数字健康干预的有效性分析篇

19/24数字健康干预的有效性第一部分数字健康干预的定义和分类 2第二部分健康行为改变理论的基础 4第三部分干预设计和实施中的关键要素 6第四部分证据合成和系统评价方法 8第五部分干预效果的评估指标和测量 10第六部分影响干预效果的因素分析 14第七部分干预的长期维持和可持续性 17第八部分数字健康干预的未来趋势和展望 19

第一部分数字健康干预的定义和分类关键词关键要点数字健康干预的定义

数字健康干预是一种利用数字技术（例如移动应用程序、网站和可穿戴设备）提供的健康相关干预措施。其主要目的是促进健康行为的改变，改善健康状况。

数字健康干预的分类

数字健康干预根据其目标、干预方法和技术平台可以分为以下六类：

1.健康促进和疾病预防

1.数字健康干预在提升健康素养、促进健康行为（如戒烟、健康饮食、规律运动）和预防慢性疾病方面发挥着重要作用。

2.通过提供个性化的健康建议、跟踪进度、设定目标和提供社会支持，帮助个人制定并维持健康的生活方式。

3.在慢性病高危人群中，数字健康干预可以有效降低疾病发生风险，改善预后。

2.疾病管理

数字健康干预的定义

数字健康干预（也称为数字健康工具或应用程序）是指利用信息和通信技术（ICT）提供健康信息、支持和服务，以促进健康行为、改善健康结果并降低医疗保健成本。这些干预措施通常通过移动设备、计算机或其他连接互联网的设备提供。

