老年群體體檢數(shù)據(jù)的健康風險分層策略演講人01老年群體體檢數(shù)據(jù)的健康風險分層策略02引言：老年健康管理的重要性與體檢數(shù)據(jù)的核心價值引言：老年健康管理的重要性與體檢數(shù)據(jù)的核心價值作為深耕老年健康管理領域十余年的從業(yè)者，我親眼見證了我國人口老齡化進程的加速——截至2023年，60歲及以上人口已達2.97億，占總?cè)丝诘?1.1%，其中失能半失能老人超4000萬。老年群體因生理機能衰退、多病共存、用藥復雜等特點，健康風險呈現(xiàn)“高聚集、高動態(tài)、高異質(zhì)性”特征，傳統(tǒng)“一刀切”的健康管理模式已難以滿足需求。在此背景下，老年群體體檢數(shù)據(jù)的健康風險分層策略應運而生，其核心在于通過整合多維度體檢信息，科學識別個體健康風險等級，實現(xiàn)“精準預防、早期干預、動態(tài)管理”，為構(gòu)建“以健康為中心”的老年健康服務體系提供數(shù)據(jù)支撐。體檢數(shù)據(jù)是老年健康的“數(shù)字畫像”，涵蓋生理指標、疾病史、生活方式、功能狀態(tài)等多維度信息，具有連續(xù)性、動態(tài)性、客觀性特征。然而，當前老年體檢數(shù)據(jù)應用仍存在“重篩查、輕分層”“重數(shù)據(jù)采集、輕價值挖掘”等問題，導致資源錯配與干預低效。引言：老年健康管理的重要性與體檢數(shù)據(jù)的核心價值例如，部分社區(qū)將所有老年體檢者納入同質(zhì)化隨訪，而忽視高血壓合并糖尿病的高危人群；或因數(shù)據(jù)碎片化（如醫(yī)院體檢數(shù)據(jù)與社區(qū)健康檔案未互通），無法全面評估老人整體風險。因此，建立基于體檢數(shù)據(jù)的健康風險分層策略，不僅是提升老年健康管理效率的必然選擇，更是應對“健康老齡化”挑戰(zhàn)的關鍵路徑。03健康風險分層的理論基礎與核心邏輯1健康風險分層的概念界定與目標健康風險分層（HealthRiskStratification）是指基于循證醫(yī)學原理，利用個體健康相關指標，通過數(shù)學模型或算法將其劃分為不同風險等級的過程。其核心目標有三：一是識別高危人群，如心腦血管疾病、腫瘤、失能的高風險者，優(yōu)先配置醫(yī)療資源；二是指導精準干預，針對不同風險等級制定個性化管理方案；三是評估干預效果，通過動態(tài)分層調(diào)整策略，形成“評估-干預-再評估”的閉環(huán)。在老年群體中，分層需區(qū)別于普通人群，突出“多重共病（Multimorbidity）”“老年綜合征（GeriatricSyndrome）”和“功能狀態(tài)”三大核心維度。例如，一位80歲老人即使單個指標（如血壓）控制良好，但若合并肌少癥、抑郁和多重用藥，其整體健康風險仍顯著高于同齡無合并癥者。因此，老年健康分層不是單一疾病的風險評估，而是“整體健康狀態(tài)”的綜合判斷。2老年群體健康風險的多元特征老年健康風險具有顯著的“多元性”與“交互性”，具體表現(xiàn)為：-疾病風險疊加：高血壓、糖尿病、慢性腎病等慢性病在老年群體中患病率超60%，且常相互影響，如加速腎功能惡化、增加心腦血管事件風險；-老年綜合征突出：跌倒、尿失禁、認知障礙等問題雖非獨立疾病，但顯著降低生活質(zhì)量，且與慢性病存在雙向關聯(lián)（如糖尿病增加跌倒風險，跌倒后活動減少加重血糖異常）；-生理儲備下降：老年人器官功能減退（如肺活量、腎小球濾過率降低），對內(nèi)外環(huán)境變化的代償能力減弱，小風險事件（如感冒、腹瀉）可能誘發(fā)急性失能；-社會心理因素交織：獨居、經(jīng)濟困難、認知功能下降等社會心理因素，直接影響健康行為（如用藥依從性、飲食控制），進而影響疾病預后。這些特征決定了老年健康分層必須采用“多維度、多尺度”評估框架，避免“以疾病論健康”的片面視角。