我国的年平均疾病死亡人数，600万人，癌症死亡约312万，中风约165万，糖尿病死亡约人数也在增加，但是具体数字不详。2017年中国癌症新增429.16 万例，死亡281.42 万例。其中肺癌和胃癌高居发病和死亡前两位。由于诊断不及时和缺乏个体化的治疗方案，癌症治疗的无效率高达75%。2015 年美国和中国相继提出精准医疗计划，攻克癌症已成为该计划的重点关注问题。伴随全国人口老龄化趋势，慢病负担已经成为我国公共卫生领域面对的重要挑战。当前心脑血管疾病已成为我国居民的第一位死因，占总死亡人数构成的40%以上，其中又以缺血性心脏病死亡人数上升为主要原因。心血管疾病已成为严重威胁我国居民健康的一大类疾病，成为影响国家经济社会发展的重大健康问题。根据《中国心血管病报告2017》的最新数据显示：心血管病患病率处于持续上升阶段。目前，估计全国有心血管病患者2.9亿，其中高血压2.7亿，脑卒中至少700万，心肌梗死250万。
3岁内幼儿疾病发生率
根据孩子的体质不同，家人照顾的方法，都会影响疾病发生率。正常来说，生病的次数，不应该超过5次，每年。
大数据健康码的利与弊？
大数据的“利”
1. 预测
预测是自古人们都在向往的活动，生活中的预测无处不在，比如通过概率分析法预测彩票的中奖号码，通过价值分析法预测股价的走势。
古代人们利用占卜进行预测，就是通过多年观察到的事务变化，结合历史数据总结出来规律，应用在后续的占卜活动中。占卜并没有科学依据，但实际上占卜就体验了人们的大数据思维，利用对过往数据的总结，不必非得知道现象背后的因果，只要知道相关性就可以预测未来。
古代的中医从业者，并没有能力提炼出草药中的成分，哪种草药可以抑制哪种疾病，完全是在结合大量的实际案例，根据经验从数百种种草药中挑选出不同的组合，从而医治不同的疾病。
预测从古代发展到近代，出现了利用数学模型预测的方法，比如利用过往数据和数学模型的结合，预测未来几年的人口增长情况。
数学模型是用数学符号、公式、方程等对现实世界规律的抽象描述。如今的气象预报，还在应用数学模型的方法来预测未来的天气，气象局会根据气象图的变化趋势，结合温度，压力，湿度，风向，风速，阳光照射情况等，应用数学模型预测天气的变化趋势。
当今的大数据分析，就是在结合了占卜和天气预报的方法，利用历史数据，结合数学模型，预测未来、预测结果。健康码应用，通过我们的电信运营商数据、交通出行数据、交易记录数据等信息，预测我们是否为高危感染人群，判断是否需要进行隔离观察，这就是在预测结果。搜索引擎，通过用户的搜索喜好，预测美国总统的未来人选，这就是在预测未来。
预测是大数据最典型直观的价值体现，有时预测也被看作人工智能的范畴。在未来，利用大数据预测，将给人们带来更多的便利。利用数据预测可能的疾病，以便提早做出预防；利用数据预测学习的缺陷，以便精准教育及练习；利用数据预测用户的真实需求，从而不需要产品经理来瞎猜（估计到时候我也就下岗了）……
2. 发现相关性
2004年，沃尔玛从以往数据中发现，在季节性飓风来临之前，不仅仅飓风用品的销量会增加，而且蛋挞的销量也会大幅增加。因此每当季节性飓风来临之前，沃尔玛就会把蛋挞商品摆放到飓风用品旁边，以便让快速购买飓风用品的顾客留意到蛋挞，增加蛋挞商品的销售量。沃尔玛的人也并不知道为什么蛋挞就成了飓风来临时的畅销产品，但是他们只需要知道飓风来临时沃尔玛的蛋挞会畅销就可以了，找到了这个相关性之后即使不用找到背后的原因，也可以提升销量。
大数据时代，我们不必非得知道现象背后的因果，只需要发现相关性，应用到后续的活动中，就可以创造巨大的经济或社会价值。利用大数据发现相关性，可以加快社会的进步，加快人们的决策，避免了找到“因”，在想清“果”的繁琐过程。
三、大数据的“弊”
1. 威胁用户隐私
在大数据时代，人们偶然间发现自己的隐私受到了威胁，我们的隐私被互联网服务提供商监视着，购物应用监视着我们购物习惯，搜索引擎监视着我们网页浏览习惯，社交软件监视着我们的社会关系，理财产品监视着我们的财富……
互联网服务提供商监控着我们的数据，利用我们的数据搞“大数据杀熟”，形成“千人千价”，从而提高自身的利润，受害的却是我们消费者。美国国家安全局2007年发起的棱镜计划，通过互联网服务器中的数据监听着我们每一个人的一举一动，在其面前我们没有隐私可言，拥有大量数据的机构，知道我们的每一个真实行为，有时甚至比我们自己都了解我们。
互联网服务提供商不合规利用数据对我们造成的影响尚可原谅，一旦数据被泄露或非法交易，将造成不可预知的后果。当今泄露事件层出不穷，脸书把用户的点赞数据非法供给了剑桥分析公司，间接性对美国大选结果造成一定影响；雅虎2016年泄露15亿人次的用户信息，使广大互联网用户的生日，电话号码，账户密码在暗网流传，随时有可能流入不法分子之手
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