人工智能（AI）健康管理是变被动的疾病治疗为主动的自我健康监控，通过将物联网及人工智能技术广泛融合并应用于生活中，实现贯穿用户全生命周期的数据采集、检测，并对各项数据指标进行综合智能分析，服务于用户的健康管理，提高健康干预与管理能力。

健康大数据主要包含：基因数据，主要来自于各类基因检测机构；医疗数据来自于医疗机构, 各种医院和诊所，包括病人的病例，诊疗记录和用药记录等等；健康行为数据，是以前最难精确采集到的数据，但快速发展的物联网为其实时采集提供了可能。三类数据将形成完整的健康数据闭环，而具备持续生成、获取、控制数据的能力，将会成为医疗人工智能发展的核心要素。

一、AI健康管理国家政策支持

二、AI健康管理发展的优劣势

优势1.大数据是最重要的突破口
海量大数据是人工智能发展的必要先决条件，在医养健康管理领域尤其突出。通过智能设备、体检中心等平台收集的用户健康数据，结合强大的计算能力，对用户日常的健康行为等进行监测管理，构建集健康预防、监控、评估、干预与促进于一体的健康管理体系。借助云存储与云计算的分布式数据库集成技术所构建的健康数据库，也将有助于学者们探究数据背后的学科逻辑。

优势2.人工智能可实现精准健康管理
从技术驱动的角度看，人工智能能通过高效的计算和精确的决策分析，使个性化健康管理成为可能，推动健康管理的精准化，甚至未来营养师和运动专家可以基于人工智能系统生成精准健康干预方案。

优势3.提高效率，降低社会医疗成本
人工智能技术的崛起，改写的不仅是健康管理的模式，更是对社会医疗成本的降低。使医疗信息孤岛有效的连接起来，提升医疗和健康服务资源的利用效率。

劣势1.推进智能健康管理的成本高昂
实际上，目前传统的健康管理机构已经具备了一定的信息化水平，推进智能化管理的应用，需要从根本上更新传统的IT系统和信息化业务，这不仅需要更新设备设施，也需要对相关人员进行培训教育，成本较高，且会对传统业务造成冲击。

劣势2.数据标准不统一
我国人口众多，医疗数据丰富，但“数据大”不等于“大数据”。目前我国健康体检报告的标准不统一，很多临床用语也都不够统一和规范，如同病不同名的现象十分常见，健康数据间很难建立联系，其价值得不到体现。

劣势3.数据安全要求高，数据归属不明确
在健康医疗大数据和人工智能发展过程中，个人隐私保护和数据安全等越来越受到重视。但目前的法律体系尚不能解释和界定健康医疗数据的权属问题，特别是医疗数据的所有权，这就导致了医疗数据难以共享，造成数据孤岛，没有大数据分析作为基础战略资源，就无法保障人工智能在医疗领域的深入研究。

三、AI健康管理应用场景

人工智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

1.风险识别：通过获取并运用 AI 进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。

如风险预测分析公司Lumiata，通过其核心产品—风险矩阵（Risk Matrix），在获取大量的健康计划成员或患者电子病历和病理生理学等数据的基础上，为用户绘制患病风险随时间变化的轨迹。公司首提的医疗图谱 Medical Graph 是预测分析产品背后的引擎，主要有两大功能：1）映射出当前和未来的个人健康的轨迹；2）在每一个预测背后，提供详细的临床基本原理。利用图谱分析对病人做出迅速、有针对性的诊断，从而对病人分诊时间大大缩短 30-40%。客户群体包括大型健康计划、护理机构、数字健康公司等。目前已拥有 10 组以上的付费客户。

2.虚拟护士：以“护士”身份了解病人饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯，运用 AI 技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。
如 Alme Health Coach，针对慢病病人，基于可穿戴设备、智能手机、电子病历等多渠道数据的整合，综合评估病人的病情，提供个性化健康管理方案，帮助病人规划日常健康安排，监控睡眠，提供药物和测试提醒。又如，Ai Cure 通过智能手机摄像头获取用户信息，结合 AI 技术确认病人的服药依从性。

3.精神健康：运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。
如，Ginger.IO 通过挖掘用户智能手机数据来发现用户精神健康的微弱波动，推测用户生活习惯是否发生了变化，根据用户习惯来主动对用户提问。当情况变化时，会推送报告给身边的亲友甚至医生。又如，Affectiva 公司的一项技术通过手机或电脑摄像头实时分析人的情绪。

4.移动医疗：结合 AI 技术提供远程医疗服务。
如在线就诊服务，Babylon 开发的在线就诊 AI 系统，能够基于用户既往病史与用户和在线 AI 系统对话时所列举的症状，给出初步诊断结果和具体应对措施；远程用药提醒服务，Ai Cure 是一家帮助用户按时用药的智能健康服务公司—通过手机终端，帮助医生知晓，并提醒患者的用药，降低因不按时吃药导致复发的风险。

5.健康干预：运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。
如Welltok 通过旗下的 Cafe Well Health 健康优化平台，运用 AI 技术分析来源于可穿戴设备的 Map My Fitness 和Fit Bit 等合作方的用户体征数据，提供个性化的生活习惯干预和预防性健康管理计划。
 

在这样一个机遇与挑战共存的大数据时代，大数据、AI健康管理的发展需要政府、医疗机构和科技企业等多方联动，构建合理的配套管理机制，从而使大数据、AI技术更好地应用于医疗领域，实现健康数据的智能判读、分析和处理，提供便捷、精准、高效的医疗健康服务，由“治已病”逐渐过渡至“治未病”，有效缓解医疗资源供需矛盾，并为持续改善全民健康水平提供全面的支撑。

如今，人们无需常往医院跑，就能对自身进行日常健康管理。通过智能可穿戴设备、家庭智能健康检测监测设备，能够实时动态监测健康数据，精准把握个人健康情况。尤其在血糖管理、血压管理、用药提醒、健康要素监测等方面，人工智能可以提供常态化、精细化的指导，为特定群体提供全方位、全周期的健康服务。这些，不仅有利于加强疾病预防、提高慢病管理效率，提升公众的健康观念。

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