健康风险

传统的统计方法认为，人在某一不良环境中暴露越多，受到的损害就越大，即不良环境因素和健康风险是按等比例增减的（存在线性关系）。

因此，从多维环境因素出发，构建综合性的环境健康风险预警工具，具有重要的现实意义。

基于一系列前期研究和发现，北大医院数智医学创新研究中心目前正在研发人工智能（AI）多维度健康风险预警模型（以下简称北大医院多维预警模型）。

近些年，国内外已逐步建立多种环境健康预警工具，涵盖高温健康风险预警、综合多种空气污染物风险的空气质量健康指数预警等。

许多地方正积极探索完善健康促进政策制度体系，将健康考量嵌入重大政策、规划和工程决策前端，从源头预防健康风险。

这意味着，在一条道路规划、一个产业园区建设之初，空气质量、噪音、运动空间等影响居民健康的因素就已被纳入考量，有助于从根源上降低健康风险，以制度刚性保障工作长效推进。