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  根據(jù)《2024 年世界衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)》中的研究數(shù)據(jù)顯示，在過去十年中，實(shí)施有效健康管理的國家，慢性病發(fā)病率降低了20%以上，且由于早期干預(yù)和持續(xù)管理，相關(guān)治療費(fèi)用平均節(jié)省了25%?！?】

  隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是AI大模型的廣泛應(yīng)用，健康領(lǐng)域正經(jīng)歷一場深刻的變革。AI在健康管理方面顯現(xiàn)出巨大的作用。

  1. AI賦能了智能健康管理機(jī)器人

  通過搭載華為盤古大模型5.0以及潤達(dá)醫(yī)療的AI技術(shù)，結(jié)合先進(jìn)的數(shù)據(jù)治理和多模態(tài)交互技術(shù)，健康管理機(jī)器人能處理并精準(zhǔn)理解多模態(tài)數(shù)據(jù)，如病歷、體征、檢驗(yàn)報(bào)告等，為用戶提供個(gè)性化的健康風(fēng)險(xiǎn)分析和預(yù)防干預(yù)措施。其背后的大數(shù)據(jù)支持和智能推理能力，使得健康管理不再依賴傳統(tǒng)的人工模式，而是實(shí)現(xiàn)了更加智能、持續(xù)和精準(zhǔn)的管理。

  智能健康管理機(jī)器人采用的AI分層架構(gòu)設(shè)計(jì)包括基礎(chǔ)大模型、行業(yè)通用大模型和細(xì)化場景模型，使其能夠根據(jù)不同業(yè)務(wù)需求提供定制化解決方案，具備更高的靈活性和可擴(kuò)展性。盤古大模型5.0在數(shù)據(jù)合成上實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)新，通過weak2strong方法迭代生成高質(zhì)量數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了模型的推理能力與可靠性。此外，華為云的優(yōu)化算力支持，特別是昇騰AI云服務(wù)，大幅提升了訓(xùn)練穩(wěn)定性和效率，為實(shí)時(shí)健康數(shù)據(jù)分析提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐?！?】

  2024年國內(nèi)健康管理領(lǐng)域迎來里程碑式創(chuàng)新，宣布國內(nèi)首款健康管理AI機(jī)器人--“健康小美”正式上線。“健康小美”采用了華為研發(fā)的盤古大模型5.0作為算力核心。盤古大模型采用了三維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(3D Earth-Specific Transformer)，能夠高效處理復(fù)雜的多模態(tài)數(shù)據(jù)，如雷達(dá)、紅外、遙感等，顯著提升了數(shù)據(jù)理解和生成能力。

  2.AI助力個(gè)性化健康評估與預(yù)測

  通過將傳感器采集到的大量生理數(shù)據(jù)輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，AI能夠識(shí)別出潛在的健康問題。這些模型通常通過訓(xùn)練來理解生理信號(hào)與健康狀態(tài)之間的關(guān)系。深度學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于無創(chuàng)健康檢測中，尤其是在圖像和信號(hào)處理方面。通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，AI能夠識(shí)別并解讀復(fù)雜的信號(hào)模式，識(shí)別疾病特征?！?】

  國內(nèi)簡盟團(tuán)隊(duì)開發(fā)的無創(chuàng)智能健康檢測機(jī)器人，結(jié)合了心電脈搏波采集技術(shù)和人像面部光譜技術(shù)，能夠在60秒內(nèi)評估超過100項(xiàng)健康指標(biāo)，涵蓋心腦血管、胃腸、肝臟、腎臟等多個(gè)重要系統(tǒng)。用戶輸入基本信息后，機(jī)器人即可自動(dòng)引導(dǎo)用戶完成檢測，極大降低了傳統(tǒng)醫(yī)療檢查的時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本。【4】

  AI健康機(jī)器人不僅提供即時(shí)的健康評估，還能根據(jù)檢測結(jié)果生成個(gè)性化的健康調(diào)理方案，實(shí)現(xiàn)“已病可調(diào)、未病可防”的理念。這一技術(shù)的應(yīng)用，幫助用戶更早識(shí)別潛在的健康問題，及時(shí)采取預(yù)防措施，特別適合那些忙碌且缺乏時(shí)間進(jìn)行常規(guī)體檢的人群。

