慢性病发病隐匿、病程长，重复就诊率高。近年来，虽然国家对于慢性病综合防控工作力度逐年加大，但形势依然严峻。从统计数字来看，心脑血管病等慢性病导致的死亡人数已多年占到全国总死亡人数的80%以上。其中，冠心病、糖尿病、高脂血症、高血压为四种最常见的慢性病。这些疾病的综合负担在非发达国家中增长越来越快。随着人口老龄化加剧，中国的慢性病问题也会越发严重。许多研究已表明除了与个人生活方式与生活环境相关外，遗传因素也会影响其发病率，且多受多基因调控。因此，从遗传层面来研究基因与这些慢病发病的关系，是能够更好控制发病率的一个重要突破口。随着大数据、人工智能、基因测序等技术进步，健康管理服务业向智能化、数字化方向发展，叠加老龄化及慢性病患病风险提高，数字化健康管理服务需求呈现爆发式增长。传统的数字化健康管理平台依托健康体检，定位为个人客户的疾病预防，但由于存在个体差异以及居民主动健康意识较弱，此类管理平台的疾病预防功能并未真正实现。本项目在国内率先通过基因测序、基因数据挖掘、云计算、机器学习等技术整合，构建基于基因测序的SUPER HEALTH企业数字化健康管理平台，平台提供体检数据可视化管理、环境风险评估、企业整体体检异常比例统计、差异年份对比统计等基础实用功能以及基因检测、单病种深度学习风险预测模型、可穿戴设备动态数据采集等功能，具有国际开创性的数据丰度及计算复杂度，评估结果行业领先，实现疾病预防与早期干预。不仅满足老龄化及患慢性风险增长的背景下，对疾病预防健康管理服务的需求，而且通过推动“企业数字化健康建设”，可提高全民健康意识，减少医疗资源的使用，落实“健康成都行动”。贯彻《国务院关于实施健康中国行动的意见》的具体体现。此外，本项目通过推动“企业数字化健康建设”，可促进全民健康意识，充分实现疾病预防的价值，降低我国的财政及医保支出。 【展开】 【收起】