近年来,慢性病患病和死亡呈现持续快速增长的趋势,已经成为我国最首要的死亡原因,慢性病的相关费用成为我国医疗费用最主要的支出。本文结合国内外已有研究成果,就慢性病的疾病负担分析和体检策略优化进行研究。首先,通过分析2011年天津某三甲医院的体检数据,总结非病理性指标对10种慢性病患病概率的影响。利用决策树分析方法,通过不同的非病理性指标变量对样本进行分割,对疾病在不同细分区间上的患病概率进行预测。结果表明,糖尿病和高血压的分类结果相同,且患病概率随着年龄和肥胖程度这两个变量变化的趋势基本一致,因此将两者组成疾病群,作为后续研究的重点。然后,以欧洲五维健康量表为基础,针对糖尿病,通过问卷调查,研究不同年龄层的2型糖尿病患者的经济负担。应用多元线性回归模型,分析年人均直接费用的影响因素。通过调查对象对于生命质量的自我衡量,估计糖尿病各疾病状态的质量调整生命年指标。最后,以最大化体检效用为目标,以质量调整生命年为指标,分别建立离散状态下单种和多种慢性病体检策略的马尔科夫决策模型,模型改进了成本评价函数,并引入生活习惯改善这一因素,在多种疾病模型中将疾病间体检策略设为相互独立。以糖尿病和高血压为例,采用逆向归纳法求解,证明模型的有效性,通过对比,证明改进的成本评价函数和生活习惯改善这两个因素确实对优化结果有显著影响,而且多种疾病模型中疾病间体检策略相互独立可以使优化结果具有更大的现实意义。研究中采集的有关疾病患病概率、生命质量和疾病负担的数据,将为未来有关疾病发展模型、生活方式改善的影响和疾病对于患者和社会的负担等领域的研究提供数据支持。体检策略优化结果可以为国家卫生部门在针对不同疾病和不同人群制定体检政策,从而差异化体检套餐提供参考。