2022年三百万体检人群健康蓝皮书

指导单位：北京大学中国卫生经济研究中心 目录 CONTENTS 引言01 重要结论03 I.研究方法及样本人群分布05 1.1数据来源及研究方法06 1.2人工智能眼底照相疾病风险评估样本人群分布06 1.2.1人工智能眼底照相疾病风险评估样本人群的年龄性别分布06 II.人工智能眼底照相疾病风险评估结果分析07 2.1人工智能眼底照相疾病风险评估结果整体分析08 2.1.1人工智能眼底照相疾病风险评估结果的性别和年龄分布08 2.1.2人工智能眼底照相疾病风险评估结果的行业分布09 2.2人工智能眼底照相疾病风险评估结果分项分析10 2.2.1眼底重大阳性改变11 2.2.2黄斑部异常13 2.2.3视网膜血管异常16 2.2.4视盘视神经异常20 2.2.5屈光不正眼底改变22 目录 CONTENTS III.人工智能视网膜慢病风险评估结果分析 25 3.1人工智能视网膜心脑血管疾病风险评估26 3.1.1人工智能视网膜心脑血管疾病风险预测结果的分布26 3.1.2人工智能视网膜心脑血管疾病风险预测结果的验证28 3.2人工智能视网膜糖尿病风险评估31 3.2.1人工智能视网膜糖尿病风险预测结果的分布31 3.2.2人工智能视网膜糖尿病风险预测结果的验证32 3.3人工智能视网膜高血压风险评估33 3.3.1人工智能视网膜高血压风险预测结果的分布33 3.3.2人工智能视网膜高血压风险预测结果的验证34 3.4人工智能视网膜贫血风险评估35 3.4.1人工智能视网膜贫血风险预测结果的分布35 3.4.2人工智能视网膜贫血风险预测结果的验证36 IV.连续进行人工智能眼底照相疾病风险评估人群的健康分析 37 4.1连续进行人工智能眼底照相疾病风险评估人群的样本分析38 4.2连续进行人工智能眼底照相疾病风险评估人群的健康风险结果分析39 4.2.1连续进行人工智能眼底照相疾病风险评估对发现心血管疾病风险的意义39 4.2.2连续进行人工智能眼底照相疾病风险评估对发现脑血管疾病风险的意义40 4.2.3连续进行人工智能眼底照相疾病风险评估对发现糖尿病的意义41 4.2.4连续进行人工智能眼底照相疾病风险评估对发现高血压的意义42 4.3连续进行人工智能眼底照相疾病风险评估人群的眼底异常结果分析43 目录 CONTENTS Ⅴ.疾病家族史和吸烟及饮酒等不良生活方式对健康的影响46 5.1疾病家族史对健康的影响47 5.1.1家族史对人工智能心血管疾病风险预测结果的影响47 5.1.2家族史对人工智能脑血管疾病风险预测结果的影响48 5.1.3家族史对人工智能糖尿病风险预测结果的影响49 5.1.4家族史对人工智能高血压风险预测结果的影响49 5.2吸烟对健康的影响50 5.2.1吸烟对人工智能心血管疾病风险预测结果的影响50 5.2.2吸烟对人工智能脑血管疾病风险预测结果的影响50 5.2.3吸烟对人工智能糖尿病风险预测结果的影响51 5.2.4吸烟对人工智能高血压风险预测结果的影响51 5.3饮酒对健康的影响52 5.3.1饮酒习惯对人工智能心血管疾病风险预测结果的影响52 5.3.2饮酒习惯对人工智能脑血管疾病风险预测结果的影响52 5.3.3饮酒习惯对人工智能糖尿病风险预测结果的影响53 5.3.4饮酒习惯对人工智能高血压风险预测结果的影响53 Ⅵ.健康指南54 6.1糖尿病的全流程健康管理方案55 6.2呵护眼健康从健康生活方式入手57 6.3iKangNetwork+体检医联体联盟计划59 6.4论文发表60 参考文献61 发布机构介绍63 引言 INTRODUCTION 眼睛是心灵的“窗户”，视觉是人类感知外部世界最主要的方式。《“十四五”全国眼健康规划（2021-2025年）》指出：“提高眼底病、青光眼等眼病的早诊早治能力。推动青光眼，以及糖尿病视网膜病变、近视性视网膜病变、黄斑变性、视网膜血管阻塞、高血压眼底病变等眼底病的早发现、早诊断、早治疗。