兒童是人類的未來，兒童發展是國家經濟社會發展與文明進步的重要組成部分。2019年中國0～15歲少兒人口數為2.5億，占比17.9%。根據“中國兒科資源現狀白皮書”和“2019年中國衛生和計劃生育統計年鑒”數據，中國兒科臨床執業醫生總數為9.7萬人，兒科醫生缺口超過20萬[1]。2016年中國兒科門急診人次達5.0億人次，兒科醫師工作量是其他醫師的2.4倍，平均1名兒科醫生服務2000名兒童。同時，城鄉兒童發展不平衡、貧困地區兒童健康水平較低、人口流動帶來的兒童保健監測難等是當前兒童健康發展面臨的突出問題。隨著互聯網、大數據、云計算及物聯網的推廣普及，如何運用大數據促進兒童健康，成為我國學術界和產業界關注的重要議題。

　　2016年國務院辦公廳發布《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，大力推動政府健康醫療信息系統和公眾健康醫療數據互聯融合、開放共享，消除信息孤島，積極營造促進健康醫療大數據安全規范、創新應用的發展環境，通過“互聯網+健康醫療”探索服務新模式、培育發展新業態。國內針對兒童健康大數據方面的研究極少。發達國家如美國、英國、新加坡和歐盟也制定了大數據戰略計劃，并將其作為解決長期存在問題或新價值機遇的工具[2]。因此，本研究通過文獻綜述分析法，對大數據在兒童健康的研究現狀、應用情況及存在的機遇和挑戰進行綜述，旨在為大數據在我國兒童健康中的發展和應用提供一定的理論依據和參考。

　　兒童教育論文范例：美國圖書館協會青少年兒童閱讀推薦研究及啟示*

　　1兒童健康大數據特征

　　大數據具備公認的4V特征:Volume(數據量大)、Velocity(速度快)、Variety(類型多)和Value(價值高)[3]。大數據涵蓋的數據體量大、內容格式復雜多樣、運轉更新速度快。但大數據不是簡單的數據量大，而是提取數據的價值，把數據變成信息，再把信息變成知識，最后落實到輔助決策。兒童健康大數據研究橫跨醫學、信息學、計算機科學和系統科學等諸多學科[4]。兒童健康大數據包括生長發育監測、健康檔案、醫療記錄、生活行為習慣、基因組測序和可穿戴設備等。

　　2大數據在兒童保健中的應用

　　2.1生長發育兒童處于生長發育的快速變化期，身高、體質量、腰圍及頭圍等的增長與兒童健康狀態息息相關[5]。通過可穿戴設備(如計步器、體質量秤、睡眠監測手表、運動手環)能夠實時收集兒童的健康信息并存儲在云端，這些數據可以為兒童生長發育評估提供重要參考。通過持續不斷的兒童健康大數據，可以評估不同性別和年齡兒童的生長發育狀態，篩查出生長發育偏離兒童，并給予針對性的評估、診斷和干預建議，從而促進兒童生長發育和體質健康。

　　2.2營養營養是兒童生長發育的基石。兒童進食次數頻繁且種類豐富。通過即時性圖像法膳食調查技術對兒童進行膳食調查，可獲得兒童各營養素的攝入量數據[6]。通過大數據收集并分析不同年齡段兒童的營養狀況和需求，評估其膳食行為和營養狀態，從而提供有針對性的喂養與膳食指導、健康宣教、營養性疾病防治技術。對患營養不良、缺鐵性貧血、超重及肥胖、食物過敏等營養性疾病兒童，通過大數據技術進行追蹤追訪，從而進行膳食營養評價、喂養指導、膳食處方制定、體格鍛煉計劃和生活習慣等綜合干預。

　　2.3心理相較于身體健康，兒童心理發育是一個較難測量的指標。兒童的心理行為發展主要表現在動作、語言、認知、社會行為、氣質、情緒情感及性心 理等方面，兒童心理行為隨年齡增長逐漸發展變化，這些指標相比身體健康較為抽象和模糊，不易直接測量[7]。

