为深入贯彻落实党的二十大关于健康中国的新部署新要求，充分发挥在党和国家老龄健康事业发展中的智库作用，中国人民大学统计学院联合北京市体检质量控制和改进中心创新研发北京市老年人体质健康质量指数与科学评价指标体系，编制《北京城市老年体检人群体质健康质量指数》报告，为全面、系统地评价北京市老年人体质健康状况提供有效的科学分析工具，于2023年3月27日在中国人民大学正式发布。
7月10日，中国人民大学健康数据科学研讨会成功举办，三百余位参会嘉宾围绕“数据科学在健康医疗领域中的理论、方法与应用”主题展开交流与讨论。
随着国民健康保障意识的日益增强，带病体保险在保障国民健康和推动保险行业发展方面发挥着越来越重要的作用，深入了解疾病间的关联性，不仅有助于精准识别医疗保险受益人的潜在健康风险，更能为带病体保险的设计提供坚实支撑。本案例聚焦于医疗花费数据，依此构建度量疾病间医疗花费相关性的疾病网络模型，旨在为保险行业提供精准的风险评估与健康管理支持。
本案例旨在探究北京地区三种常用高血压用药（氨氯地平、硝苯地平及其他用药）的用药经验。研究中将单次就诊总金额作为希望最小化的结局指标，单次就诊总金额反映了患者为管理高血压而承担的直接经济负担。降低总金额不仅能减轻患者的经济压力，也是衡量医疗效率的一个重要指标。同时，就诊金额可能间接反映了疾病管理的复杂性和效果。通常情况下，疾病越严重，就诊频次可能更高，所需的治疗和检查也可能更多，导致总费用增加。
在线健康社区（OHC）通过为患者、家属及其他相关人提供讨论平台，发挥着信息资源、情感支持等作用，尤其对于癌症这样复杂、难治愈的疾病，OHC能够很大程度上帮助理解病情与制定治疗方案、对患者及家属进行心理干预等。在此背景下，了解患者与相关人对病情的想法、分析其变化以及可能的外部或内部因素，是非常重要的命题，已有很多学者展开研究并取得成果，但这一方向仍存在着相当的局限性，对OHC帖子进行语言分析需要更有效的研究方法。
功能性磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging，fMRI）是一种神经影像学技术，其基本原理是利用磁振造影来测量神经元活动所引发的血液动力的改变，由于其非侵入性（不需要注射放射性同位素或其他药理代理）和相对低廉的成本以及具有良好的空间分辨率，fMRI已经在认知神经科学、临床心理/心理学和术前规划中被广泛使用。
新冠病毒以其高传播率而闻名，可以在短时间内迅速扩散，因此了解病毒在社交网络中的传播路径和行为模式对于制定有效的干预措施至关重要，本案例聚焦于研究新冠患者在大流行期间不同阶段的社交网络特征，验证非医药干预（NPI）的有效性，从而更好地应对未来可能出现的疫情，并为制定更加有效的防控策略提供科学依据。
新型冠状病毒肺炎的流行对医疗资源的需求和分配提出了新的挑战。为了有效地应对这一危机，需要建立科学的风险评估和分层管理机制，以便对不同风险水平的患者进行合理的诊疗和隔离。本文基于多中心队列信息，采用两阶段风险分层预测方法，以新冠肺炎院内死亡为例，探讨了如何利用临床可获得的指标，建立简单易行的风险评估模型。
在疫情防控中，无症状感染者是一类特殊群体，他们是指感染了病毒，但没有任何临床症状的人。无症状感染者的存在给疾病防控带来了巨大的挑战，因为他们不易被发现，且具有一定的传染性。本案例利用数学模型和统计学方法研究无症状感染者的传播特点，以期为优化防控措施，降低防控成本提供参考和建议。
中医是一种关注人体整体平衡的医学体系。中医指标，如脉象、舌象、症状等，都反映了人体的健康和病理。现有研究大多只关注两个指标间的相关性，而忽略了多个指标的相互作用。此外，中医指标的相关性会随时间而变化，需要把握其动态特点。因此，本案例建立纵向数据模型捕捉多个中医指标相关关系的动态变化，以期为中医研究和医学数据分析提供参考和启发。
引入语：哮喘作为全球健康问题，困扰着所有年龄段的人群，在儿童中更是常见，是儿童时期最常见的慢性气道疾病，儿童哮喘的临床诊断较为复杂，本案例建立儿童哮喘诊断预测模型，并基于此搭建自动化诊断平台，提高诊断效率。