3分層模型構(gòu)建的基本原則為確保分層策略的科學性與實用性，需遵循以下原則：-循證導向：分層指標需基于權威指南（如《中國老年健康醫(yī)學指南》）和大型隊列研究（如美國弗雷明漢心臟研究、中國嘉道理研究）證據(jù)，優(yōu)先選擇與老年不良結(jié)局（死亡、失能、住院）強相關的指標；-動態(tài)調(diào)整：老年健康狀態(tài)隨時間變化，分層模型需納入時間維度（如年度體檢數(shù)據(jù)對比），實現(xiàn)“靜態(tài)評估”與“動態(tài)預警”結(jié)合；-可操作性：指標需來源于常規(guī)體檢項目（如血常規(guī)、生化、心電圖、超聲），避免引入特殊檢測（如基因測序），確?；鶎俞t(yī)療機構(gòu)可落地；-個體化導向：分層結(jié)果需結(jié)合老人意愿、預期壽命、治療目標（如“積極治療”或“舒緩療護”），避免“唯技術論”。04老年體檢數(shù)據(jù)的采集與預處理：分層的基礎保障1數(shù)據(jù)采集的內(nèi)容框架與標準化要求老年體檢數(shù)據(jù)的“全面性”與“規(guī)范性”是分層的前提。結(jié)合《國家基本公共衛(wèi)生服務規(guī)范（第三版）》及老年健康管理需求，數(shù)據(jù)采集應包含以下核心模塊：1數(shù)據(jù)采集的內(nèi)容框架與標準化要求|數(shù)據(jù)類別|具體指標|意義||--------------------|-----------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------||基本人口學信息|年齡、性別、文化程度、婚姻狀況、居住方式（獨居/與子女同?。﹟社會人口學因素是健康風險的基礎變量（如高齡女性骨質(zhì)疏松風險更高）||生活方式|吸煙（年包數(shù)）、飲酒（頻率/量）、飲食（鹽/油攝入量）、運動（每周時長）、睡眠|可干預的風險因素（如戒煙可降低肺癌風險30%）|1數(shù)據(jù)采集的內(nèi)容框架與標準化要求|數(shù)據(jù)類別|具體指標|意義|1|既往病史與家族史|高血壓、糖尿病、冠心病、腦卒中、腫瘤等慢性病史；家族遺傳性疾病史|疾病發(fā)生發(fā)展的基礎預測指標（如糖尿病家族史增加2型糖尿病發(fā)病風險）|2|用藥情況|用藥種類（處方藥/非處方藥）、用藥依從性（漏服率）、藥物相互作用|多重用藥（≥5種）是老年住院的獨立危險因素，需重點監(jiān)測|3|體格檢查|身高、體重（BMI）、腰圍、血壓、心率、視力、聽力、口腔狀態(tài)|肥胖（BMI≥28）、中心性肥胖（腰圍≥90cm男/85cm女）是代謝綜合征的核心指標|4|實驗室檢查|血常規(guī)（血紅蛋白、白細胞）、生化（血糖、血脂、肝腎功能）、尿常規(guī)、腫瘤標志物|早期器官功能損傷與疾病風險的客觀指標（如eGFR降低提示腎功能不全）|1數(shù)據(jù)采集的內(nèi)容框架與標準化要求|數(shù)據(jù)類別|具體指標|意義||輔助檢查|心電圖、胸部X線/CT、腹部超聲、骨密度（T值）、認知功能（MMSE/MoCA評分）|隱匿性疾?。ㄈ绻谛牟　⒐琴|(zhì)疏松）與老年綜合征的篩查關鍵||功能狀態(tài)評估|日常生活能力（ADL）、工具性日常生活能力（IADL）、跌倒風險（計時起立-行走試驗）|失能風險的核心預測指標，ADL≥2項依賴提示失能風險顯著增加|數(shù)據(jù)采集需遵循“標準化”原則：統(tǒng)一測量工具（如歐姆龍HEM-7121血壓計）、統(tǒng)一操作流程（如血壓測量需靜息5分鐘后坐位測量3次取均值）、統(tǒng)一數(shù)據(jù)編碼（如疾病編碼采用ICD-10），減少測量誤差與信息偏倚。1232多源數(shù)據(jù)的整合與異構(gòu)數(shù)據(jù)處理老年體檢數(shù)據(jù)常分散于不同場景：醫(yī)院體檢系統(tǒng)（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如實驗室檢查結(jié)果）、社區(qū)健康檔案（半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如隨訪記錄）、紙質(zhì)問卷（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如生活方式描述），需通過“數(shù)據(jù)中臺”技術實現(xiàn)整合。