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人工智能（AI）在國民健康管理領(lǐng)域的應(yīng)用最早可追溯到20世紀(jì)60年代至70年代，當(dāng)時(shí)英國利茲大學(xué)（University of Leeds）科研團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一套基于貝葉斯概率的計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)（CAD），并應(yīng)用于急性腹痛的鑒別診斷。自此以后，AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大。AI是使用算法和規(guī)則所開發(fā)出來的智能機(jī)器，通過模仿人類的邏輯思維，例如學(xué)習(xí)、掌握知識(shí)和解決問題，是科學(xué)與工程相結(jié)合的產(chǎn)物。國民體質(zhì)健康管理旨在改善人們的健康狀況，提升生活質(zhì)量，AI在其中所起到的作用越來越受到關(guān)注。AI的誕生正在逐步改變?nèi)藗兊捏w育鍛煉方式，這主要?dú)w功于健身服務(wù)行業(yè)提供的先進(jìn)技術(shù)、硬件、軟件、基礎(chǔ)設(shè)施和體質(zhì)健康數(shù)據(jù)庫。隨著健康管理從“以治病為中心”向“以健康為中心”轉(zhuǎn)變，這一變革正重塑著每個(gè)人的生活選擇。從推進(jìn)健康到個(gè)性化健身運(yùn)動(dòng)處方制定再到健康信息處理，AI的應(yīng)用使人們能夠應(yīng)對(duì)重大的社會(huì)挑戰(zhàn)。

人工智能助推國民健康管理的疾病預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。人工智能疾病預(yù)測(cè)主要指采用AI技術(shù)應(yīng)用于基因測(cè)序和檢測(cè)，提前預(yù)測(cè)疾病發(fā)生的潛在風(fēng)險(xiǎn)?；驒z測(cè)是現(xiàn)階段AI疾病預(yù)測(cè)的主要方法之一。根據(jù)國家癌癥中心發(fā)布的《2024年全國癌癥報(bào)告》顯示，2022年我國癌癥新發(fā)病例約為482.47萬，其中因癌癥死亡人數(shù)高達(dá)257.42萬人。近年來，我國癌癥發(fā)病和死亡人數(shù)均呈上升趨勢(shì)。絕大多數(shù)腫瘤是由遺傳、環(huán)境、感染等引起，基因損傷是其顯著特征。AI 通過整合多源數(shù)據(jù)（如遺傳信息、生活習(xí)慣、可穿戴設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)）構(gòu)建個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)模型，實(shí)現(xiàn)疾病的早期預(yù)警與精準(zhǔn)干預(yù)。在心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中，AI可通過整合電子健康記錄、基因組數(shù)據(jù)、生活方式信息等，準(zhǔn)確評(píng)估個(gè)體的心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)。AI在心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和管理方面的作用日益凸顯，為患者和醫(yī)護(hù)人員給出更科學(xué)有效的決策參考。有研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了用于心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的系統(tǒng)（CaRi-Heart?AI），該技術(shù)通過量化冠狀動(dòng)脈周圍脂肪組織的炎癥信號(hào)，與AI算法相結(jié)合，能夠?qū)颊呶磥?0年內(nèi)發(fā)生致命心臟事件的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估與預(yù)測(cè)，已應(yīng)用于糖尿病和乳腺癌等疾病中。同時(shí)，此技術(shù)還可以幫助醫(yī)生和患者了解疾病的發(fā)展趨勢(shì)，為高危人群提供個(gè)性化的健康干預(yù)方案。

人工智能助推國民健康管理的個(gè)性化健康干預(yù)方案制定。采用AI技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人健康狀況的全流程和全方位監(jiān)測(cè)。AI通過分析個(gè)人健康數(shù)據(jù)、生活舉動(dòng)、基因信息等，為用戶定制個(gè)性化的健康管理計(jì)劃。通過評(píng)估飲食、運(yùn)動(dòng)模式以及睡眠時(shí)間等生活方式數(shù)據(jù)，可設(shè)計(jì)出適合個(gè)人的飲食計(jì)劃與運(yùn)動(dòng)方案，引導(dǎo)用戶更加高效地開展健康管理。智能可穿戴設(shè)備通過收集人們?nèi)粘；顒?dòng)以及生理狀況數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)與定期體檢記錄相結(jié)合，為優(yōu)化健康評(píng)估系統(tǒng)與個(gè)性化健康管理服務(wù)，以此來有效把控個(gè)人健康風(fēng)險(xiǎn)。常見的非侵入式可穿戴傳感器涉及智能手表、頸環(huán)以及嵌入特殊傳感材料的衣服、鞋、帽等，這些設(shè)備可不斷收集個(gè)人數(shù)據(jù)，做到實(shí)時(shí)推送，以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的健康風(fēng)險(xiǎn)通報(bào)和結(jié)果預(yù)估。