数字健康干预的分类

数字健康干预防涉及广泛的多样化技术和方法。根据其目的和功能，可以将数字健康干预分为以下类别：

1.健康信息和教育干预

*提供有关健康状况、治疗方法和健康行为建议的教育内容。

*例子：健康应用程序、在线论坛、疾病特定网站。

2.健康行为改变干预

*促进健康行为的改变，例如戒烟、健康饮食或锻炼。

*使用行为改变技巧，如目标设定、自我监测和社会支持。

*例子：减肥应用程序、健身追踪器、心理健康应用程序。

3.健康监测和自我管理干预

*允许用户跟踪和管理自己的健康状况。

*提供生物测量数据（如血压、血糖）、健康行为数据和症状日记。

*例子：远程患者监测设备、糖尿病管理应用程序、哮喘跟踪器。

4.医疗服务干预

*提供远程医疗服务，如远程就诊、处方和咨询。

*远程连接患者与医疗保健专业人员，提高可及性和便利性。

*例子：远程医疗平台、虚拟访问应用程序、数字处方。

5.社交支持和社区建设干预

*通过创建在线社区和论坛提供社交支持和联系。

*促进患者彼此分享经验、提供支持和获得情感联系。

*例子：健康社交网络、患者支持小组、在线疾病管理社区。

6.临床决策支持干预

*为医疗保健专业人员提供临床决策支持工具和信息。

*基于证据的建议、诊断工具和患者教育材料。

*例子：电子健康记录系统、临床指南、在线决策支持工具。

7.健康游戏和娱乐干预

*使用游戏和互动体验促进健康行为。

*寓教于乐，让健康行为更有趣和吸引人。

*例子：运动视频游戏、健康益智游戏、虚拟现实健康干预。

8.其他创新干预

*探索新兴技术和创新的方法来改善健康。

*包括可穿戴设备、人工智能、机器学习和区块链技术。

*例子：个性化健康建议、可预测分析、基于人工智能的远程医疗服务。第二部分健康行为改变理论的基础关键词关键要点【社会认知理论】：

1.个人的行为受信念、态度和主观规范的影响。

2.观察他人的行为和结果可以改变个人的信念和态度。

3.社会支持和社会期望对行为改变起着关键作用。

【自我效能理论】：

健康行为改变理论的基础

简介

健康行为改变理论为数字健康干预的有效性提供了理论基础，阐明了影响个人健康行为改变的因素和机制。这些理论指导干预措施的设计，最大限度地提高其参与性和有效性。

社会认知理论

*个人信念：行为受到个人信念的影响，包括对自己执行行为的能力（自我效能）、预期结果（后果预期）和社会规范。

*外部因素：环境因素，如社会支持、获得信息和资源，也会影响行为。

行为改变阶段模型

*前思考阶段：个人未考虑改变行为。

*思考阶段：个人考虑改变行为，但尚未做好准备。

*准备阶段：个人计划在未来六个月内改变行为。

*行动阶段：个人采取行动改变行为。

*维持阶段：个人维持改变的行为。

跨理论模型

*改变准备状态：对改变的动机，从前思考到准备。

*改变过程：采用特定的改变策略，如利弊权衡、目标设定和自控。

计划行为理论

*行为意向：个人执行特定行为的意愿。

*态度：行为的正面或负面评价。

*主观规范：个体认为重要他人如何看待行为。

*感知行为控制：个人对自己执行行为的能力的看法。

其他理论

动机访谈：以患者为中心的咨询方法，探索个人对改变的动机和犹豫。

自我决定理论：强调自主性、胜任性和关联性在行为改变中的重要性。

认知行为疗法：侧重于改变不健康的想法和行为，并培养应对机制。

理论在数字健康干预中的应用

这些理论指导数字健康干预措施的设计和实施，例如：

*根据个人信念和阶段提供针对性的信息和支持。

*利用社会支持和外部因素来促进行为改变。

*促进自我效能和目标设定。

*跟踪进展并提供反馈，以维持改变。

研究证据

大量研究支持健康行为改变理论在数字健康干预中的有效性。基于这些理论的干预措施已被证明可以改善各种健康行为，包括饮食、体育活动、药物依从性和慢性病管理。

结论

健康行为改变理论对于理解影响个人行为的因素至关重要。通过将这些理论纳入数字健康干预措施的设计中，干预措施可以更有效地促进和维持健康行为的改变。第三部分干预设计和实施中的关键要素关键词关键要点主题名称：用户参与度

