从健康监测到慢性病管理，AI技术在健康管理中发挥了重要作用！

根据《2024 年世界卫生统计》中的研究数据显示，在过去十年中，实施有效健康管理的国家，慢性病发病率降低了20%以上，且由于早期干预和持续管理，相关治疗费用平均节省了25%。【1】

随着人工智能技术的飞速发展，尤其是AI大模型的广泛应用，健康领域正经历一场深刻的变革。AI在健康管理方面显现出巨大的作用。

1. AI赋能了智能健康管理机器人

通过搭载华为盘古大模型5.0以及润达医疗的AI技术，结合先进的数据治理和多模态交互技术，健康管理机器人能处理并精准理解多模态数据，如病历、体征、检验报告等，为用户提供个性化的健康风险分析和预防干预措施。其背后的大数据支持和智能推理能力，使得健康管理不再依赖传统的人工模式，而是实现了更加智能、持续和精准的管理。

智能健康管理机器人采用的AI分层架构设计包括基础大模型、行业通用大模型和细化场景模型，使其能够根据不同业务需求提供定制化解决方案，具备更高的灵活性和可扩展性。盘古大模型5.0在数据合成上实现了创新，通过weak2strong方法迭代生成高质量数据，增强了模型的推理能力与可靠性。此外，华为云的优化算力支持，特别是昇腾AI云服务，大幅提升了训练稳定性和效率，为实时健康数据分析提供了强有力的技术支撑。【2】

2024年国内健康管理领域迎来里程碑式创新，宣布国内首款健康管理AI机器人--“健康小美”正式上线。“健康小美”采用了华为研发的盘古大模型5.0作为算力核心。盘古大模型采用了三维神经网络（3D Earth-Specific Transformer），能够高效处理复杂的多模态数据，如雷达、红外、遥感等，显著提升了数据理解和生成能力。

2.AI助力个性化健康评估与预测

通过将传感器采集到的大量生理数据输入机器学习模型，AI能够识别出潜在的健康问题。这些模型通常通过训练来理解生理信号与健康状态之间的关系。深度学习技术被广泛应用于无创健康检测中，尤其是在图像和信号处理方面。通过训练神经网络，AI能够识别并解读复杂的信号模式，识别疾病特征。【3】

国内简盟团队开发的无创智能健康检测机器人，结合了心电脉搏波采集技术和人像面部光谱技术，能够在60秒内评估超过100项健康指标，涵盖心脑血管、胃肠、肝脏、肾脏等多个重要系统。用户输入基本信息后，机器人即可自动引导用户完成检测，极大降低了传统医疗检查的时间和经济成本。【4】

AI健康机器人不仅提供即时的健康评估，还能根据检测结果生成个性化的健康调理方案，实现“已病可调、未病可防”的理念。这一技术的应用，帮助用户更早识别潜在的健康问题，及时采取预防措施，特别适合那些忙碌且缺乏时间进行常规体检的人群。

3.AI辅助慢性病管理

AI在慢性病管理中的应用，主要依靠数据驱动的智能算法，通过深入分析和预测患者的健康状态，从而帮助患者做出更加科学的健康决策。首先，AI系统通过构建知识库、整合健康记录、建立概率模型和进行场景模拟等技术手段，收集和处理患者的多维数据。这些数据包括病史、生活方式、环境因素以及生理参数等。

AI系统通过不断学习这些历史数据和医学知识，能够识别出潜在的疾病风险，预测病情的未来发展趋势，并提供个性化的健康管理方案。通过模拟患者的健康行为（如饮食、锻炼等），AI还可以帮助患者理解其行为对健康的影响，并建议改善措施，从而实现对慢性病的持续监控与管理。【5】

国外公司Babylon Health是AI在慢性病管理中的成功应用之一。该公司利用AI技术将医疗服务转变为更加便捷、实惠的模式，特别是在慢性病的管理上。Babylon Health的AI系统通过集成患者的健康记录、生活习惯数据以及医学知识库，为患者提供个性化的健康管理服务。

首先，患者的病史、生活环境和生理数据将被录入系统，通过AI算法分析后，AI机器人能够识别出潜在的健康风险。例如，在糖尿病、高血压等慢性病的管理中，AI能够通过对用户输入的症状和健康数据进行分析，帮助医生确定病情的严重程度，并建议可能的治疗方法或干预措施。

此外，Babylon Health的AI系统还具备分诊和预测功能。AI可以模拟不同健康行为对疾病发展的影响，帮助患者了解健康习惯的长期效果，进而调整其饮食、锻炼和睡眠等日常行为，从而控制慢性病的发展。例如，通过分析患者的饮食和运动模式，AI系统可以预测患者在未来一段时间内的健康风险，并提前做出预警，提醒患者采取适当的干预措施，避免疾病的恶化。这种预防性护理模式，有助于改善患者的健康状况，降低医疗成本。【6】

结语

AI大模型在健康领域的应用正在逐渐融入人们的日常生活当中，从健康管理到个性化健康咨询，再到慢性病管理，这种从传统医疗模式到智能医疗的转型，为普通人提供更加便捷，精准的健康服务。无论是降低医疗成本，还是缓解医疗资源紧张的问题，AI正在为全球健康事业带来革命性的改变。

参考资料：

【1】World Health Organization. (2024). World health statistics 2024: Monitoring health for the SDGs, sustainable development goals. World Health Organization. https://www.who.int/publications/i/item/9789240094703

【2】简盟设计. (2024年9月18日). AI健康筛查机器人，面诊+脉诊，60s评估100余项健康指标，全面关注健康风险. 简盟工业设计. https://mp.weixin.qq.com/s/dR28iYqJafPfmCNK08FhAQ

【3】Huang, J.-D., Wang, J., Ramsey, E., Leavey, G., Chico, T. J. A., & Condell, J. (2022). Applying Artificial Intelligence to Wearable Sensor Data to Diagnose and Predict Cardiovascular Disease: A Review. Sensors, 22(20), 8002. https://doi.org/10.3390/s22208002

【4】百度大健康事业群. (2024年5月27日). 央视新闻报道的AI健康助手，你想知道的都在这. 搜索健康. https://mp.weixin.qq.com/s/s47-bo1uycSZZljSCp6VZg

【5】胡佳敏, 邱艳, 任菁菁. AI在基层医疗慢性病管理中的应用研究进展[J]. 中华全科医学, 2024, 22(3): 481-485. doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.003431

【6】卢心怡. (2022, 7月5日). Babylon Health：AI与健康管理结合（第一篇）. 长正研究院. https://mp.weixin.qq.com/s/byskhomXwphEfqlWNxwllA