具體路徑包括：-結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對接：通過HL7（健康信息交換第七層協(xié)議）或FHIR（快速醫(yī)療互操作性資源）標準，打通醫(yī)院HIS系統(tǒng)、LIS系統(tǒng)、社區(qū)公衛(wèi)系統(tǒng)，實現(xiàn)實驗室檢查、用藥史等數(shù)據(jù)自動抓??；-非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化：利用自然語言處理（NLP）技術，將紙質(zhì)體檢報告中的“肝肋下未觸及”“頸靜脈無怒張”等文本信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化指標（如肝臟腫大：0=未觸及，1=肋下＜2cm，2=肋下≥2cm）；-數(shù)據(jù)關聯(lián)與去重：通過唯一身份標識（如身份證號+體檢年份）關聯(lián)多源數(shù)據(jù)，解決“同一指標不同命名”（如“高血壓”與“EH”）問題，建立個人健康檔案“時間軸”。3數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與隱私保護機制數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響分層準確性，需建立“采集-傳輸-存儲”全流程質(zhì)控體系：-采集端質(zhì)控：對體檢人員進行標準化培訓（如骨密度測量操作規(guī)范），設置數(shù)據(jù)邏輯校驗規(guī)則（如收縮壓≥250mmHg時彈出提示框復核）；-傳輸端質(zhì)控：采用加密傳輸（如HTTPS協(xié)議）與數(shù)據(jù)校驗算法（如MD5哈希值），確保數(shù)據(jù)傳輸過程中不丟失、不篡改；-存儲端質(zhì)控：建立數(shù)據(jù)備份機制（本地服務器+云端存儲），定期進行數(shù)據(jù)清洗（剔除重復錄入、修正異常值，如血紅蛋白＜50g/L需核實是否錄入錯誤）。同時，需嚴格遵守《個人信息保護法》，對敏感健康數(shù)據(jù)（如腫瘤病史、精神疾病史）進行脫敏處理（如替換為“患者ID”），設置分級訪問權限（如社區(qū)醫(yī)生僅能查看本轄區(qū)老人數(shù)據(jù)），保障老年人隱私權益。05分層模型的構(gòu)建與驗證：從數(shù)據(jù)到風險的映射1傳統(tǒng)風險分層指標體系的構(gòu)建傳統(tǒng)分層模型以“臨床經(jīng)驗+統(tǒng)計方法”為核心，通過專家共識篩選關鍵指標，賦予不同權重，計算綜合風險評分。例如，在心腦血管疾病風險分層中，常用Framingham風險評分、QRISK評分等，但需結(jié)合老年特點進行調(diào)整：1傳統(tǒng)風險分層指標體系的構(gòu)建案例：老年高血壓合并糖尿病患者的風險分層指標體系|指標維度|具體指標|權重|評分標準||--------------------|-----------------------------------------------------------------------------|----------|-----------------------------------------------------------------------------||生理指標|收縮壓（mmHg）、糖化血紅蛋白（%）、LDL-C（mmol/L）、尿微量白蛋白/肌酐比值|0.3|收縮壓≥160mmHg（3分）、HbA1c≥9%（3分）、LDL-C≥3.4mmol/L（2分）、UACR≥300mg/g（2分）|1傳統(tǒng)風險分層指標體系的構(gòu)建案例：老年高血壓合并糖尿病患者的風險分層指標體系|合并癥|冠心病、腦卒中、慢性腎病、外周動脈疾病|0.25|每增加1種合并癥加2分||老年綜合征|跌倒史（近1年）、認知功能障礙（MoCA＜26分）、抑郁（GDS≥11分）|0.2|跌倒史（2分）、認知障礙（2分）、抑郁（2分）||功能狀態(tài)|ADL評分（≥2項依賴）|0.15|ADL≥2項依賴（3分）||社會支持|獨居、無固定照料者|0.1|獨居或無照料者（2分）|風險等級劃分：低風險（0-4分）、中風險（5-8分）、高風險（≥9分）。