第1章 绪论
　　1.1 心血管病流行病学现状
　　心血管病（cardiovascular disease，CVD）是心血管和脑血管疾病的统称，主要包括脑血管疾病、冠心病、心律失常、心力衰竭等疾病，病因主要是高血压、血脂异常、糖尿病等[1]。据世界卫生组织发布的《2023世界卫生统计报告》，2019年全球死于非传染性慢病的人数占当年总死亡人数的74%（4100万）。其中，心血管病*为“致命”，每5例死亡中就有2例死于心血管病。据《中国心血管健康与疾病报告2022》推算，中国现有心血管患病人数3.3亿，在城乡居民疾病死亡构成比中，心血管病占*位，2020年农村、城市心血管病分别占死因的48.00%和45.86%。目前，国内心血管病总死亡人数仍在上升，心血管病已经成为人民健康的头号“杀手”，防治工作已刻不容缓。
　　心血管病的显著特点是慢性、终身。多项医学研究表明，心血管病需要预防养生和社区防治相结合的管理策略，预防养生优于病后治疗，而社区及时干预、防治能有效降低全社会医疗负担[2]。因此，从个人健康管理入手，是心血管病防治的*佳策略和途径，也正成为我国政府医疗卫生管理部门目前工作的重点之一。例如，2016年，《“健康中国2030”规划纲要》发布，明确提出要坚持预防为主、防治结合、中西医并重，转变服务模式，构建整合型医疗卫生服务体系[3]。2019年，《健康中国行动（2019—2030年）》发布，这是国家层面指导未来十余年疾病预防和健康促进的一个重要文件，明确指出从以治病为中心向以健康为中心转变[4]。
　　心血管病的危险因素可以归为三大类：①传统危险因素；②潜在危险因素；③社会经济/心理行为因素[5]。表1-1列举了三类典型的危险因素。除了年龄、家族史和性别等因素不可改变，其他危险因素都是可以改变的，尤其是与饮食、运动、生活方式相关的行为因素，80%的心血管病是可以预防的。这些都说明以预防保养、实时监控和个性化为主的智能健康管理是应对心血管病这一类慢性疾病的有效策略，具体的措施包括对个体不健康行为的干预以及对健康危险因素进行识别、控制等。
　　表1-1 心血管病典型危险因素及分类
　　1.2 健康管理发展历史和理念、技术与产业概述
　　目前健康管理是理念、技术到产业创新的三维复合概念：从理念层面，健康管理是“病前预防、病中治疗、病后康复”生活方式的全面管理；从技术层面，用科学手段对人类健康实施科学管理，涉及*优干预方案的提供和保健康复，但一般不涉及疾病诊疗的具体过程；从产业层面，健康管理服务是为社会创造新价值，形**市场、新业态的创新过程[6]。与传统医疗产业以治疗疾病为核心不同，健康管理的目的是通过早期干预来维持和促进健康，改善人们的生存质量，提升预期寿命。健康管理产业在我国的发展时间不长，但服务需求明显，市场化进程迅速，发展潜力巨大。
　　信息技术（information technology，IT）和互联网的快速发展和广泛普及为知识共享提供了机会，也为健康管理提供了新途径。互联网（Web信息服务）已经成为大众快速获取免费健康知识的重要渠道。2014年，中国青年报社会调查中心发起的一项调查显示67.1%的被调研对象表示会在身体感到不适时*先在互联网上（如通过百度）搜索相关信息进行自我诊断或寻求帮助[7]。互联网上的健康信息来源很多，一些常见的来源包括：在线医疗健康平台（如微医网、好大夫在线、有问必答网等），新兴的互联网医院（如乌镇互联网医院、西南互联网医院等），各类其他健康知识网站（如养生保健网），中文维基百科、百度百科、网络博客、微博、开源电子健康医疗书籍、电子期刊报刊文献等。然而，这些海量免费的健康管理信息来源众多、数量庞大、准确性参差不齐，表达方式也各有不同，这就使得普通大众很难找到真正与个体相匹配的高质量健康管理知识，且几乎无法识别出低质或虚假的网络健康知识信息。中国青年报社会调查中心的调查显示，63.8%的受访者认为网上医疗信息混乱、真假难辨。因此，如何使多源异构的健康管理信息逻辑化和结构化，进而能辅助人们获取准确的健康管理知识，在个体发生或将要发生健康问题时能获取有效的健康咨询意见和各种可操作、可实施的健康管理干预或预防方案，是一个亟须研究的问题。
