从购物习惯到疾病轨迹：京东健康用AI绘制慢性病“风险地图”

研究还揭示了在传统人口学风险预测因素以外的关键行为特征。例如，购买"加大码服装""酒精""打火 机及吸烟配件"等商品与超重/肥胖风险显著相关。这表明，日常消费行为背后可能隐藏着重要的健康线 索。 研究发现，心血管－肾脏－代谢（CKM）疾病在疾病发展轨迹中占据核心地位。例如，高血压患者未 来最常见的20种共病中，超过一半属于CKM疾病，包括慢性缺血性心脏病（47.79%）、脑梗死 （43.34%）、2型糖尿病（29.88%）等。同样，糖尿病、脑梗死、心力衰竭等CKM疾病也高度互为"上 游"或"下游"。 疾病发展有"轨迹"：CKM疾病互为上下游 电商消费数据或可"预知"健康风险 第一项研究《利用电商平台行为数据进行常见慢性疾病预测》开创性地将用户在电商平台上的购买、加 购和浏览行为与健康状况关联。研究团队构建了涵盖13354个商品类目的"类目指数"，并结合年龄、性 别等人口统计学特征，对超重/肥胖、高血压、糖尿病、慢性肾病等8种常见慢性病进行风险预测。 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》则从宏观医疗数据入手，研究团队与山东 省卫健委及北方健康医疗大数据公司合作，分析了2016年至2024年间中 ...