在数字医疗与互联网健康服务快速发展的背景下，互联网平台所承载的人群数字健康行为——涵盖主动健康监测、疾病自我管理、线上诊疗咨询、居家用药干预等全链条活动，正逐渐成为公共卫生研究的重要信息来源。如何将这类源于社会感知、反映人群健康需求和就医用药模式的健康行为数据，有效应用于疾病监测与风险预警，已成为当前数字健康与公共卫生交叉领域的重要研究方向。
北京协和医学院冯录召研究员团队联合中国医科大学公共卫生学院刘红波教授团队、中国疾控中心病毒病所国家流感中心王大燕研究员团队、北京医院佟训靓博士团队等单位在该领域取得系列进展。研究团队依托美团买药平台积累的优质健康指数数据资源——其去标识化后融合汇聚的群体性居家检测、线上购药处方等相关信息，兼具覆盖面广、时效性强等优势，能够在宏观统计与聚合分析中准确捕捉人群真实健康需求及医疗行为特征，系统开展了流感趋势预测、呼吸道疾病监测预警以及过敏性疾病环境驱动因素等方面的研究，探索其在疾病监测预警与防控中的应用价值，为社会感知数据服务公共卫生实践提供了科学依据。相关研究成果分别发表于《npj Digital Medicine》《Allergy》《International Journal of Infectious Diseases》等期刊。
??数字处方数据实现流感流行趋势的早期监测与预测
在互联网医疗和即时药品配送快速发展的背景下，居民在线问诊、电子处方与线上购药等行为不断增加，持续产生覆盖范围广、更新频率高的数字医疗行为数据。这类数据来源于真实医疗服务过程，能够在较高时间分辨率下反映人群健康需求变化，为传染病监测提供了新的数据来源。同时，依托于美团健康平台“数据可用不可见”的模式，确保在推动流感及抗过敏药物处方（涉及2022—2024年间超数千万条记录）等前沿医学研究的同时，对用户个人隐私进行绝对保护，让数字医疗更好地服务于公共健康事业。
在近日发表于《npj Digital Medicine》的研究中，研究团队基于美团健康平台2022—2024年间2100余万条流感抗病毒药物处方宏观统计数据，系统评估了数字处方数据在流感监测预警与趋势预测中的应用潜力。研究表明，数字处方数据与国家流感哨点监测系统报告的流感阳性率在时间变化趋势上高度一致，并能够提前约两周反映流感流行变化，显示出良好的早期监测能力。在此基础上，研究进一步整合数字处方数据、互联网搜索数据及环境因素，构建时空预测模型，实现了最长96天的流感趋势预测。这些证据提示，数字处方可为传染病的监测预警提供更加及时的数据支撑。
图1 基于数字处方数据的流感监测与预测研究框架
??数字处方数据揭示过敏性疾病流行趋势和环境驱动因素
在近期发表于《Allergy》的研究中，团队利用美团健康平台 4100 余万条抗过敏药物处方统计分析结果，系统分析我国过敏性疾病时空分布特征及环境驱动因素。研究发现，我国过敏性疾病呈现显著南北季节差异：北方为春秋双峰流行模式，南方则全年持续、波动较小；气温约23℃时过敏活动达高峰，降雨增加可降低过敏风险，PM??等空气污染物浓度变化与抗过敏药物需求密切相关。该研究基于大规模线上处方数据描绘全国过敏性疾病规律，揭示了气候与环境因素的影响，为过敏性疾病风险预警与防控提供了新的研究思路。
图2 抗过敏药物处方的时空模式
??面向消费者检测模式为社区呼吸道传染病综合监测提供新视角
传统的呼吸道传染病监测体系主要依赖医疗机构报告数据，难以及时反映社区层面的疾病活动。在团队既往发表于《International Journal of Infectious Diseases》的面向消费者检测模式（DTC）研究中，依托美团健康平台推出的多病原呼吸道检测服务，在北京和广州开展试点研究，共纳入 28018名参与者。研究发现，在所有参与者中 93.5%检测出至少一种呼吸道病原体，其中流感病毒、呼吸道合胞病毒和人腺病毒为最主要的病毒性病原体。同时还观察到较高比例的病毒—细菌共感染现象，并发现不同城市之间的病原体流行特征存在明显差异。研究表明，居家检测数据能够在社区层面提供及时的病原学监测信息，为传统监测体系提供重要补充。
??数字健康数据为公共卫生监测提供新路径
研究提示，基于健康平台的数字处方统计数据，能及时反映人群实际健康行为与就医用药需求，相较传统监测数据具有实时性强、覆盖人群广、更新频率高的优势。将此类数字健康数据与传统监测系统融合，有望构建更灵敏、高效的疾病监测体系，为公共卫生治理提供新的数据支撑。本系列研究由学院联合中国医科大学、中国疾病预防控制中心、北京医院等单位共同开展，融合流行病学、病原学、呼吸与危重症学、数据科学等多学科力量，为利用社会感知数据助力疾病监测预警和防控提供了实践案例。
论文信息
Shen R., et al. Real-time digital prescriptions unlock influenza dynamics: evidence from 21 million transactions. npj Digital Medicine (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02513-9
Shen R., et al. Digital prescription surveillance reveals seasonal patterns and environmental triggers of allergic disease activity across China. Allergy (2025). https://doi.org/10.1111/all.70203
Sun Y., et al. Pathogen characteristics of respiratory infections in the season after the COVID-19 pandemic between August and December 2023: evidence from direct-to-consumer testing-based surveillance in Guangzhou and Beijing, China. International Journal of Infectious Diseases (2024). https://doi.org/10.1016/j.ijid.2024.107195
来源：协和群公
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