8月26日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出探索推广人人可享的高水平居民健康助手，有序推动人工智能（AI）在辅助诊疗、健康管理等场景中的应用，大幅提高基层医疗健康服务能力和效率。
当前，AI正推动健康管理向智能化、普惠化等方向全面升级。聚焦“如何利用数智技术让健康管理更加普惠”这一公众关切，健康报近日专访了国家杰出青年科学基金获得者、上海交通大学公共卫生学院院长王慧教授。
健康报：作为上海交通大学公共卫生学院院长和数字医学研究院执行院长，您能否从公共卫生和数字医学融合角度谈一谈，AI的兴起具体为健康管理提供了哪些新思路？
王慧：在慢性病高发、人口老龄化和青少年健康隐患日益突出的背景下，传统以疾病治疗为核心的健康管理模式正面临前所未有的挑战。2019年，国务院印发《关于实施健康中国行动的意见》，制定了健康中国建设的具体“路线图”和“施工图”，将预防为主、关注健康影响因素落到实处。2025年全国卫生健康工作会议再次强调，要坚持从以治病为中心向以人民健康为中心转变。
当前，如何实现疾病防控关口前移、提升健康管理效率，已成为全社会高度关注的议题。而AI的兴起为健康管理提供了新思路。
新思路主要包括两方面：一是AI驱动跨学科研究与理论创新，推动主动健康理念在学术层面的发展；二是AI通过智能化手段提高慢性病防控效率、降低医疗负担，促进健康服务普惠化与公平化。
AI不仅带来一场技术革命，更成为健康管理范式的“重塑者”。AI正将健康管理服务从单一的医疗环节延伸至疾病预防、风险预警、生活方式干预等多领域，推动健康管理从“被动应对”转向“主动守护”。
王慧：AI对健康管理的改变远不止理念层面，更在于对传统模式的深度重构。目前，业内普遍认为AI正深度重构传统的健康管理模式。这种深度重构主要体现在三大维度：打破学科边界、突破场景限制和颠覆服务模式。
在打破健康管理学科边界方面，AI正展现出强大的融合与创新能力。目前AI正推动三方面创新：一是智能诊断，如智能影像分析系统下沉至基层社区，有效缓解放射科医生紧缺的现实问题；二是动态决策，实时整合全球医学研究成果，缩小区域间的诊疗水平差距；三是行为干预，AI技术已逐渐与认知行为疗法、行为科学理论及行为经济学方法等，进行结合应用。例如，借助算法模型对个体的饮食、运动及心理状态进行动态评估和反馈，AI能够实现个性化的干预策略推送，在促进健康生活方式形成的同时，提升心理健康干预的依从性与效果。更值得关注的是，AI正与基因组学、保险和公共卫生政策深度融合，推动个性化慢性病管理、健康险动态定价与公共卫生决策的精准化转型。
与此同时，AI正在突破健康管理场景的传统限制，助力实现服务的广泛覆盖。目前，AI正让健康管理从医院走向社区、家庭和移动终端等更多应用场景。例如，在诊疗场景中，AI眼底相机可在数分钟内完成糖尿病视网膜病变筛查；毫米波雷达实现无接触睡眠呼吸监测；无人机精准投递急救药品，保障偏远地区医疗需求。在社区场景中，联邦学习技术打通基层医院数据壁垒，构建区域疾病预测模型，显著提高首诊率。在居家场景中，可穿戴设备实时上传人体生理数据，异常指标触发远程干预，虚拟健康助手提供全天候服务。在移动端应用场景中，智能手表监测职场压力，手机摄像头识别舌苔病变，车载系统预警驾驶疲劳等，这些均助力实现健康管理服务随时随地响应。
王慧：作为AI深度重构传统健康管理的核心突破口，服务模式的颠覆性变革目前正在重塑健康管理的格局。AI能够实时监测个体健康状况，当发现血压波动或睡眠质量下降等异常时，能即时推送运动处方、低钠食谱与心理疏导，实现主动预警、个性化干预的全周期健康管理新范式。
上述新范式主要包括以下几个方面。一是个性定制，融合基因检测、代谢监测和膳食评估，生成专属健康方案。二是主动预防，为健康人群提供风险预警，为高风险人群实施生活方式干预。三是终身守护，从儿童疫苗接种、青少年发育预测，到老年人慢性病预警与康复指导，贯穿生命全周期。
毋庸置疑，现如今，作为跨学科协同催化剂，AI正推动健康管理走向智能化、精准化、主动化和全周期化。
我们团队正致力于将“全周期健康管理”新范式转化为可落地的实践体系。近年来，团队通过融合数智检测、健康大数据与精准干预知识图谱，构建覆盖风险筛查、早期预警、动态监测、疗效评估与干预优化的闭环式主动健康管理体系。
依托科技部重点专项，团队自主研发“主动健康指数”，从营养、运动、心理、睡眠等维度量化健康状态，形成“主动感知—主动发现—主动应对”的智能化全流程体系。
其中，主动感知依托智能设备实时捕捉身体信号；主动发现基于指数绘制个体画像，并及时识别问题；主动应对则结合实时数据提供场景化干预，如在家庭推送个性化建议，在社区辅助慢病管理，在日常出行中进行安全预警等。该体系将智能检测与生活方式管理深度融合，真正实现主动健康管理。
目前，团队已推出“主动健康指数”“智慧食堂”“AI营养”等小程序，帮助公众便捷开展健康自主管理。
总的来看，AI确实为健康管理带来了前所未有的机遇，但在推广过程中仍存在一些亟须解决的问题。数据安全与隐私保护是首要关切。提升模型的透明性和可解释性，也是下一步必须解决的难题。标准化及互通性亦是关键瓶颈。当前，不同设备和平台之间尚缺乏统一标准，数据互通和共享仍面临障碍。数字鸿沟问题也不同忽视。如何让老年人和欠发达地区人群也能用得上、用得好AI产品，是主动健康管理普惠化的关键。