　　盡管如此，國內外已有學者[8]探討大數據在心理學中的運用，主要集中于情緒、幸福感等非醫療健康心理學領域。互聯網已經深入人們生活的方方面面，網絡痕跡會產生海量數據，這些數據可以用于探究用戶在互聯網使用中的相關心理因素[9]。縱向追蹤兒童青少年成長過程中的心理行為大數據，探索青少年自我意識的發展軌跡和影響因素，有助于家庭養育方式等根據兒童心理特點及時調整[10]。

　　兒童自閉癥主要依據兒童行為表現進行診斷，但自閉癥在不同兒童間存在顯著異質性。通過大數據收集兒童多維度的行為特征進行分析，有助于自閉癥的診斷和個性化治療[11]。兒童時期是心理發展的關鍵時期。大數據既能敏銳捕捉到特大事件(如地震、海嘯、疫情)社會情緒變化，也能獲得兒童個性品格情緒變化。利用大數據對兒童心理行為進行發育評估，可早期發現心理行為發育偏離兒童，進行適時追蹤并及時干預。

　　2.4可穿戴設備

　　大數據將允許使用智能設備的兒童收集他們的信息，并與醫生掌握的信息相匹配。基于物聯網技術的云健康監護及預警系統，通過智能傳感器(如步態、心率、血氧飽和度、身體活動、睡眠習慣)實時監測兒童周圍環境參數、生命體征參數、運動狀態等信息，便于兒保部門對兒童進行健康狀況追蹤和警示[12]。可穿戴設備的應用降低了醫療成本，兒童及家長不僅能獲取自己的實時健康狀況，還能獲得大數據綜合分析后的健康建議。

　　除了為兒童提供實時信息以外，可穿戴設備的信息也能被用于分析某個性別、年齡兒童的健康狀況，并根據地理位置、人口或社會經濟水平進行健康研究，并根據這些信息制定或者調整疾病的預防與干預方案。例如，裝有GPS定位的哮喘吸入器不僅可以監測單個兒童哮喘發作情況，還能從同一區域、多名患兒的哮喘規律中找到更好的適合該地區的治療策略[13]。

　　2.5疾病監測與管理

　　互聯網、可穿戴設備與大數據的交叉融合，為兒童的疾病監測和管理提供了便利。大數據可以動態全面的建立兒童健康檔案(包括體檢、化驗、影像及行為習慣等)，方便醫護人員為兒童的藥物治療、行為干預和康復訓練等制定最佳方案[14]。

　　這些大數據將協助醫院管理人員預測每天所需要的醫護人員“陣容”，從而縮短患兒的就診等待時間，為患兒提供更好的醫護服務。例如Google的大數據醫療FlatironHealth，可以隨時隨地記錄患者的健康信息，通過傳感器將記錄的血糖和血壓等數據傳送給醫生，協助醫生指導患者進行及時有效的干預治療[15]。

　　應用大數據收集兒童的生活行為、醫療記錄和醫保信息等，可以幫助醫生預測兒童疾病的發生風險，提前制定預防措施從而降低疾病的發生率。大數據強大的價值之一是電子病歷的分析利用。電子病歷包括個人病史、家族病史、檢測結果和處方等。既往這些記錄在不同的醫療機構之間無法共享。大數據分析技術可以對患者的不同原始病歷進行標準化整合，從而完善兒童健康記錄。豐富多樣的兒童健康記錄能催生更合理的法規，并提供更好的醫療。全面的電子病歷有助于醫護人員掌握患兒的疾病動態，及時調整用藥情況，同時也是醫學研究的重要數據參考。

