肺癌筛查，金融科技风控如何利用大数据预测高风险人群？

在金融科技风控领域，我们常利用大数据和机器学习算法来预测和防范欺诈、信用违约等风险，一个鲜有人探讨的领域是——如何利用这些技术预测与健康相关的风险，如肺癌。

问题提出：在海量医疗数据与金融交易数据交织的今天，是否可以通过分析个人的生活习惯、环境暴露、遗传信息等数据，结合其金融交易行为，来预测肺癌高风险人群？

回答：答案是肯定的，虽然直接将金融数据与肺癌发病率进行关联分析存在伦理和法律障碍，但可以采取间接方式，通过分析个人金融交易记录中的健康支出、保险索赔记录等，结合公开的空气质量、职业暴露等数据，构建一个多维度、多源的数据集，运用机器学习算法对数据进行深度挖掘，识别出与肺癌风险高度相关的金融行为模式和外部环境因素。

这种“跨界”风控不仅有助于金融机构更好地理解客户健康状况，提前进行风险干预，还能为公共卫生政策制定提供数据支持，实现金融与健康的双赢。