高風險患者需每3個月隨訪，中風險每6個月隨訪，低風險每年隨訪。1傳統(tǒng)風險分層指標體系的構(gòu)建案例：老年高血壓合并糖尿病患者的風險分層指標體系此類模型的優(yōu)點是直觀易懂、基層可操作，缺點是指標權重依賴專家經(jīng)驗，易受主觀因素影響，且難以捕捉非線性的風險交互作用（如年齡與肌少癥的協(xié)同效應）。2機器學習模型在風險預測中的應用隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，機器學習（MachineLearning,ML）模型在老年健康分層中展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢，能自動從數(shù)據(jù)中提取復雜特征，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的分層。常用模型包括：01-邏輯回歸（LogisticRegression）：基礎可解釋模型，適合識別獨立危險因素（如年齡每增加10歲，失能風險增加1.5倍）；02-隨機森林（RandomForest）：集成學習模型，通過多棵決策樹投票降低過擬合風險，能輸出特征重要性排序（如老年分層中，肌酐、ADL評分、HbA1c位列前三）；03-梯度提升樹（XGBoost/LightGBM）：迭代優(yōu)化模型，對非線性關系（如血壓與心腦血管事件的“J型曲線”）擬合效果更佳；042機器學習模型在風險預測中的應用-深度學習（DeepLearning）：適用于多模態(tài)數(shù)據(jù)（如體檢數(shù)據(jù)+影像數(shù)據(jù)），通過神經(jīng)網(wǎng)絡自動提取深層特征，但需大數(shù)據(jù)量支持，可解釋性較差。2機器學習模型在風險預測中的應用案例：基于XGBoost的老年失能風險分層模型某三甲醫(yī)院收集了2018-2022年5000名65歲以上老人的體檢數(shù)據(jù)，以“2年內(nèi)新發(fā)失能（ADL≥2項依賴）”為結(jié)局變量，采用XGBoost模型進行訓練。結(jié)果顯示：-模型AUC（曲線下面積）達0.89，準確率85%，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)FRAIL量表（AUC=0.76）；-前5位關鍵預測因素為：基線ADL評分（重要性占比22%）、握力（18%）、eGFR（15%）、血紅蛋白（12%）、抑郁評分（10%）；-模型將老人分為低風險（概率＜10%）、中風險（10%-30%）、高風險（＞30%），高風險人群2年內(nèi)失能風險是低風險的8.2倍。2機器學習模型在風險預測中的應用案例：基于XGBoost的老年失能風險分層模型機器學習模型的局限性在于“黑箱效應”（難以解釋預測依據(jù)），需結(jié)合SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）值等方法，向臨床醫(yī)生和老人解釋“為何該老人被分為高風險”。3模型驗證與動態(tài)優(yōu)化機制分層模型需通過“內(nèi)部驗證”與“外部驗證”確保泛化能力：-內(nèi)部驗證：采用Bootstrap重抽樣（1000次）或交叉驗證（10折交叉驗證），計算模型的校準度（Hosmer-Lemeshow檢驗）與區(qū)分度（AUC）；-外部驗證：在獨立隊列（如不同地區(qū)、不同級別醫(yī)療機構(gòu)的老年人群）中測試模型性能，避免“過擬合”到訓練數(shù)據(jù)；-動態(tài)優(yōu)化：建立模型迭代機制，每2-3年納入新數(shù)據(jù)更新模型參數(shù)（如納入新冠疫苗接種史、長新冠后遺癥等新指標），適應疾病譜變化（如新冠疫情后老年心肺功能風險上升）。