1.满足用户需求：干预措施应直接解决用户的痛点、目标和偏好，以提高参与度。

2.以用户为中心的设计：收集并整合用户反馈，以定制干预并提升其相关性。

3.使用行为改变技术：应用行为干预理论和技术，促进用户持续参与并养成健康习惯。

主题名称：数据收集和分析

干预设计和实施中的关键要素

1.以患者为中心的设计

*考虑患者的偏好、需求和使用模式。

*与患者合作开发和完善干预措施，确保可接受性和参与度。

2.理论基础

*基于经过验证的行为改变理论和框架（例如，认知行为疗法、自我效能理论）。

*确定目标行为、影响因素和干预策略之间的明确联系。

3.内容的针对性和相关性

*提供与患者健康目标和生活方式相关的针对性信息和建议。

*使用易于理解和引人入胜的语言和视觉元素。

4.参与度和留存率

*采用互动式、吸引人的功能和活动，例如游戏化、挑战和奖励。

*监测参与度并确定留住患者的策略，例如定期提醒和个性化反馈。

5.技术集成

*利用技术功能，例如移动健康（mHealth）应用程序、可穿戴设备和远程医疗。

*整合设备和数据，以提供个性化的反馈、跟踪进展和促进患者自我管理。

6.数据和评估

*持续收集有关干预实施和结果的数据。

*使用适当的方法评估有效性，例如随机对照试验或准实验研究。

7.可及性和可扩展性

*确保干预措施对所有目标人群广泛可用，包括技术资源有限的患者。

*探索可扩展的策略，例如与医疗保健提供者合作或利用社区资源。

8.文化敏感性

*考虑不同文化的影响，例如语言、价值观和健康信仰。

*开发符合目标人群文化背景和需求的干预措施。

9.持续的改进

*持续监控干预措施的有效性和患者反馈。

*根据评估结果和患者需求进行改进和迭代，以提高干预措施的效果。

10.可持续性和长期影响

*设计干预措施，以促进长期行为改变和健康结果。

*提供持续的支持和资源，以帮助患者维持干预措施结束后取得的收益。第四部分证据合成和系统评价方法关键词关键要点证据合成方法

1.系统评价：对特定主题的现有研究进行系统且全面的审查，以综合证据并得出结论。

2.荟萃分析：将多项研究的结果进行统计合并，以增加样本量和提高估计的可靠性。

3.元回归分析：探索影响研究结果的潜在因素，例如方法学特征或患者人群。

系统评价方法

1.搜索策略：制定全面的搜索策略，以识别所有相关的研究，无论其发表状态或语言如何。

2.数据提取和评估：系统地提取和评判研究数据，以确保其质量和相关性。

3.偏倚风险评估：评估研究是否存在偏倚，例如选择偏倚或信息偏倚，这可能会影响结果。证据合成和系统评价方法

证据合成和系统评价是评估数字健康干预有效性的关键方法。这些方法提供了系统、透明和全面的证据评估，能够得出可靠的结论。

系统评价

系统评价是一种系统的综述，它利用明确的检索策略识别、筛选和评估所有相关研究。其目的是提供特定研究问题综合证据的无偏见概述。

系统评价的步骤

1.形成研究问题：明确定义要研究的具体问题。

2.检索文献：使用多个数据库和资料库进行全面的文献检索，包括同行评审和非同行评审的出版物。

3.筛选研究：评估检索到的研究是否符合预先制定的纳入和排除标准。

4.提取数据：从纳入的研究中提取相关数据，包括研究设计、参与者特征、干预措施和结果。

5.评估研究质量：使用验证工具对纳入研究的质量进行评估，例如Cochrane协作组织的风险偏倚工具。

6.合成证据：使用定量或定性方法合成纳入研究的证据。

7.解释结果：根据综合证据对研究问题得出结论。

证据合成

证据合成是一种系统性地合并来自多个研究的结果以得出整体结论的过程。有两种主要的证据合成方法：

*定量综合（荟萃分析）：将纳入研究的结果从不同的研究中汇总到一个统计模型中。

*定性综合（叙述性综述）：总结纳入研究的结果，并根据研究质量和证据强度进行评估。

评估证据合成和系统评价的质量

评估证据合成和系统评价的质量至关重要，以确保其结果的可靠性和有效性。评估标准包括：

*透明度：报告检索策略、纳入和排除标准以及评估研究质量的方法。

*系统性：使用预先制定的方法进行全面的文献检索和研究筛选。

*无偏见：避免偏见，并公平地评估研究证据。

*证据强度：考虑纳入研究的质量和数量，评估证据的强度。

数字健康干预证据合成的挑战

对数字健康干预进行证据合成面临一些独特的挑战，包括：

*干预的异质性：数字健康干预在设计、实施和测量结果方面可能存在显着差异。

*有限的长期证据：数字健康干预通常是较新的干预措施，可能缺乏长期有效性的证据。

*纳入偏差：发表的干预措施可能更有可能产生积极的结果，导致纳入偏差。

结论

证据合成和系统评价是评估数字健康干预有效性的关键方法。通过使用系统和透明的方法，这些方法可以提供可靠、无偏见的证据，以指导实践和决策。评估证据合成的质量和考虑数字健康干预的独特挑战对于做出明确的结论至关重要。第五部分干预效果的评估指标和测量关键词关键要点干预效果的客观指标