持续推进眼科相关医联体建设，推动眼底照相筛查技术逐步覆盖基层医疗卫生机构，探索建立‘基层检查、上级诊断’服务模式，提升眼底病、青光眼等眼病诊治能力。同时，强化眼健康信息化平台建设，推进大数据、人工智能、5G等新兴技术与眼科服务深度融合，开展人工智能在眼病预防、诊断和随访等应用，提升眼病早期筛查能力。” 眼部健康在医学上意味着眼睛视物功能的良好状态。眼底的视网膜作为眼部的关键组成，起着光信号的接收与传导的作用，是影响视觉功能的关键因素。同时，视网膜还是全身唯一可观察神经和血管组织的地方，成为了解眼病和某些全身疾病病情的重要窗口[1]。 2019年7月，国家成立健康中国行动推进委员会，制定印发《健康中国行动（2019—2030年）》，充分体现了党和国家领导人对维护人民健康的坚定决心。为积极应对当前突出健康问题，必须关口前移，坚持预防为主、防治结合的原则。针对健康科普、全民健身、以及心脑血管及癌症防治等方向实施专项行动，通过政府、社会、个人协同推进，建立健全健康教育体系，促进“以治病为中心”向“以健康为中心”转变，提高人民健康水平。 为了贯彻落实《“十四五”全国眼健康规划（2021-2025年）》和《健康中国行动（2019—2030年）》，及早发现各类不可逆致盲疾病风险和心脑血管健康风险。2018年底，爱康集团升级有人“管”的体检战略，发布iKangAI+，旨在通过人工智能赋能传统体检，用更多创新科技赋能健康体检和健康管理，从而帮助用户更早发现、更早诊断、更早治疗。爱康集团与北京鹰瞳科技发展股份有限公司（以下简称“鹰瞳Airdoc”）达成战略合作，在旗下体检中心引入了鹰瞳Airdoc人工智能眼底照相疾病风险评估项目。该项目与多家知名眼科医院共同开发，获得了科技部重大专项支持，运用先进的人工智能技术实现像素级分析，可以精准发现眼底异常改变，评估心脑血管疾病风险，帮助受检者客观便捷的了解眼底健康状况和心脑血管疾病风险。 引言 INTRODUCTION 2019年，爱康集团联合鹰瞳Airdoc联合发布了第一个基于人工智能的《中国体检人群眼底人工智能健康蓝皮书》，评估样本人群共计215,289人，眼底检出异常的人数为159,767人，占总样本人数的74.2%。 2020年，爱康集团与鹰瞳Airdoc在眼健康和慢病评估领域进一步展开深度合作，发布了基于视网膜人工智能评估的《百万体检人群健康蓝皮书》，评估样本共计1,003,585人，其中眼底检出异常的人数为750,995人，占总样本人数的74.8%。 2021年，爱康集团与鹰瞳Airdoc继续深化合作模式，并联合发布基于视网膜人工智能评估的《两百万体检人群健康蓝皮书》，样本量达到2,023,102人，异常检出人数为1,535,256人，异常检出率为75.9%。 2021年8月，国内知名期刊ScienceBulletin杂志（IF：11.780）在线发表了北京大学临床研究所与鹰瞳Airdoc、爱康集团等企业、单位合作的研究论文。基于超过40万国人健康数据，开发了一款基于眼底照片的估算10年缺血性心脑血管病（Ischemiccardiovasculardiseases，ICVD）风险的人工智能算法工具，并在内外部验证中均表现良好。 2022年3月，首都医科大学附属北京同仁医院副院长魏文斌教授团队与鹰瞳Airdoc、爱康集团在国际知名临床医学期刊《美国医学会杂志》子刊JAMANetworkOpen杂志上联合发表了题为“ArtificialIntelligenceforScreeningofMultipleRetinalandOpticNerveDiseases”（人工智能对多种视网膜和视神经疾病的筛查应用）的研究论文。研究结果显示，基于眼底照片训练的AI算法模型在全国多中心的真实世界验证中，对10种常见眼底病筛查的敏感度堪比资深眼底科专家，且筛查用时节省了约75%。这表明其在大规模筛查场景下具备广阔应用前景。 