大数据揭示肥胖、糖尿病与冠心病的风险关联：心血管疾病精准预防的新视角

心血管疾病(CVD)仍是全球健康重大负担。来自国际研究团队通过大数据分析揭示了肥胖和2型糖尿病(T2DM)与冠心病(CHD)的复杂关联。研究发现糖尿病使CVD风险增加2-4倍，死亡率升高达75%，而机器学习等新技术显著提升了风险预测能力。该研究为心血管精准预防提供了重要科学依据。

　　

心血管疾病(Cardiovascular diseases, CVD)持续威胁全球健康，其中肥胖和2型糖尿病(Type 2 Diabetes Mellitus, T2DM)是冠心病(Coronary Heart Disease, CHD)最关键的调控风险因素。大数据技术的兴起为心血管研究带来革命性突破，通过整合临床、生活方式和分子层面的海量数据，实现了更精准的风险分层和复杂互作网络解析。

最新证据显示，肥胖与糖尿病存在显著地域差异，且常伴随高血压等共病风险。跨国大型队列研究证实，糖尿病会使心血管事件风险激增2-4倍，更导致死亡率攀升最高达75%——发病年龄越早、血糖控制越差，临床结局越不乐观。创新性研究方法如多基因风险评分(Polygenic Risk Scores)、机器学习算法，以及真实世界数据融合技术，正在重塑心血管流行病学研究范式。

特别值得注意的是，肥胖与糖尿病间的"恶性循环"效应是驱动冠心病疾病负担的关键机制。这些发现不仅深化了对代谢性心血管风险的认识，更推动了个体化预防策略的发展。未来需要持续投入大规模队列建设、数据标准化和数字健康工具开发，方能将科研成果转化为切实有效的公共卫生干预措施，最终减轻全球心血管疾病负担。