精准公共卫生促进健康公平：2024年精准公共卫生研究研讨会会议报告

本文报道了2024年精准公共卫生研究研讨会（PPH）的成果，聚焦如何通过精准公共卫生（PPH）解决健康不平等问题。研究人员探讨了算法偏见、遗传检测差异、营养干预个性化等关键议题，提出需整合实时数据（如EHRs）、优化AI伦理开发、制定文化适应性策略。会议证实PPH可通过社区参与和系统性改革缩小健康差距，为政策制定提供实证依据。

　　

在当今公共卫生领域，精准化干预与健康公平的平衡成为核心挑战。精准公共卫生（Precision Public Health, PPH）通过"在正确时间对正确人群实施正确干预"的理念，为疾病预防提供了新思路。然而，这种个体化方法可能因数据偏差、资源分配不均或算法局限性，反而加剧健康不平等。例如，临床自然语言处理（NLP）模型中隐含的贬义词汇可能导致边缘群体漏诊，而拉丁裔社区遗传检测率低下（仅9%知晓风险）则暴露了文化适应性服务的缺失。这些矛盾促使国际学术界亟需系统性解决方案。

美国南卡罗来纳医科大学（Medical University of South Carolina）联合全球多机构学者，在2024年精准公共卫生研究研讨会上发布了突破性进展。会议集结101名专家，通过19项海报展示和6场主题报告，揭示了PPH促进健康公平的三大路径：技术伦理革新（如Paul Heider提出的算法偏见行为测试）、系统性服务重构（如Guilherme Del Fiol开发的GARDE遗传癌症筛查平台），以及文化适应性干预（如Dayanna Ramirez Leon针对拉丁裔的遗传检测模型修正）。这些成果发表于《BMC Proceedings》，为全球健康政策制定提供了关键证据。

研究采用多学科融合方法：1）基于电子健康记录（EHRs）的实时监测网络（Lior Rennert团队）；2）BRIDGE临床试验验证的自动化遗传咨询聊天机器人；3）All of Us项目衍生的营养精准化研究（Deborah Tate团队）；4）社区参与式研究（CBPR）框架评估（Alison Fohner）。样本覆盖美国南卡罗来纳州医疗资源匮乏社区及跨国队列。

【关键发现】

Caitlin Allen：上游与下游研究排斥机制

提出"双重排斥"理论：边缘群体既难参与研究（上游），更难获益于成果（下游）。需打破从实验设计到成果转化的全链条壁垒。

Paul Heider：临床NLP的偏见修正

通过行为测试发现，含贬义术语的临床笔记使边缘患者误诊率提升37%。提出"数据清洗+医师再教育+算法重训练"三位一体解决方案。

GARDE平台：遗传癌症筛查普惠化

该EHR嵌入式系统使遗传咨询覆盖率提升3倍，BRIDGE试验显示自动化咨询与传统方式效果相当（p>0.05），但成本降低62%。

精准营养的个体化突破

Nutrition for Precision Health（NPH）研究证实，基于连续血糖监测的个性化饮食建议，可使糖尿病前期患者糖化血红蛋白（HbA1c）降低1.2%。

拉丁裔遗传检测差异

Health Information National Trends Survey 6数据显示，51%合格拉丁裔不知自身遗传风险。传统健康信念模型（Health Belief Model）预测力仅39%，需融入家庭文化维度。

【结论与展望】

研讨会确立了PPH促进健康公平的三大原则：1）技术开发需嵌入伦理审查（如AI偏见检测模块）；2）服务系统应兼顾精准性与普惠性（如移动医疗单元GIS部署）；3）干预措施必须文化适配（如西班牙语7年级阅读水平教育材料）。值得注意的是，超快速基因组测序（2-5天出结果）已使26%儿科患者改变治疗方案，预示技术突破可快速转化临床收益。未来需在政策层面推动FQHCs（联邦合格健康中心）的普遍筛查，并建立跨学科PPH能力建设网络。这些发现为实现联合国可持续发展目标（SDGs）中的健康公平指标提供了可操作路径。