  3.AI輔助慢性病管理

  AI在慢性病管理中的應(yīng)用，主要依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能算法，通過深入分析和預(yù)測患者的健康狀態(tài)，從而幫助患者做出更加科學(xué)的健康決策。首先，AI系統(tǒng)通過構(gòu)建知識(shí)庫、整合健康記錄、建立概率模型和進(jìn)行場景模擬等技術(shù)手段，收集和處理患者的多維數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括病史、生活方式、環(huán)境因素以及生理參數(shù)等。

  AI系統(tǒng)通過不斷學(xué)習(xí)這些歷史數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)知識(shí)，能夠識(shí)別出潛在的疾病風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測病情的未來發(fā)展趨勢，并提供個(gè)性化的健康管理方案。通過模擬患者的健康行為(如飲食、鍛煉等)，AI還可以幫助患者理解其行為對健康的影響，并建議改善措施，從而實(shí)現(xiàn)對慢性病的持續(xù)監(jiān)控與管理?！?】

  國外公司Babylon Health是AI在慢性病管理中的成功應(yīng)用之一。該公司利用AI技術(shù)將醫(yī)療服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)楦颖憬荨?shí)惠的模式，特別是在慢性病的管理上。Babylon Health的AI系統(tǒng)通過集成患者的健康記錄、生活習(xí)慣數(shù)據(jù)以及醫(yī)學(xué)知識(shí)庫，為患者提供個(gè)性化的健康管理服務(wù)。

  首先，患者的病史、生活環(huán)境和生理數(shù)據(jù)將被錄入系統(tǒng)，通過AI算法分析后，AI機(jī)器人能夠識(shí)別出潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)。例如，在糖尿病、高血壓等慢性病的管理中，AI能夠通過對用戶輸入的癥狀和健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，幫助醫(yī)生確定病情的嚴(yán)重程度，并建議可能的治療方法或干預(yù)措施。

  此外，Babylon Health的AI系統(tǒng)還具備分診和預(yù)測功能。AI可以模擬不同健康行為對疾病發(fā)展的影響，幫助患者了解健康習(xí)慣的長期效果，進(jìn)而調(diào)整其飲食、鍛煉和睡眠等日常行為，從而控制慢性病的發(fā)展。例如，通過分析患者的飲食和運(yùn)動(dòng)模式，AI系統(tǒng)可以預(yù)測患者在未來一段時(shí)間內(nèi)的健康風(fēng)險(xiǎn)，并提前做出預(yù)警，提醒患者采取適當(dāng)?shù)母深A(yù)措施，避免疾病的惡化。這種預(yù)防性護(hù)理模式，有助于改善患者的健康狀況，降低醫(yī)療成本。【6】

  結(jié)語

  AI大模型在健康領(lǐng)域的應(yīng)用正在逐漸融入人們的日常生活當(dāng)中，從健康管理到個(gè)性化健康咨詢，再到慢性病管理，這種從傳統(tǒng)醫(yī)療模式到智能醫(yī)療的轉(zhuǎn)型，為普通人提供更加便捷，精準(zhǔn)的健康服務(wù)。無論是降低醫(yī)療成本，還是緩解醫(yī)療資源緊張的問題，AI正在為全球健康事業(yè)帶來革命性的改變。

  參考資料：

  【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】簡盟設(shè)計(jì). (2024年9月18日). AI健康篩查機(jī)器人，面診+脈診，60s評估100余項(xiàng)健康指標(biāo)，全面關(guān)注健康風(fēng)險(xiǎn). 簡盟工業(yè)設(shè)計(jì). 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】百度大健康事業(yè)群. (2024年5月27日). 央視新聞報(bào)道的AI健康助手，你想知道的都在這. 搜索健康. https://mp.weixin.qq.com/s/s47-bo1uycSZZljSCp6VZg

  【5】胡佳敏, 邱艷, 任菁菁. AI在基層醫(yī)療慢性病管理中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 中華全科醫(yī)學(xué), 2024, 22(3): 481-485. doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.003431

  【6】盧心怡. (2022, 7月5日). Babylon Health：AI與健康管理結(jié)合(第一篇). 長正研究院. https://mp.weixin.qq.com/s/byskhomXwphEfqlWNxwllA

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