在慢病防治领域，公卫体检系统数据的智能挖掘分析发挥着多方面的重要作用，主要体现在以下几个关键方面。

一、精准识别高危人群，实现早期干预

通过对体检数据中年龄、血压、血糖、血脂、体重指数等多维度指标的智能挖掘，可构建高危人群预测模型。例如，利用机器学习算法分析发现，收缩压≥130mmHg 且空腹血糖≥6.1mmol/L 的人群，未来 5 年患高血压合并糖尿病的风险较普通人群高 3.2 倍。系统可自动标记此类高危个体，助力基层医疗机构及时开展针对性的生活方式干预，如制定个性化饮食运动方案，将慢病防控端口前移，降低发病率。

二、动态监测病情发展，优化干预策略

智能分析能够纵向追踪个体体检数据的变化趋势。以糖尿病患者为例，连续 3 次体检显示糖化血红蛋白（HbA1c）持续升高 0.5% 时，系统可预警治疗方案需调整。同时，通过对比不同干预措施（如药物治疗联合运动 vs 单纯药物治疗）在同类人群中的效果数据，可发现前者使 HbA1c 达标率提升 28%，为临床决策提供数据支撑，实现 “一人一策” 的精准管理。

三、揭示群体流行特征，助力政策制定

对区域内数万份体检数据的挖掘可揭示慢病流行规律。如某地区数据分析显示，45 岁以上人群中，腹型肥胖率达 41.7%，且与高血压患病率呈正相关（r=0.68）。这些数据为政府制定公共卫生政策提供依据，推动开展区域性减盐减糖宣传、社区健身设施建设等干预措施。此外，通过分析不同职业、教育水平人群的慢病分布差异，可靶向投放健康资源，缩小健康公平性差距。

四、评估防治效果，完善服务体系

利用数据挖掘技术对比干预前后的指标变化，可科学评估公卫服务效果。例如，某社区实施 “三高” 共管项目 1 年后，体检数据显示高血压患者血压控制率从 42% 提升至 65%，糖尿病患者血脂异常检出率下降 19%。此类数据可帮助卫生部门识别服务薄弱环节，如老年群体随访依从性低（仅 58%），进而优化服务流程，加强家庭医生签约服务的针对性，完善慢病防治网络。

五、预测疾病负担，支撑资源配置

通过构建疾病预测模型，可估算未来 5-10 年慢病发病及医疗费用趋势。如预测某城市 2030 年糖尿病患病人数将增加 23%，相关医疗支出将占医保基金的 35%。这些预测为医疗资源配置提供前瞻性依据，推动基层医疗机构增加内分泌科诊室、动态血糖监测设备等资源投入，避免医疗挤兑，提升整体防治效能。

公卫体检系统数据的智能挖掘分析，正通过 “数据洞察 - 精准干预 - 效果评估 - 决策优化” 的闭环，成为慢病防治领域的核心驱动力，为实现 “以治病为中心” 向 “以健康为中心” 的转变提供强大技术支撑。