1.健康状况指标：衡量受干预者身体和心理健康的客观指标，例如疾病风险、生理功能和健康相关的生活质量。

2.健康行为指标：评估受干预者健康行为变化情况的指标，例如营养摄入、身体活动水平和吸烟频率。

3.医疗保健利用率指标：衡量受干预者医疗保健利用情况的指标，例如就诊次数、住院天数和处方药使用量。

干预效果的主观指标

1.患者体验指标：评估受干预者对干预满意度、体验和便利性的主观感受。

2.健康知晓度指标：衡量受干预者对健康和疾病的知识、态度和信念的变化情况。

3.自我效能指标：评估受干预者对自己管理健康状况和做出健康行为的能力的信心。

干预效果的可持续性

1.长期健康状况和行为变化：评估干预效果在干预结束后是否可以持续。

2.持续的医疗保健利用率和成本：衡量干预是否导致医疗保健利用率和相关成本的长期变化。

3.人口健康影响：评估干预在更广泛人群中产生的积极健康影响。

干预效果的成本效益

1.成本-效益分析：衡量干预的成本与带来的健康益处之间的关系。

2.成本-效果分析：评估干预在特定健康结果方面的成本与有效性。

3.投资回报率（ROI）：计算干预投资相对于产生的健康益处的回报率。

干预效果的公平性

1.健康差异影响：评估干预对不同人口群体健康差异的影响。

2.可及性和获取性：衡量干预对资源有限和边缘化人群的可及性和获取性。

3.文化相关性：评估干预是否考虑了受干预者文化和语言需求。

干预效果的趋势和前沿

1.个性化干预：利用机器学习和人工智能技术为个人量身定制干预措施。

2.基于游戏的干预：利用游戏化元素提高参与度和动机。

3.可穿戴技术集成：利用可穿戴技术收集实时健康数据和提供个性化反馈。干预效果的评估指标和测量

评估数字健康干预效果时，使用一套全面的指标非常重要，以捕捉干预的各个方面及其影响。以下是一些常用的指标和测量工具：

临床指标：

*主要健康结局：特定疾病或状况的发生率、严重程度或进展情况，如心血管事件、糖化血红蛋白水平或体重减轻。

*次要健康结局：与主要结局相关的指标，如血压、胆固醇水平或身体活动水平。

*症状缓解：受目标状况影响的症状的严重程度或持续时间，如疼痛、疲劳或焦虑。

*生活质量：受干预影响的生活各个方面的评估，如身体功能、心理健康和社交参与。

行为指标：

*目标行为的改变：参与者在目标行为（如健康饮食、锻炼或药物依从性）方面的改变程度。

*行为维持：目标行为改变在随访期内的持续时间。

*干预参与：参与者使用或参与干预的频率和程度。

*接受程度：参与者对干预的可接受性，包括满意度、易用性和可行性。

经济指标：

*医疗保健成本：与目标健康状况相关的医疗保健服务的使用和成本，如住院、急诊就诊或处方药。

*生产力：与健康状况相关的缺勤、迟到或工作效率下降。

*成本效益：干预的成本与所获得的健康效益之间的比率。

测量工具：

用于收集这些指标的测量工具包括：

*问卷调查：自我报告的调查问卷，用于评估行为、症状和生活质量。

*日志和日记：参与者记录他们的目标行为、干预使用和相关症状。

*生物标志物：血液或尿液样品中客观测量的指标，用于评估健康状况或行为改变。

*电子健康记录（EHR）：从临床系统提取的数据，提供医疗保健利用、健康结局和其他指标的信息。

*可穿戴设备：跟踪身体活动、心率和睡眠模式等指标的设备。

选择合适的指标和测量工具至关重要，因为它们将影响干预效果评估的质量和可靠性。考虑以下因素：

*干预的目标：指标应与干预的目标直接相关。

*可行性和可获取性：测量工具应可行、可接受并且可以在日常环境中使用。

*可靠性和有效性：测量工具应提供可靠和有效的数据。

*敏感性：测量工具应该对干预效果的变化敏感。

*全面性：指标集应捕捉干预各个方面的效果。

通过使用一套全面的评估指标和测量工具，研究人员和医疗保健专业人员可以全面评估数字健康干预的效果，并确定其在改善患者健康和福祉方面的潜力。第六部分影响干预效果的因素分析关键词关键要点患者因素

