20世纪60年代，美国的保险行业为解决医疗服务需求难题率先提出健康管理的理念，我国的健康管理理论与实践起步于20世纪末21世纪初^[1]。健康管理（Health management）是对个体或群体的健康进行全面监测、分析、评估、提供健康咨询和指导，及对健康危害因素进行干预的全过程。其宗旨是调动个体和群体及全社会的积极性，利用有限资源达到最大的健康效果^[2]。大数据（Big data）是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态^[3,4,5]。全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势^[5,6,7,8]。

随着信息技术和经济社会的高速发展，如何应对人民群众日益增长的健康需求成为各级政府急需破解的发展难题。大数据可为解决我国医疗卫生资源不平衡等问题提供新的战略出路^[9]；能够应对持续增长的海量健康数据的挑战，探究疾病影响因素^[10,11]、改进健康服务技术、提高医疗服务质量^[12]、保障民众健康^[13]。在跟踪疾病地理分布、分析疾病流行程度、追踪医疗记录、预测疫情、发现高危人群等方面，大数据亦可提供强大的数据支持和产出，并产生持久的社会影响^[14,15]。因此，无论在方法或对象、宏观或微观、政策或实践等各维度上，大数据都同全生命周期健康管理实践不断碰撞和发酵。宜昌市首创的一体化智慧健康大数据模式，是践行健康中国和国家大数据发展战略，以信息共享推动全人群健康管理，以数据利用驱动政府转型发展，以智慧城市建设促进供给侧改革的真实体现，代表着健康管理大数据构建和实践的发展方向。

有研究表明蛋白质等生物大分子网络作用的信息挖掘、数据挖掘在医药数据库及电子健康档案的应用、基因组序列数据挖掘在疾病预测中的运用、药物生物信息学的数据挖掘、生物医学大型数据库的数据挖掘、系统生物学的数据挖掘和医疗卫生服务中的数据挖掘7个方面是健康管理大数据的主要焦点^[16]。还有报道表明人口患病率、儿童健康领域、卫生保健领域、护理质量的效果与控制、健康和风险、疾病死亡率等是今后主要研究方向^[17]。据WHO估计，2015年全球有4 000万人因心血管疾病、癌症、慢性呼吸道疾病和糖尿病4类主要慢性病死亡，约占总死亡人数的70%。可见健康管理亟需解决的主要问题或将聚焦于慢性病^[18]。

大数据研究方法众多，学科间交叉频繁深入，且同机器学习、数据存储、统计分析、智能决策以及云计算等领域联系紧密^[19,20]。近年来分布式研究网络（distributed research networks，DRNs）得到广泛应用。它使用相同的数据结构，为参与的组织机构运行相同的分析程序，汇总分散在各网络节点上的结果并予以发布，在疾病诊断、风险分层和成本效益分析等健康决策和服务上发挥着重要作用^[21,22,23]。因此，笔者认为大数据的发展方向将是建立标准化的开放式的数据结构，按互联互通共享共融的原则采集和利用来自各部门、各渠道和各节点的数据，最终汇总形成措施或策略。

健康大数据信息安全需要经过授权并采取严格措施和技术方法予以保障。从法律、伦理和道义角度实现研究人员、公民和数据提供者之间的信任、透明和双赢关系，亦需要强有力的数据安全保护和管理，建立信息公开、监督管理、追责问责等法律法规和应对策略，进而持续改进和维持公众对数据使用的信任和信心^[24]，并通过新的更为灵活的形式，在个人和公共利益之间达到最佳平衡^[25]。

宜昌市模式，是立足促进大数据平台健康管理服务应用以惠民，完善健康相关监测数据以惠医，推动健康服务产业发展以惠业，支撑健康城市建设以惠政的健康管理大数据构建与实践的时代产物^[26]。借力于健康城市创建，在"健康中国2030"框架下，宜昌市尝试性开展了健康城市评价并取得了一定成效，但大数据在健康管理、健康城市建设中的效果评价还有待不断探索和深入研究。

在我国，健康管理和大数据事业尚属起步阶段，如何构建和开展具体实践有待各地切实实现顶层设计，分阶段按步骤扎实高位推进，特别注重数据标准化，特别注重提升数据质量，特别注重保障数据安全，特别注重数据共享和分析利用，唯此方可真正将两者有机结合，从而在各个领域和范畴迸发出推动人类文明进步的洪荒之力。