老年人群骨质疏松及相关骨折是影响健康寿命和医疗资源配置效率的重要公共卫生问题。传统骨健康管理模式以被动诊疗为主，存在筛查覆盖不足、风险识别滞后、随访管理断层等突出问题，难以实现连续、精准且系统化防控。为深入贯彻“健康中国”战略，昆山市第一人民医院联合广州国家实验室，以国际医疗大数据标杆UK-Biobank为建设标准，构建“昆山前瞻性老年人群队列”，依托多模态高质量数据和昆医数智医疗大模型，打造覆盖“筛查－诊疗－康复－随访”的骨健康精准管理新体系，推动老年骨健康管理模式系统性升级。

图1 昆山前瞻性老年人群队列

一是多模态数据系统汇聚，夯实老年骨健康管理数据底。汇聚覆盖临床诊疗、生理监测与生活方式等多维数据资源。数据类型包括电子病历、医学影像、基因组学数据、生物样本信息、可穿戴设备监测数据、临床诊疗记录及生活方式调查数据，全面反映老年人群骨健康状态及其影响因素。依托“昆山前瞻性老年人群队列”，采用统一的数据采集与管理平台，实现多源数据的持续采集、动态更新与质量控制，累计沉淀数据规模达1.5PB，质控水平对标并超越国际同类队列标准，为模型训练和精准管理提供坚实数据基础。

二是规范治理与模型创新协同，激活医疗数据要素价值。针对多模态医疗数据体量大、结构复杂和安全要求高的特点，建立覆盖采集、存储、治理与应用的全流程数据治理体系，通过统一标准、权限控制和隐私保护机制，保障数据安全合规和高质量可用。在此基础上，研发基于Transformer架构的“昆医数智医疗大模型”，实现对多源异构数据的深度融合与智能建模。模型可对骨质疏松等疾病进行早期识别、风险预测和趋势研判，突破传统依赖单一指标、仅凭人工经验的诊疗局限，显著提升疾病预测和干预的精准性。

图2 昆医数智医疗大模型智能决策系统

三是全链条场景落地应用，提升骨健康管理效能。依托高质量数据集和数智模型能力，构建“筛查－诊疗－康复－随访”医防融合闭环，并设立覆盖核心业务的“六大智化模块”，形成国际金牌标准FLS的“昆山模式”。在筛查环节，实现高风险人群精准识别；在诊疗与康复环节，支持个性化干预和治疗方案制定；在随访环节，通过智能随访与动态评估，实现长期连续管理。该模式在真实世界应用中成效显著，推动骨健康管理由被动治疗向主动预防转变，有效提升医疗服务效率和质量。

四是生态协同与综合效益显现，形成可推广示范范式。项目以数据和模型为纽带，推动医疗机构、科研平台和管理部门协同运行，促进科研成果转化与生物医学产业链集聚，吸引相关企业投资，增强区域创新能力。通过精准管理和早期干预，人均治疗费用节约1800余元，优化医疗资源配置。老年人群全因死亡率下降35%，二次骨折率降低52%，显著提升老年人群骨健康水平和健康寿命。

（本项目获得2025年“数据要素×”大赛全国总决赛医疗健康赛道优秀奖－应用实践奖）