京东健康探索研究院于日前在马德里举办的欧洲心脏学会年会暨世界心脏病大会（ESCCongress2025togetherwithWorldCongressofCardiology）上，分享了两项基于千万级别人群的慢性病预测研究结果。 这两项研究成果分别揭示出利用电商行为数据进行常见慢性疾病预测，以及基于人群时序疾病轨迹分析的慢性病风险预测的重要工具价值。这些成果有助于公共卫生管理和个体化健康干预提供全新视角。 京东探索研究院的研究首次表明了用户的电商平台消费数据，与大规模的人群疾病发展轨迹相结合时，均可成为预测常见慢性疾病风险的有效工具。

根据某些专家的观点，电商平台可能能够检测到消费者潜在的健康隐患。

一项关于利用电商平台行为数据来预测普通常见的慢性疾病的研究是第一个开创性的将电商平台用户在购买、加购及浏览商品上的行为与健康状况关联起来。研究团队设计了涵盖13354个商品类目的“商品类别指数”，同时考虑到了年龄以及性别这些人口统计学特征，以此对超重/肥胖、高血压、糖尿病等8种常见慢性病的风险程度进行了预测。

值得注意的是，根据健康模型预测，高风险人群的真实患病概率远高于预期，后者可能超出预测者的想象。行为学大模型预测的平均风险比为4.07，这意味着高风险群体的患病几率是低风险群组的四倍左右，这无疑可以作为个人疾病风险干预的有效指南，私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596并对公共卫生管理产生积极作用。

研究也显示了一些关键的行为特征在传统人口学风险因素之外影响了人们的体重和身体健康状况。比如购买大号的服装、酒精以及打火机和吸烟配件等商品与超重或者肥胖的风险有着显著的相关性。这表明日常消费行为背后可能隐藏着重要的健康线索。

疾病的演变路径有着交叉关系，其中的CKM疾病互为上下游

第二项研究《基于人群时序疾病轨迹分析的慢性病风险预测》则是从宏观医疗数据出发，研究人员与中国山东省卫健委及北方健康医疗大数据公司紧密合作，在2016年到2024年间收集了中国北方地区约3738万名患者2.07亿条就诊记录的基础上，构建了一个包括351种慢性疾病与8672条关联路径的“时序共病网络”。

研究显示心血管-肾脏代谢性疾病（CKM）在疾病发展路径中占有核心地位。比如高血压患者的未来20种共病当中超过一半属于CKM，如慢性缺血性心脏病占比47.8%，脑梗死占比43.3%，2型糖尿病占到29.8%等。此外，糖尿病、脑梗死、心力衰竭等都是互为“上游”或“下游”的CKM疾病。

研究小组利用蒙特卡罗模拟技术预测个体在发生某种疾病后，有可能发展成为慢性病的路径。这一发现有助于医师在早期识别并加以干预，从而有私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596效阻止疾病的发展进程。

据悉，研究人员收集并分析的所有信息均进行了彻底匿名处理，所有的数据都保存在高度安全保障之下，并严格脱敏使用。此外，研究者还提到，这些预估结果需要进行终身追踪研究来证实其准确性与可靠度，这样才能保证预测结果的准确性和可靠性。

业内专家指出，这两次最新研究开辟了全新的思路及工具，可借此来实现对慢性病危险指标的精确预测，并有助于更有效地实施个性化健康管理以及公共卫生规划与管理。

京东健康探索研究院相关负责人强调道，未来，京东健康将持续加大对慢性病预测及管理领域科研的研究力度，致力于为推进全球健康的事业做出贡献，并呼吁社会各届人士共同努力，关注并积极参与到慢性病问题的防控工作中来，加强健康管理和预防工作，以共同构建出一个和谐、安全的社会环境。