内容摘要

面对传统健康管理模式的困境与日益增长的健康需求，推动基于人工智能（AI）的全民健康管理体系刻不容缓，如何应该以“AI个人健康管理APP”为核心载体，通过与医保个人健康账户关联，构建一个低成本、高效率、普惠可及的全民健康管理平台？全国政协委员、中日友好医院原副院长姚树坤教授强调，该平台应利用AI技术成熟应用的优势，提供多元化健康管理服务，大幅提升医疗健康服务的便捷性与服务效率。

姚树坤教授

对因防治是最理想、最有效

当前，中国医疗健康体系面临巨大挑战。随着生活方式的改变和环境压力的增加，慢性病患病率不断攀升。很多慢性疾病属于共患病，有共同的危险因素和发病机制。

姚树坤指出，避免危险因素就可有效预防，去除危险因素就可使多种共患病同时长期缓解，即恢复健康，不需服药。去除危险因素是这些慢病的对因防治，而对因防治是最理想、最有效，也是成本最低的防治策略，可以通过健康教育和健康管理实现。近年来公众对高质量、便捷化的健康管理服务需求呈现爆发式增长。唯一解决之道就是抓好全面健康管理，防治融合，共筑全民健康保障新体系。

AI在健康管理中的应用可重构全生命周期

“随着deepseek的上线，AI技术的成熟，为破解健康管理困境提供了革命性创新方案。”姚树坤认为，AI在健康管理领域的应用，将带来效率跃升、普惠可及、成本重构三大突破性价值，为构建全球领先的全民健康管理体系创造战略机遇窗口。AI健康助手可以嵌入社区、职场、家庭、个人生活，构建全场景服务模式，高效提升健康管理服务的公平性、可及性。上海“AI健康社区”试点表明，居民体检参与率从32%提升至78%，体现了AI在提升公共卫生服务效率和可及性的巨大潜力。

AI在健康管理中的应用可重构全生命周期、“预防-保健-诊断-治疗-康复”的全链条健康服务新模式。从微型化、可穿戴、多参数生命指标的监测、传输，到膳食、运动、心理调适的智能化全天候警示与及时性针对性指导和行为矫正；同时AI健康管理可将个体健康信息转化为持续优化的健康大数据模型，不仅提升健康管理的质量、效率与可及性，更创造全民参与的主动健康模式，这种刚需场景的突破将反向推动智能化传感、识别、处理等底层技术及算法逻辑的进化，形成AI健康产业的良性发展闭环，为中国在全球健康保障体系建设中赢得领先地位，并为增强国家竞争力做出突出贡献。

AI赋能慢病对因防治五大建议

为了推动AI赋能慢病对因防治，姚树坤委员提出了五点建议。

第一，应从顶层设计、战略先行。将“AI全民健康管理体系建设”纳入健康中国建设的战略规划中，明确发展目标、实施路径和责任分工，为全面推广AI健康管理提供顶层政策支撑。

第二，应多方协同、共建生态。构建“政府-社会-企业”协同的AI健康生态建设，鼓励社会组织、医疗机构、科技企业、保险机构、健康管理服务机构等多元主体积极参与，整合微型化、可穿戴、多生理参数监测仪器和全方位生活方式监测与指导的软硬件系统，通过构建结构化、格式化、定量化数据平台，推动AI健康管理体系的建设和完善。

第三，需试点先行、稳步推广。组织有工作基础的高校、医疗机构和科研院所，选择基础较好的地区开展“AI全民健康管理”试点，验证模式可行性，积累实践经验，逐步扩大试点范围，最终实现全国推广应用。

第四，加强监管、保障安全。在加快推进AI健康管理应用的同时，高度重视数据安全和用户隐私保护，建立完善的监管体系，确保AI健康管理服务规范、安全、可信、可持续发展。

第五，持续投入、创新驱动。加大对AI健康管理技术研发、人才培养和产业孵化的投入力度，鼓励技术创新和服务模式创新，为AI健康管理体系的可持续发展提供源源不断的动力。

从被动的“疾病治疗”转向积极的“健康塑造”

通过AI健康管理的推广应用，从被动的"疾病治疗"转向积极的"健康塑造" ，从对抗疾病的战场转变为守护健康的生态体系。姚树坤委员希望，争取到2035年，实现以下三大目标：重大慢性病过早死亡率下降30% ；健康管理服务成本降低50% ；国民健康素养达标率提升至50%，形成"全人群、全周期、全要素"的智能健康保障体系，为实现人类健康共同体提供中国方案。