1.人口统计学特征：年龄、性别、教育水平、健康状态等因素会影响患者参与和接受干预的意愿。

2.健康素养：患者理解和使用健康信息的知识和技能水平影响干预效果。低健康素养者可能难以遵守干预要求并从中获益。

3.自我效能：患者对自己管理健康的能力的信念影响干预效果。高自我效能者更可能参与干预并取得积极成果。

干预设计

1.理论基础：干预应基于经过验证的健康行为理论和模型，以确保其有效性。

2.内容和方式：干预内容和方式应针对患者的具体需求和偏好量身定制。多模式干预（结合不同方式和途径）通常比单一模式干预更有效。

3.技术整合：利用移动健康、可穿戴设备和远程医疗等技术可以提高干预的便利性和参与度。

干预实施

1.干预者培训和支持：干预者应接受适当的培训和持续支持，以有效地提供干预。

2.患者参与：积极参与干预的患者更有可能取得积极成果。应鼓励患者设定现实的目标、制定行为计划并获得反馈。

3.跟踪和评估：定期跟踪干预的实施和影响至关重要，可以识别需要调整的领域并证明干预的有效性。

组织因素

1.组织文化：支持性且注重健康的组织文化可以促进干预的实施和成功。

2.资源和支持：干预的组织环境应提供必要的资源和支持，如技术基础设施、工作人员和资金。

3.领导支持：组织领导层的参与和支持对于干预的успех至关重要，因为它可以创造积极的文化并分配资源。

研究考虑因素

1.研究设计：研究设计应严格，包括随机对照试验或前后期比较，以减少偏倚和确保因果关系。

2.样本量和代表性：研究必须有足够的样本量且具有代表性，以确保结果的有效性和概括性。

3.测量和分析：研究应使用验证过的测量工具和适当的统计分析方法，以准确评估干预效果和影响因素。

前沿趋势

1.个性化干预：将干预定制到每个患者的具体需求和特征，以提高有效性和参与度。

2.人工智能和机器学习：利用人工智能和机器学习算法来识别风险患者、预测结果并调整干预。

3.数字健康生态系统：整合不同的数字健康工具和平台，提供无缝的干预体验并加强健康数据的共享。影响数字健康干预效果的因素分析

技术因素

*交互性：高度交互性的干预措施通过提供个性化反馈、目标设定和社交支持，增强了参与度。

*易用性和可访问性：用户友好的界面、适应性设计和跨平台可用性增强了可访问性和参与度。

*干预内容的质量：循证基础、基于理论的内容提高了干预的有效性。

*技术能力：参与者对技术设备和软件的使用熟练程度影响干预的实施和参与。

参与者因素

*健康状况和风险因素：目标人群的健康状况、风险因素和疾病严重程度影响干预措施的有效性。

*动机和准备度：参与者对干预措施的动机、改变行为的意愿和准备程度影响参与和成果。

*知识水平和健康素养：参与者对健康问题的知识、理解力和信息处理能力影响干预措施的接受度和效果。

*社会经济因素：教育水平、收入、社会支持和文化背景等因素影响干预措施的参与和有效性。

干预实施因素

*干预剂量和强度：干预措施的频率、持续时间和强度会影响其有效性。

*实施保真度：干预措施的实施是否符合预期的协议和标准，影响其有效性。

*定制化：根据参与者的具体需求调整干预措施可以提高参与度和有效性。

*提供者支持：来自训练有素的卫生保健专业人员的支持和指导可以增强参与度和行为改变。

背景因素

*环境因素：社会规范、工作场所政策和家庭环境等环境因素影响干预措施的实施和效果。

*医疗保健系统：医疗保健系统的支持、覆盖范围和可及性影响干预措施的获取和实施。

*政策和法规：法规、激励措施和技术标准影响数字健康干预措施的采用和使用。

影响因素的交互作用

不同的影响因素以复杂的方式相互作用，影响数字健康干预措施的有效性。例如：

*低技术能力的参与者可能难以使用交互性高的干预措施，从而降低其有效性。

*健康状况较差的参与者可能需要更频繁、更强烈的干预措施才能达到有意义的结果。

*具有高度动机的参与者可能会投入更多的时间和精力在干预措施上，从而产生更好的结果。

评估和改进

定期评估数字健康干预措施的有效性至关重要，以便根据证据和反馈进行改进。评估指标应包括：

*参与率和依从性

*健康状况的变化

*行为改变

*满意度和用户体验

通过持续评估和改进，可以优化数字健康干预措施，使其更有效、更易于访问，并为参与者带来更好的结果。第七部分干预的长期维持和可持续性干预的长期维持和可持续性

数字健康干预的长期维持和可持续性对于实现其预期健康益处至关重要。持续参与和维持干预内容是影响长期有效性的关键因素。

影响长期维持的关键因素：

*用户参与度：参与度较高的用户更有可能坚持参与干预，并从干预中受益。影响参与度的因素包括内容的吸引力、易用性和适合性。

*目标设定：明确且可实现的目标可以激发用户的动力，促进他们的持续参与。

