デジタル データを使用して CHD を予測する

心血管疾患は、米国における主な死因です。 二次予防アプローチは患者の寿命を延ばしてきましたが、リスク要因と健康への悪影響 (例えば、運動不足、喫煙) は非常に蔓延しており、ほとんどの最新のシリーズでは、成人の 1% 未満が理想的な CV 健康のすべての要因を満たしています。 理想的な心血管の健康という目標を達成するためのロジスティクスと実用性は、明確に解明されていません。 診療ガイドラインでは、フラミンガム リスク スコア (FRS) またはその他のリスク予測ツールを使用して、患者の心血管疾患のリスクを分類することを推奨しています。 しかし、これらのモデルは不正確であり、リスクのより良い測定を提供するマーカーを特定することにますます注目が集まっています. ライフスタイルや健康行動を記録するためにデジタル プラットフォームがますます使用されるようになっているため、デジタル ソースからのデータは、新たな危険因子の発現への窓を提供し、既存の危険因子のより良い特徴付けを潜在的に提供する可能性があります。 デジタル データが日常生活に与える大きな影響について言及するのは決まり文句のように思えますが、これらの新しいメディアが提供する機会には、健康の行動、社会、および環境の決定要因を理解するための大きな実体があります。 このプロジェクトは、デジタル データ (例: 冠状動脈性心疾患 (CHD) および関連するリスク要因に関連するソーシャル メディア、オンライン検索、モバイル メディア) を研究し、デジタル データと従来の予測モデルを使用して CHD リスクとヘルスケアの利用を予測するモデルを開発します。