　　大數據在醫學影像中的應用，包括X射線、核磁共振成像及超聲等[16]。這些都是醫療過程中的關鍵環節。放射和超聲醫生既往需要單獨查看每個檢查結果，不但工作量巨大，同時也有可能耽誤患者的最佳治療時間。人工智能(AI)能夠在一定程度上完成診斷行為。例如，數十萬張圖像能夠構建1個識別圖像中模型的算法，這些經過驗證的模型則能夠幫助醫生做出診斷[17]。大數據算法可以通過海量的知識和示例來識別疾病和癥狀，從而更容易識別影像醫師可能忽略的問題。

　　2.6兒科醫療培訓與實踐在醫療欠發達地區和基層機構，兒科醫生可以通過虛擬現實(VR)、增強現實(AR)、在線教育等方式與專家及時交流和培訓[18]。這些技術將有效改善兒科醫療資源不足的現狀，推動優質醫療資源精準下沉。大數據的智能算法可以針對兒科醫護的喜好和需求，制定切實可行的培訓計劃，精準匹配并智能推送兒童生長發育、營養、心理、健康教育和病例討論等內容，從而提升兒科醫生專業能力。與此同時，AI技術通過算法和軟件，可以收集、分析、反饋兒童健康相關數據和信息，協助兒保醫生進行兒童心理行為發育篩查、營養指導和早期生長發育干預等。

　　3機遇與挑戰

　　3.1降低兒科醫生工作強度，提升醫療服務質量我國兒科醫生資源比較短缺，通過大數據技術可以將優秀兒科專家的經驗應用到更大的范圍，這不僅會快速促進年輕醫生的成長，也會在一定程度上提升基層的診療水平，從而降低大醫院的診療壓力，優化醫療機構的診治效率。兒科醫生和護士的工作難度和強度高于其他醫護群體。采用大數據技術、AI診斷技術、5G智能機器人等智慧醫療手段可以簡化工作流程，能夠在一定程度上降低醫生的工作難度，提升醫生的診療效率，降低護士護理的工作強度，從而為患兒帶來一個更好的診療體驗。

　　3.2促進兒童健康發展兒童的身體指標和心理發育處于快速增長變化過程。可穿戴技術和智能監測設備為兒童的生長發育和行為監測提供了更便捷的方式。大數據技術將為生長發育、營養喂養、心理行為、高危兒管理、五官保健和疾病康復提供有力支撐，將有力推動兒童保健的發展，大幅減輕兒保大夫在兒童健康監測、管理方面的工作量，從而促進兒童健康發展。

　　3.3降低醫療成本環境污染、氣候變化、傳染病暴發和抗生素耐藥性對兒童健康構成越來越大的威脅[22]。快速發展的大數據分析理論與技術已經在推動醫療研究和實踐方面發揮關鍵作用，并帶來了顯著的臨床效益和成本效益[23]。大數據技術可以從診療的多個環節完成診療成本的下降，包括患兒的檢驗成本、用藥成本、康復成本等。根據患兒特征、既往史 和生活行為等監測信息，大數據分析能識別高風險患者，并提供相應的預防建議，從而降低再入院率。

　　4小結

　　兒童健康關系到人類的可持續發展。以大數據平臺為載體，充分整合運用生長發育、營養、心理、康復、計劃免疫及疾病管理等兒童健康大數據，創建跨部門、跨領域的共享機制，實現兒童健康大數據的規范采集和合規應用，對促進兒童健康發展具有重要的現實意義。

　　參考文獻

　　[1]國家衛生健康委員會.中國衛生健康統計年鑒[M].北京:中國協和醫科大學出版社，2019:25-42.

　　[2]SongTM，RyuS.BigdataanalysisframeworkforhealthcareandsocialsectorsinKorea[J].HealthcInformRes，2015，21(1):3-9.

　　[3]趙勇，林輝，沈寓實，等.大數據革命———理論、模式與技術創新[M].北京:電子工業出版社，2014:1-4.

　　作者：黃貴民，張彤