高血压是最常见的慢性病之一，其脑卒中、心肌梗死、心力衰竭等主要合并症致残率、致死率高。目前，高血压已经成为全球性慢性疾病。在我国，高血压的高患病率、高致残率、高死亡率和低知晓率、低治疗率、低控制率的“三高三低”特征仍然显著。高血压也给家庭和社会带来严重的经济负担，全国每年高血压直接医疗费用达366亿元。通过健全防治措施，引导病人有序就医，可以有效改善患者生存质量，降低经济负担。

对基于问卷调查和统计学方法的高血压病人就医行为研究现状与基于大数据的研究现状综述，总结高血压就医行为研究成果，旨在为今后基于医疗卫生大数据平台的高血压病人就医行为数据挖掘提供借鉴。

所谓就医行为，是指个体出现症状时，为了缓解症状或治愈疾病而寻求医疗帮助的过程。在就医过程中，会产生大量数据，如就医机构选择、就医次数、医疗费用信息等，这些数据不仅能反映医疗资源配置的优劣，也能发现疾病的经济负担。

高血压病人就医机构选择的相关研究 根据国内外研究，社区综合干预对防治高血压有良好效果，而近年来推行的分级诊疗同样发现，社区干预的高血压分级诊疗模式，也有良好效果。但是，目前仍有部分病人未选择基层医疗单位就医，其疗效和费用等也有差异，为此，有研究者对就医机构选择进行了研究。

目前，城市地区患者大多选择社区医院就医，但也有部分患者选择二级及以上医疗单位。熊巨洋等以结构式问卷法获取北京、南京和杭州的高血压患者门诊就医行为数据，对不同类型高血压患者门诊就医流向研究发现，社区卫生服务中心和三级医院门诊就医的比例最大，认为慢病规范管理与医保政策对就医分流起到一定作用。李建新等选取江苏、山东、河北、四川和甘肃五省高血压病人调查问卷发现，复诊机构以社区医院为主。

农村高血压病人选择就医机构呈现“两头大中间小”，即村卫生室和县级以上医院就诊比例较高，乡镇卫生院比例较少。王颖等对山东省农村高血压患者就医行为的研究，采用问卷调查和统计学方法，发现无论是诊断、门诊还是复诊，超过半数患者选择村卫生室就医，而超过半数的患者选择县及县以上医疗机构住院治疗。葛爱平通过走访调查发现，农村高血压就诊治疗仍然以村或乡镇医疗单位为主，仅少部分经济条件较好的人会选择市级及以上医院，但在住院选择上，51.2%的患者选择市级及以上医院。宁满秀等基于“中国健康与养老追踪调查”2011年全国基线调查数据，对农村中老年慢性病患者的就诊行为分析发现，患者更易选择村级诊所和县级及以上医院就诊，而不是乡镇卫生院。

对于治疗效果，朱敏等选取上海市浦东新区高血压患者1102例，以调查问卷的方式获取数据，研究不同就诊机构对血压控制效果及费用的影响，发现在社区卫生服务机构就诊的患者服药依从性、血压控制率均优于非社区就诊者，医疗费用也低于非社区就诊者，而以往研究也证明，对于高血压的控制，最有效的方法就是社区干预和防治。

上述研究发现，以调查问卷和统计学方法就医机构选择的研究已取得了一定的成果。但基于调查问卷的方法，易受答卷人主观意识的影响，且数据采集的内容、采集频次、持续时间等依据实验设计而制定，因此数据来源一般比较局限。

高血压病人就医医疗费用的研究 我国高血压病人数量较多且医疗资源紧张，面对高血压病的长期治疗，无论病人还是医疗机构，都需要寻找花费低效益高的治疗方案。如何利用有限的医疗资源，提高高血压病人的治疗效果是当前急需解决的问题。

李海宴等在北京市，熊巨洋等在北京、南京和杭州的抽样调查发现，三级医院治疗费用明显高于一、二级医院，但血压控制率的差异却无统计学意义。李海宴认为，高级设备和较昂贵药物是三级医院治疗费用明显高于一、二级医院的重要原因。

陈璐等以统计学方法，对深圳市某公立医院9 066例住院患者费用研究发现，住院天数对住院费用影响最大，药品费是住院费用的主要组成部分。魏彩玲等以统计学方法，对山西某县医院的420例病人住院费用及其影响因素的研究发现，药品费用占较高比例。

综上所述，对医疗费用的研究，对于了解医疗费用构成及其影响因素有指导意义，但是，基于抽样调查和统计学的方法，同样可能存在主观影响实验结果及数据来源局限等问题。

医疗大数据的优势与价值 随着就医数据量日趋庞大和医疗信息化的广泛应用，为数据的获取、存储及研究提供了极大的便利。医疗大数据研究，能够帮助人们从存储的大体量、高复杂的医学数据中提取更多有价值信息，加速医学成果转化，为医疗行业开拓一个新的时代。 

大数据技术与随访、抽样及统计学有极大不同，大数据技术可动态、实时、连续获取并存储海量数据，以数据挖掘的方法对海量医疗数据进行快速分析，发现数据之间潜在的关系与模式，且可随时从数据库中抽取任何时间段的数据，发现既往研究难以发现的规律，结果更客观真实，为疾病诊断、疾病预测及管理决策提供依据。

高血压病人就医大数据研究举例 代晓彤等将AdaBoost和分类树组合分类器应用于高血压患者两周首次就诊机构的研究发现，病人的受教育程度、家庭人均收入和家人常去医疗机构是影响其是否选择基层医疗卫生机构的最重要因素。许穗等以某三甲医院HIS系统数据为依据，大大增加了样本量，提高了数据的客观准确性。该研究发现，公费医疗、职工医保、自费医疗三种不同结算方式对病人就医行为有一定的影响。近年来，随着医院信息系统及卫生信息平台的建设和使用，为数据整合、获取和研究提供了极大便利。杨美洁基于高血压患者电子病历系统，获取病人基本信息和病程记录，通过两步聚类算法对获取的数据进行分析，获得了高血压较为重要的预测信息。靳淑雁等基于深圳医学数据管理平台，筛选了22万多高血压确诊患者数据，包括基本信息、常规体检数据、门诊记录、重大疾病记录、高血压随访记录等就医行为数据，解决了以往随访数据量少、不全面的弊端，并以GLM（Generalized Linear Model）算法进行分析，不仅发现了高血压并发症主要风险因子，同时也绘制了高血压并发症疾病图谱，为高血压患者管理提供有力帮助。2016年，国家高血压大数据联合实验室的成立，为高血压精准治疗和健康管理提供了更加科学可信的大数据支撑，解决了传统随访伴随的数据少，不完全、易失访等问题。

当然，在大数据使用过程中，可能存在一些制约性因素，例如数据集来源的患者保密性问题等，需要相关信息安全方案和有效的管理措施来保障数据的安全性，为大数据的利用保驾护航。