许基连，麦兰仙，文宏，曾志羽

近年来，心血管病（CVD）已成为威胁我国居民健康的首要疾病，对我国居民的疾病经济负担和死亡风险产生深刻的不利影响。据《＜中国心血管病报告2018＞概要》报道[1]，预测我国CVD现有患病人数2.9亿，CVD患者死亡人数占居民疾病死亡人数的40%以上，CVD患者的住院总费用年均增速远高于我国GNP的增速。

在对CVD愈加关注的同时，精准医学领域亦在发生重大变化。一方面，随着基因测序、基因组学和表观遗传学的发展，学者对基因研究领域的兴致愈发浓厚；另一方面，云计算和计算生物学的新技术的开发、电子病历的广泛出现及生物医学信息学领域的蓬勃发展，极大提高了疾病信息大数据的获取和分析能力。此外，智能手机和移动健康设备的推广使用为量化自我运动和实时获取连续生理数据成为可能[2]。生物技术的快速发展和精准医学时代的到来激发了学界的兴趣，科研人员不断推进CVD遗传因素的研究，从多组学、暴露组学和表型组学等方面对CVD易感基因进行不懈探索，并逐步探索精准健康管理模式在CVD危险因素干预中的应用。本文将就精准健康管理模式应用于CVD健康干预中的现状进行综述。

1 精准健康管理模式的概念

精准健康管理是以医学大数据和生物医学大数据为对象，采用机器学习、生物信息挖掘进行人群的精准健康风险建模、评估和预测，并通过人工智能技术，为个人全生命周期提供精准的健康服务[3]。在慢性病健康管理中，精准健康管理模式具有广泛适用性，可在研究对象招募、数据收集与匹配整理、评估疾病危险因素、整合健康与生活方式资料以探讨关联性等方面发挥重要作用。……