大数据分析可揭示健康指标与疾病关系

　　据新华社1月16日电 （记者徐海静）澳大利亚昆士兰大学16日公布该校中国籍科学家杨剑等人的最新研究成果。这项研究利用大数据分析身体质量指数（BMI）、胆固醇水平等可调节的指标与糖尿病等常见疾病的关联。
　　　　杨剑说，新的分析方法比此前的技术要强大许多，科学家可以据此分辨出较少量样本研究难以发现的风险关联。杨剑团队采集了40多万人的基因数据作为样本，对7种已知健康风险因素和30种常见疾病进行了研究，并发现了健康风险因素与疾病之间45种潜在的关联。
　　　　杨剑告诉记者，他们研究发现，对于一个标准身高的成年人而言，体重每增加13公斤，在一定程度上罹患Ⅱ型糖尿病的风险就增加3倍左右。
　　　　该研究还发现，血液中高密度脂蛋白胆固醇含量与老年黄斑变性之间有关联。杨剑说，在一些临床试验无法操作或有道德争议的情况下，该方法尤其有价值。