评估及早期预警

介绍了心脑血管疾病以及易损斑块的危害，阐述了目前的疾病防治现状，并且从健康信息学的角度提出了心脑血管疾病防治新策略。文中着重介绍了该课题组在心脑血管疾病和易损斑块的早期预警方面开展的工作，包括提出了大规模急性心脑血管事件筛查和干预研究计划和个性化心脑血管疾病早期预警模型。

基于健康信息的急性心血管疾病早期预警

本文对健康信息学在急性心血管疾病早期预警方向的最新研究进展进行了总结和评述,并讨论了这一领域所面临的三项重大机遇和挑战,包括:(1)开发无扰式传感器用于连续、实时的获取心血管健康信息;(2)发展高分辨率、高灵敏度、快速多模成像理论和方法,用来判定动脉硬化风险程度以及筛查具有易损斑块和易损心肌的人群;(3)发展多模信息融合技术,研究多尺度下的机制模型,用于心血管疾病的早期预警。最后,本文在结语中展望了随着健康信息学的不断发展,未来医疗的发展态势。