　　科学的运动方法、强度、运动时间以及合理的膳食搭配、能量摄入对个体的健康至关重要。目前国内暂时没有成熟的模型和系统支持基于个体的健康特征信息自动、智能地确定该个体每日*佳的运动量以及各种膳食摄入量。运动和饮食定量化要充分考虑个体差异，不同个体的*佳运动量和*佳饮食摄入量一定是有差异的，甚至是同一个体的每日*佳运动量和饮食摄入量也会随当日环境和个体活动的变化而产生波动。因此，在实际操作层面，对于运动，个体往往依靠聘请专业的健身顾问对运动方法、强度和时间进行定量化指导，对于饮食，则只能依赖专业的营养师来制定合理的膳食搭配以及科学的摄入量。
　　对于普通大众而言，不可能人人都随身配备专业的健身顾问和营养师，而且这个健身顾问和营养师还要能24小时根据环境“随机应变”，显然，这在成本上和可操作性上都不太现实。此外，只给用户**定性的健康管理方案将会大大降低健康干预的有效性和可操作性，而且不科学的运动强度以及膳食能量摄入有时甚至会严重危害个体健康。基于此，对于我们这样一个“老龄化”日趋严重的人口大国，迫切需要一个能充分考虑个体健康差异和环境差异，自动生成定量化健康管理干预方案的智能系统。
　　1.3 健康管理面临的挑战和机遇
　　目前，健康管理面临着来自多方面多样化的挑战：健康管理信息数据多源化、截面化、碎片化；目前健康管理干预方案个性化程度低；健康管理方案以定性内容为主，能被操作和实施的定量化内容不足。
　　**，当前的健康管理信息数据呈现多源化、截面化、碎片化的特点，缺乏一个标准和完善的结构来逻辑化和结构化现有的健康管理方案知识。当前海量免费的健康管理信息来源众多、数量庞大（数据多源化），单个的健康管理信息提供者大多缺乏用户全周期的数据来源（数据截面化），并且对已有数据缺乏整合（数据碎片化），这些局限直接影响了现有研究方法对用户的个性化分析的效果。由于健康管理信息来源多、数量大、准确性有待验证，因此普通大众难以找到真正适合自身健康的高质量健康管理知识，也无法识别质量低下，甚至是虚假的网络健康管理信息。这就需要构建一个标准的知识库结构来对这些健康管理信息进行规范，使其能逻辑化和结构化，从而为后续的个性化健康管理方案智能生成打下基础。
　　第二，当前的健康管理干预方案个性化程度很低。目前普通大众能获得的健康管理干预方案大部分都是标准化的，这种标准化的干预方案忽视了个体差异及其*特的心理需求。在某些情况下，不考虑个性需求，而对所有人统一施加同一种干预，会导致个体干预的有效性大大降低，尤其是对那些有个性文化、心理和信任倾向的未观测人群。例如，西方的饮食习惯增加了女性心血管疾病风险，但是在男性中没有显著影响[8]。个体所处的各种社会经济地理因素都会影响他们心血管疾病的患病风险[9，10]。此外，个体的许多内外部因素也是变动的，在不同的时间窗口需要施加不同的干预。例如，病人在刚刚确诊时会展示出与以往不同的生理、心理特点，也会处在不同的自然和社会环境中。这就需要对该病人进行有针对性的干预。个体的心理、生理以及外部因素也会变化，如外出旅行、短期工作变动、运动行为变化等。