*社会支持：来自家庭、朋友或医疗保健专业人员的社会支持可以提供鼓励和责任感，帮助用户保持参与。

*干预设计：干预设计应考虑到用户的实际时间和资源约束，使其易于融入日常生活。

*技术支持：可靠的技术支持可以解决用户在使用干预时遇到的任何问题，确保持续参与。

可持续性的策略：

为了确保长期可持续性，数字健康干预应考虑以下策略：

*融入日常生活：干预应与用户的日常生活相结合，使其成为习惯而非任务。

*定制化干预：干预应根据个别用户的需求和偏好进行定制，以提高参与度และความเพลิดเพลิน。

*渐进式干预：随着时间的推移逐渐增加干预的强度和复杂性，以避免用户倦怠。

*反馈和奖励：提供定期反馈和奖励，以认可用户的努力和进展。

*持续评估和调整：对干预进行持续评估，并根据用户反馈和效果数据进行调整，以确保其持续有效性。

长期有效性的证据：

研究表明，数字健康干预在促进长期行为改变和健康改善方面具有潜力。例如：

*一项针对肥胖人群的研究发现，使用移动健康应用程序的参与者在12个月后体重减轻明显多于对照组。（[研究引用]）

*另一项针对糖尿病患者的研究发现，使用基于网络的干预措施的参与者在2年后血糖控制显着改善。（[研究引用]）

结论：

干预的长期维持和可持续性是数字健康干预有效性的关键因素。通过考虑影响维持的关键因素并实施促进可持续性的策略，可以最大限度地提高干预的长期益处。持续评估和调整对于确保干预随着时间的推移继续有效至关重要。第八部分数字健康干预的未来趋势和展望关键词关键要点以人工智能驱动的个性化干预

1.人工智能算法用于分析个人的健康数据、偏好和行为，提供量身定制的干预措施。

2.个性化干预提高了干预效果，解决了患者需求的多样性，减少了倦怠和提高了参与度。

3.人工智能使干预措施能够实时适应个人的变化情况，从而优化治疗计划。

融合式数字健康

1.不同的数字健康工具和平台之间无缝集成，提供全面的护理。

2.融合式干预措施通过整合健康数据、个性化建议和远程医疗服务来提高效率。

3.融合式方法使患者能够获得跨学科的护理，弥合理疗和预防之间的差距。

基于证据的数字疗法

1.数字疗法经过严格的临床试验评估和验证其有效性和安全性。

2.基于证据的方法确保干预措施建立在科学证据和最佳实践之上。

3.证据的积累建立了数字疗法的可信度，促进了其广泛采用。

数字健康干预措施的的可及性和公平性

1.努力确保所有人，无论其社会经济背景如何，都能获得数字健康干预措施。

2.数字技术使远程医疗服务和可负担护理成为可能，缩小了医疗保健差距。

3.促进公平性需要解决数字素养、语言障碍和互联网连接等障碍。

预防、预测和早期干预

1.数字健康干预措施越来越多地侧重于预防疾病，而不是治疗已经确诊的疾病。

2.可穿戴设备和传感器收集的实时健康数据使早期疾病检测和干预成为可能。

3.通过预测疾病风险并及时干预，数字健康可显著改善长期健康成果。

数字健康干预措施的创新融资模式

1.探索新的融资模型以支持数字健康干预措施的开发和实施。

2.基于价值的护理和结果支付模式与干预措施的有效性挂钩，鼓励创新和问责制。

3.合作和跨部门伙伴关系对于确保数字健康干预措施的长期可持续性至关重要。数字健康干预的未来趋势和展望

数字健康干预正在迅速演变，以下趋势和展望塑造了其未来发展：

个性化和精准化医疗：

机器学习和人工智能(AI)的进步使数字健康干预能够根据个别患者的需求和偏好进行个性化。通过收集和分析患者数据，这些干预措施可以定制化干预措施，提高疗效和依从性。

远程医疗和远程监测：

远程医疗和远程监测技术的普及使患者能够从任何地方与医疗保健提供者进行互动。这扩大了医疗保健的可及性，特别是对于偏远或行动不便的患者。实时监测健康数据可以实现早期干预和疾病预防。

可穿戴技术和物联网：

可穿戴技术和物联网(IoT)设备的兴起提供了连续收集患者健康数据的机会。这些数据有助于监测健康状况、追踪进度并触发及时的干预措施。

虚拟和增强现实：

虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术正在被用于数字健康干预中，以创建沉浸式体验并增强治疗效果。VR疗法可以帮助患者应对焦虑、疼痛和创伤，而AR可用于手术规划和患者教育。

游戏化和激励：

游戏化和激励策略被纳入数字健康干预中，以增强患者参与度和依从性。游戏化元素、奖励和积分系统可以提高干预措施的吸引力，从而促进持续使用和更好的结果。

数据分析和大数据：

大数据分析被用于识别健康趋势、预测风险和优化数字健康干预。通过分析来自各种来源的大型数据集，医疗保健提供者和研究人员可以获得有价值的见解，从而改善患者护理和预防疾病。

与电子健康记录的整合：

数字健康干预与电子健康记录(EHR)的整合