人工智能下的健康管理

健康管理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指标搭建、监测，并进行综合智能分析，从而提高健康的干预与管理能力，由治已病向治未病逐渐过渡，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更全面的支撑。

健康管理的核心首先基于个性化的健康密码搭建。临床的诊断标准是基于某一人种的流行病学调查而形成的普遍标准。但是我们每个人都有基于自己生命状态的基础值。以血压为例，有些人的基础血压在90/60mmHg，而有的人基础血压在120/80mmHg。这种基础值的特异性对判断个体疾病和预测疾病风险都是至关重要的。人工智能通过个性化健康系统的搭建，确立健康的前瞻性管理，对潜在的健康风险做出提示，并给出相应的改善策略。目前主要的应用范围是疾病预防、慢病管理、运动管理、睡眠监测、母婴健康管理、老年人护理等。

疾病预防通过运用人工智能技术对用户的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯进行分析，从而对用户的健康状况进行量化评估，帮助用户更全面准确地了解身体状况，并为纠正不健康的行为和习惯提供基础。这种风险矩阵技术还能够为个体绘制随时间变化的健康风险曲线，其核心引擎医疗图谱可以映射出当前和未来的个人健康轨迹，并提供详细的临床基本原理。

慢病管理应用是医患沟通的桥梁，在减轻医生工作量的同时保证患者病情在已知、可控的情况下进行病情判断和处理。通过分析语义，理解指令，替用户记录当日检测的指标、饮食摄入情况等。当患者的指标发生变化的时候，人工智能可以及时发现问题，也可邀请医师或者药师人工介入。例如高血压管理系统可通过智能终端读取血压数据，并通过WiFi、蓝牙等技术自动传输血压数据到互联网云端，反馈给医生和患者本人，进行数据分析和数据储存，也能实时读取心率，并在夜间用户熟睡时实时监控血压心率，以便在用户出现高血压或中风风险前及时提醒患者。

运动管理应用通过运动管理可穿戴设备，使用传感器及其算法以捕捉运动数据，通过计算每分钟的步数和心率等指标来测量节奏及运动量，还可以根据血氧饱和度的读数来评判某项运动对个体的健康影响，推荐有益于个体的个性化运动方案，做到合理有效运动。

睡眠监测应用是健康管理目前的重要方向，尚处于发展初期。可通过智能终端监控用户每日睡眠习惯，包括打鼾、睡眠时间、休息心率、呼吸速率、需要多久才能够入睡、起床次数以及进入深度睡眠的总时间等。

人工智能在母婴健康管理领域的应用可以分为两方面，一方面是针对女性受孕前后的数据监测，通常会结合智能硬件或可穿戴设备，对个体的生理症状、情绪状态、睡眠等数据进行监测；另一方面是针对育儿知识的问答。从母婴健康到孕育新的生命，再到宝宝出生长大，包括个人形体变化、心理情感变化、育儿技能，甚至还要解决各种复杂的婴儿护理问题。金时族

老年人护理系统主要针对老年人的养老生活，使家人可以远程了解老年人的状况，并在出现突发状况时及时进行救助。系统可通过分散在家中各处的传感器收集数据，一旦检测到反常行为或突发情况，系统会通过微信等社交网络，立即通知家人或朋友采取必要措施，也可以直接联系急救。该系统是一个以传感器为主、基于云的感知型系统，简单说就是在家中装了多台传感器，随着日积月累不断地收集数据、分析数据，学习老年人的生活方式，建立起老年人的生活基线，一旦发生意外行为，系统就会给出提示，让家人在第一时间获知情况。例如，平时家中老人都是七点半起床，但今天八点还没有起来，系统便会给家人发送短信，提醒进行电话询问。

随着人工智能技术的发展，健康管理机器人与医疗机器人一样应运而生并方兴未艾。健康管理机器人属于集医学、机器人、人工智能、生物力学、材料学、计算机图形图像等诸多学科为一体的新型交叉研究领域，已经成为国际机器人领域的研究热点。根据功能不同可以分为康复机器人、服务机器人和非手术诊疗机器人等几大类。

健康管理机器人的运用不仅使医患之间的距离大大缩短，方便了个体能更垂直地接收到来自医生的指导和管理，同时随着区块链技术的发展和应用，医疗大数据技术可以应用于非结构化数据的分析、挖掘，大量实时监测数据分析等，为医疗卫生管理系统、综合信息平台等建设提供技术支持；在业务层面，大数据技术可以向医生提供临床辅助决策和科研支持，向管理者提供管理辅助决策、行业监管、绩效考核支持，向居民提供健康监测支持，向药品研发提供统计学分析、就诊行为分析支持。

未来的健康管理机器人还将综合利用计算机图形学、光电成像技术、传感技术、计算机仿真、人工智能等多种技术实现医疗领域的虚拟现实呈现，创建一个逼真的，具有视、听、触、嗅、味等多种感知的人工智能系统。人们借助各种交互式设备可以沉浸于虚拟环境之中，并与虚拟环境中的实体进行交互，产生等同于真实物理环境的体验和感受。使机器人不再是冰冷的机器，而是更具人性化。

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