06分層后的精準干預策略：從風險到管理的落地分層后的精準干預策略：從風險到管理的落地分層不是目的，干預才是核心。需根據(jù)不同風險等級，制定“個性化、多維度、連續(xù)性”的干預方案，實現(xiàn)“資源下沉、精準發(fā)力”。1不同風險等級的差異化健康管理路徑|風險等級|人群特征|干預目標|核心干預措施||--------------|-----------------------------------------------------------------------------|----------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------||低風險|生理指標基本正常（如血壓140/90mmHg以下、HbA1c＜7%）、無合并癥、ADL獨立|延緩衰老、預防疾病發(fā)生|-健康教育：每年4次健康講座（如“老年營養(yǎng)”“科學運動”）；<br>-生活方式指導：發(fā)放限鹽勺、運動手環(huán)，APP記錄飲食運動；<br>-每年1次全面體檢，重點篩查腫瘤、骨密度|1不同風險等級的差異化健康管理路徑|中風險|單一慢性病控制不穩(wěn)定（如血壓150-160/95-100mmHg）、1-2種老年綜合征（如輕度跌倒風險）、ADL獨立|控制疾病進展、預防并發(fā)癥|-?？齐S訪：每3個月監(jiān)測血壓、血糖、血脂；<br>-多學科團隊（MDT）會診：針對跌倒風險進行康復訓練（如平衡操）；<br>-家庭醫(yī)生簽約：提供用藥調(diào)整、心理咨詢||高風險|多重共?。ㄈ绺哐獕?糖尿病+CKD）、老年綜合征突出（如跌倒史+認知障礙）、ADL部分依賴|降低急性事件風險、延緩失能進展|-主動隨訪：家庭醫(yī)生每月上門或電話隨訪，監(jiān)測生命體征；<br>-遠程監(jiān)測：安裝智能血壓計、血糖儀，數(shù)據(jù)實時上傳預警；<br>-醫(yī)聯(lián)體轉(zhuǎn)診：病情加重時快速轉(zhuǎn)診至上級醫(yī)院，開通綠色通道|1不同風險等級的差異化健康管理路徑|極高風險|終末期疾?。ㄈ缧墓δ堍艏墶⒔K末期腎?。?、重度失能（ADL≥3項依賴）、預期壽命＜1年|提高生活質(zhì)量、舒緩療護|-緩和醫(yī)療（PalliativeCare）：控制疼痛、呼吸困難等癥狀；<br>-照護者培訓：指導家屬鼻飼、壓瘡預防等技能；<br>-心理支持：社工定期探訪，開展生命回顧療法|2多學科協(xié)作的干預模式設計0504020301老年健康干預需打破“?？票趬尽保瑯?gòu)建“全科醫(yī)生+?？漆t(yī)生+康復師+營養(yǎng)師+藥師+社工”的MDT團隊：-全科醫(yī)生：作為“健康守門人”，負責整體評估、協(xié)調(diào)資源、制定干預方案；-?？漆t(yī)生（心內(nèi)科、內(nèi)分泌科、神經(jīng)內(nèi)科等）：針對具體疾病提供治療方案，如為高風險老人優(yōu)化降壓藥（由氨氯地平改為ARNI，兼顧降壓與心腎保護）；-康復師：制定個性化康復計劃，如為肌少癥老人進行抗阻訓練（彈力帶綁腿練習），為跌倒高風險老人進行平衡功能訓練；-營養(yǎng)師：根據(jù)疾病譜調(diào)整飲食，如糖尿病老人采用“糖尿病飲食”（碳水化合物占比50%，低GI食物），腎病老人限制蛋白質(zhì)（0.6-0.8g/kg/d）；2多學科協(xié)作的干預模式設計-藥師：進行用藥重整（MedicationReconciliation），減少多重用藥風險（如停用1/2無明確適應癥的藥物）；-社工：鏈接社會資源，如為獨居老人申請居家養(yǎng)老服務，為經(jīng)濟困難老人申請醫(yī)療救助。3基于分層的長期隨訪與效果評估干預效果需通過“分層-隨訪-再評估”動態(tài)調(diào)整，關鍵指標包括：-過程指標：隨訪率（高風險老人隨訪率≥90%）、干預依從性（如用藥依從性≥80%）；-結(jié)果指標：生理指標控制率（如高血壓達標率≥60%）、不良事件發(fā)生率（如年住院率下降20%）、功能狀態(tài)改善率（如ADL評分提升≥1項）；-滿意度指標：老人對干預方案的滿意度（≥85分，百分制）。