同時(shí)，AI將收集到的數(shù)據(jù)與健康數(shù)據(jù)大模型進(jìn)行比較，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法提取關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，以識(shí)別潛在疾病。此外，AI還會(huì)把職業(yè)、行為模式等變量整合到預(yù)測(cè)模型中，進(jìn)一步優(yōu)化健康管理策略和預(yù)防干預(yù)手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)全民健康的完整覆蓋。傳統(tǒng)的慢性病管理模式需要患者頻繁到醫(yī)院就診，治療調(diào)整主要依靠醫(yī)生對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行人工分析，其工作效率和精確度會(huì)受到臨床評(píng)估和主觀經(jīng)驗(yàn)判斷制約，AI技術(shù)的加持實(shí)現(xiàn)了“監(jiān)測(cè)—分析—干預(yù)”的閉環(huán)管理，突破了人工干預(yù)在時(shí)效性和個(gè)性化方面的局限，極大提高了管理效率。在糖尿病管理領(lǐng)域，AI輔助模型通過連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)和大數(shù)據(jù)建模實(shí)現(xiàn)了突破，通過AI對(duì)歷史數(shù)據(jù)的算法分析與深度學(xué)習(xí)，可以準(zhǔn)確捕捉血糖的細(xì)微變化，預(yù)測(cè)未來幾小時(shí)到幾天的血糖趨勢(shì)，為患者提供了先發(fā)制人的飲食調(diào)整和藥物劑量優(yōu)化建議，變被動(dòng)診治為主動(dòng)干預(yù)。在高血壓管理領(lǐng)域，AI技術(shù)通過實(shí)時(shí)采集血壓和心率等生理指標(biāo)，結(jié)合飲食和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)分析，可以即時(shí)識(shí)別血壓異常波動(dòng)并觸發(fā)預(yù)警。

人工智能助推國民健康管理的慢性病管理與遠(yuǎn)程醫(yī)療。據(jù)最新統(tǒng)計(jì)，中國60歲及以上老年人口已超過2.6億，這一年齡段是慢性病的高發(fā)人群。面對(duì)如此龐大的慢性病患者群體，傳統(tǒng)醫(yī)療體系在有效應(yīng)對(duì)方面已顯現(xiàn)出局限性。近年來，AI技術(shù)通過引入智能輔助決策系統(tǒng)，讓基層醫(yī)生可以更高效地進(jìn)行疾病篩查、診斷、治療和隨訪，建立起標(biāo)準(zhǔn)化的慢病閉環(huán)管理體系。杭州余杭區(qū)已經(jīng)投入使用的慢病管理輔助系統(tǒng)，能夠自動(dòng)生成和更新患者的健康檔案，極大地提升了醫(yī)療服務(wù)的個(gè)性化和精準(zhǔn)化。此外，AI還能通過數(shù)據(jù)分析，協(xié)助醫(yī)生制定科學(xué)的治療方案，減少不必要的醫(yī)療檢查，減輕患者的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。同時(shí)，借助傳感器、可穿戴設(shè)備和移動(dòng)應(yīng)用，醫(yī)護(hù)人員可以持續(xù)跟蹤和評(píng)估患者的生理參數(shù)和疾病進(jìn)展。

在遠(yuǎn)程醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能在遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與疾病管理方面起著極為關(guān)鍵的作用。伴隨物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及化進(jìn)程，醫(yī)療領(lǐng)域采用了越來越多的可穿戴設(shè)備和生物傳感器，這些設(shè)備可收集患者實(shí)時(shí)狀態(tài)下的血壓、心跳和血糖值等生理數(shù)據(jù)，并借助無線傳輸把這些數(shù)據(jù)傳至遠(yuǎn)程醫(yī)療平臺(tái)，AI系統(tǒng)可對(duì)這些數(shù)據(jù)實(shí)施智能分析，及時(shí)察覺異常現(xiàn)象，繼而向患者和醫(yī)生發(fā)出警報(bào)，可以協(xié)助患者開展自我管理并早期干預(yù)，降低疾病出現(xiàn)惡化的幾率，減少不必要的住院和就診次數(shù)。

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