2022年，爱康集团与鹰瞳Airdoc针对2018年7月至2022年4月期间在爱康集团参加人工智能视网膜健康评估的体检者数据进行统计分析，累积样本量达到3,105,439人，分析维度不仅包括了眼底异常的人群分布情况，更是首次加入了心脑血管疾病、糖尿病、高血压、贫血等人工智能风险评估的验证，并且针对持续进行健康体检人群的健康状况以及结合线下健康调查的数据结果进行分析，旨在进一步提高我国居民和企事业单位对包括眼健康在内的全身健康的重视，树立健康观念，提高慢病风险防控意识。 与往年相比，《三百万体检人群健康蓝皮书》全新升级，主要体现在以下四个方面： 评估样本量首次超过300万，致力于为百万人群的全身健康和眼底异常情况做到早发现、早干预； 升级了视网膜人工智能慢病风险评估版块，利用海量的大数据和人工智能技术，助力百万人群的慢病风险管理和健康干预； 新增连续进行人工智能眼底照相疾病风险评估版块，评估初次人工智能心血管疾病风险预测结果中后次体检提示心血管疾病风险可能的检出率，了解历年进行人工智能眼底照相疾病风险评估对防范慢病隐患和眼部重疾的意义； 增加了生活方式对疾病发生情况的数据统计，直观了解家族史、吸烟、饮酒对健康风险的影响。 重要结论 IMPORTANTCONCLUSIONS 眼底异常是导致不可逆致盲的重要因素，通过基于人工智能的视网膜健康评估，不仅能了解眼底健康，同时还能够发现可能存在的糖尿病、高血压、心脑血管疾病等慢病风险，人工智能眼底照相疾病风险评估不仅能快速发现慢病风险隐患，同时能早期发现视网膜异常，提升健康干预的依从性，降低恶性心脑血管事件、致盲事件的发生率。 超七成人群存在眼底异常： •针对2018年7月开始到2022年4月期间参与人工智能眼底照相疾病风险评估的受检者进行分析，共3,105,439人， 整体异常检出率为76.2%； •男性异常共计1,231,251人，占所有男性受检者的77.3%； •女性异常共计1,135,817人，占所有女性受检者的75.1%，男性异常检出率高于女性。 人工智能慢病风险评估成为监测慢病风险的新手段： •人工智能心血管疾病风险预测结果提示高风险的人群共31,020人，其中心血管异常指标的检出率为50.8%，高风险人群检出率是低风险人群的3.1倍； •人工智能脑血管疾病风险预测结果提示高风险的人群共65,632人，其中脑血管异常指标的检出率为39.1%，高风险人群检出率是低风险人群的2.6倍； •人工智能糖尿病风险预测结果提示高风险的人群共357,291人，其中糖尿病的检出率为23.7%，高风险人群的检出率是低风险人群的237倍； •人工智能高血压风险预测结果提示高风险的人群共628,511人，其中高血压的检出率为63.0%，高风险人群的检出率是低风险人群的158倍； •人工智能贫血风险预测结果提示高风险的人群共27,722人，其中贫血的检出率为98.9%，高风险人群的检出率是 低风险人群的495倍。 重要结论 IMPORTANTCONCLUSIONS 连续进行人工智能眼底照相疾病风险评估有助于早期发现健康隐患，人工智能慢病风险评估能够预测疾病发展： •初次评估时人工智能心血管疾病风险预测结果显示等级越高的人群，未来越容易在体检过程中出现心血管的指标 异常； •初次评估时人工智能脑血管疾病风险预测结果显示等级越高的人群，未来越容易在体检过程中出现脑血管病的指标异常； •初次评估时人工智能糖尿病风险预测结果显示等级越高的人群，未来越容易在体检过程中出现糖尿病的指标异常； •初次评估时人工智能高血压风险预测结果显示等级越高的人群，未来越容易在体检过程中出现高血压的指标异常； •连续进行人工智能眼底照相疾病风险评估有助于及时发现眼底异常的进展，了解干预后的恢复情况，及时发现威胁视力的重大阳性疾病。 家族史、吸烟、饮酒对慢病风险的影响显著，人工智能慢病风险评估能够有效反映上述因素对慢病风险的影响： •有家族史的人群出现相关