　　第三，当前的健康管理方案（如运动和饮食干预方案）以定性内容为主，能被操作和实施的定量化内容严重不足。世界卫生组织调查显示，个人的生活方式在慢性病的发病原因中占60%，其他遗传、社会条件和气候等因素则占40%[11]。越来越多的研究证明心血管病的健康管理可以通过生活方式、饮食、运动等行为进行干预，并且这些非药物干预手段不论是在预防、病中以及康复阶段都能起到有效作用。但生活方式、饮食习惯、遗传特征以及所处的社会自然环境，都具有个体差异性，在缺乏详细的医生咨询或者专业的知识背景情况下，很难为自己找到合适的干预方案。以饮食为例，各国心血管指南都多次提到DASH diet（得舒饮食法）对心血管的干预作用，如多吃坚果、蔬菜等，但各餐每一食物类别的比重、所需要的摄入量以及如何多样性搭配，对于不同健康管理需求（如康复或保健）、疾病阶段（如病前或术后）、地域或者宗教信仰的人群，其*佳的（定量化）饮食**方案是不同的。因此，基于个体差异化的定量化干预方案尤其重要，否则只让被干预者“多吃或少吃”“多运动或少运动”，由于缺乏明显的定量化内容，将严重降低干预方案的有效性和可操作性。
　　与此同时，健康管理也从用户、群体、社会等多角度提供了可行性与探索机遇：为用户提供个性化和主动式的健康管理方案能够预防心血管病，提高患者生活质量；健康管理知识库模型能够对健康管理方案的系统化实施与落地提供技术支持；从长期视角来看，个性化健康管理有利于降低全社会心血管病的医疗负担和医疗费用，商业化前景广。因此，针对当前的健康管理方案知识数据现状和特点，本书尝试构建一个基于心血管病领域的知识库模型来规范和表示领域内的健康管理方案知识。在构建的领域知识库模型的基础上，面向普通大众，继续探索研究基于个体健康特征、影响健康状态的外部自然环境特征和社会环境特征，生成与个体匹配的个性化健康管理方案的算法。考虑到日常运动及饮食对个体健康管理的普遍性，结合现有的研究成果和方案定量化的可行性，本书对智能生成的以定性为主的健康管理方案做进一步优化，研究个性化运动方案以及饮食方案的定量化方法。
　　*先，构建的心血管病领域个性化健康管理方案知识库模型有助于实现对多源异构的健康管理信息的过滤、抽取、结构化和逻辑化。本书构建的领域知识库模型和健康管理方案知识库系统是一项基础性研究，未来可以在与健康管理相关的场景中得到广泛应用，如在健康管理系统、康复系统和智能移动终端健康类APP等应用中发挥基础和支撑作用。其次，面向普通大众中的心血管病患者、高危人群甚至是健康人群辅助其个性化健康管理。本书构建的知识库模型的核心本体为健康管理方案类，区分为四个阶段（养生保健、防病管理、因病调理和康复管理）和四种类型（饮食管理、运动管理、生活起居管理和辅助用药管理）。本书提出与开发的个性化健康管理方案智能生成算法和健康管理方案知识库系统可以与其他健康管理系统集成，为用户提供个性化和主动式的健康管理方案，从而能预防心血管病，提高患者的生活质量。此外，定量的个性化健康管理方案能大大提升健康干预的有效性和可操作性。当前大量的健康管理知识均以定性内容的形式存在，能被有效实施操作的定量化内容严重不足。本书基于运动医学和营养学相关研究成果，能够用科学的方法生成定量化的运动和饮食健康管理方案，大大提升了健康干预的有效性和可操作性，同时也能提升用户对干预方案的依从性。*后，基于长期和宏观视角，个性化健康管理的成功实施能为我国各级政府实施全民全生命周期的科学健康管理，延缓心血管病的发病年龄、降低心血管病的发病率，探索出一条科学可行的途径，为减轻全社会心血管病的医疗负担和降低医疗费用提供科学的保障。
　　第2章 健康管理知识库、知识推理、个性化健康管理方案量化概述
　　2.1 健康管理知识库概念与发展历史介绍
　　健康管理概念起源于20世纪六七十年代的美国，随后被各发达国家竞相效仿[12]。目前世界上还没有形成一个为大家广泛接受的健康管理的定义[13]，也没有达成关于健康管理理论体系的共识[14]。
　　综合国内外的健康管理定义[12，14，15]，可以发现影响健康的危险因素被强调了多次，此外也均提到了健康管理是通过个人或集体的主动行为，进行从预防开始到病后康复的健康全面干预，从而提升健康效应。实现健康管理，尤其是个人健康管理，*终要进行健康干预，即通过各种手段，帮助个人改正不良生活习惯，控制各种疾病的潜在危险因素[13，15，16]。