例如，某社區(qū)對100名高風險老人實施6個月干預后，收縮壓平均下降15mmHg，HbA1c下降0.8%，跌倒發(fā)生率從12%降至5%，ADL評分改善率達65%，驗證了分層干預的有效性。07實施中的挑戰(zhàn)與優(yōu)化路徑1數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型泛化能力的挑戰(zhàn)-問題：基層醫(yī)療機構(gòu)數(shù)據(jù)采集不規(guī)范（如血壓測量未標準化）、數(shù)據(jù)缺失率高（部分老人拒絕骨密度檢測）、模型在基層泛化能力差（因醫(yī)療資源差異導致數(shù)據(jù)分布不均）；-優(yōu)化：-建立“數(shù)據(jù)質(zhì)控專員”制度，由公衛(wèi)醫(yī)生定期抽查體檢數(shù)據(jù)，納入績效考核；-采用“多重插補法”處理缺失數(shù)據(jù)（如用同類老人均值填補缺失的血紅蛋白值）；-開發(fā)“輕量化”分層模型（如基于10項核心指標的簡化版XGBoost），降低對數(shù)據(jù)量的要求，適配基層場景。2基層醫(yī)療資源配置與執(zhí)行力的瓶頸-問題：基層全科醫(yī)生數(shù)量不足（我國每萬人口全科醫(yī)生數(shù)3.0人，低于發(fā)達國家水平）、MDT團隊難以組建（社區(qū)缺乏專科醫(yī)生、康復師）、信息化系統(tǒng)滯后（部分社區(qū)仍使用紙質(zhì)檔案）；-優(yōu)化：-推進“醫(yī)聯(lián)體”資源下沉，上級醫(yī)院?？漆t(yī)生定期到社區(qū)坐診，通過遠程會診參與MDT討論；-加強基層人才培養(yǎng)，開展“老年健康管理師”培訓（每年培訓2萬人次），提升其分層干預能力；-推廣“云健康”平臺，整合體檢數(shù)據(jù)、隨訪記錄、轉(zhuǎn)診信息，實現(xiàn)“一鍵分層、智能推送干預方案”。3患者參與度與依從性提升的策略-問題：部分老人對分層干預認知不足（如“沒癥狀就不用干預”）、慢性病治療依從性差（漏服降壓藥）、對新技術（如智能監(jiān)測設備）抵觸；-優(yōu)化：-采用“同伴教育”模式，邀請“健康老人”分享干預經(jīng)驗（如“控壓10年，現(xiàn)在我還能每天遛彎”）；-簡化干預方案，如將“每日3次服藥”改為“每日1次緩釋片”，減少用藥負擔；-開發(fā)“老年友好型”健康APP，采用大字體、語音播報、子女綁定功能（子女可遠程查看父母數(shù)據(jù)并提醒）。08未來展望：智能時代的老年健康風險分層新趨勢1人工智能與大數(shù)據(jù)技術的深度融合未來，隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、可穿戴設備的發(fā)展，老年健康分層將從“基于年度體檢數(shù)據(jù)”向“基于實時動態(tài)數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)變。例如：01-智能穿戴設備：通過智能手表監(jiān)測心率、血壓、睡眠、步數(shù)，結(jié)合AI算法預警心律失常、跌倒風險；02-數(shù)字孿生（DigitalTwin）：構(gòu)建老年個體“虛擬健康模型”，實時模擬干預效果（如“若將降壓藥從A藥換為B藥，未來3個月血壓達標率將提升15%”）；03-聯(lián)邦學習（FederatedLearning）：在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下，多機構(gòu)聯(lián)合訓練模型（如全國100家社區(qū)醫(yī)院數(shù)據(jù)不出本地，共同優(yōu)化分層算法），提升模型泛化能力。042全生命周期健康管理閉環(huán)的構(gòu)建3241老年健康分層將與“前端的疾病預防”和“后端的康復照護”無縫銜接，形成“