目前我国“人工智能+健康管理”虽然已实现多个领域的落地应用，但健康管理的智能化水平仍然不高，仅停留在单一模块或身体部位的数据提取、采集和趋势分析上，数据之间的关联网络尚未完整构建，现阶段仍不能为用户提供全面的身体健康画像，仅能起到部分健康反馈和预测作用，无法提供整体性的医疗级健康管理解决方案。
 
人工智能+健康管理应用概述
“人工智能+健康管理”是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景之中，通常与互联网医疗紧密结合，被视为互联网医疗的深化发展阶段。目前，人工智能技术主要应用于风险识别、虚拟护士、精神健康、移动医疗、可穿戴设备等健康管理领域。

随着医学科技的发展及人们健康意识的不断增强，人工智能等前沿技术逐渐以多种方式应用于健康管理场景之中。总体而言，其应用价值主要体现在以下三个方面：
 
1.通过智能终端进行多维度健康数据采集，提升数据应用价值
 
基于手环、手表等智能可穿戴设备，利用大数据、云计算、物联网等技术实时采集用户的健康数据信息和饮食、生活、运动等多维度行为习惯数据，已然成为智慧医疗数据获取的重要渠道。在获得精准可操作的大数据基础上，可以实现对个人身体健康状况的实时监测，及时跟踪反馈，提供帮助，尤其适合慢病患者的长期健康观察需求，有助于其形成更为自律的自我管理习惯，应对慢病高发的挑战。
 
2.AI健康管理覆盖全生命周期，将健康管理前置到预防阶段
 
世界卫生组织曾指出，在决定人类健康影响因素中，生活方式行为对健康的贡献率为60％，遗传为15％，环境为17％，医疗的贡献率仅为8％。然而传统医疗仅侧重于疾病治疗，而忽视了预防的作用。在现代医疗健康生态体系下，为实现全民健康，解决健康服务供给总体不足与需求不断增长之间的矛盾，将健康管理前置到预防阶段，将临床与预防相结合，以0级预防为切入点，加强人群健康或疾病风险因素的主动预防与自我管理意识，实行“全生命周期健康管理”成为新的健康管理理念。利用人工智能技术实时收集用户健康数据，建立用户健康画像，为不同人群提供不同的健康解决方案，可以以更低成本但更为有效的方式进行群体的高发性慢病管理。此外，在社区和家庭等场景下，由于医疗资源分布不均且供给不足，无法满足人们的周期性健康管理需求，通过人工智能进行智能化疾病预防指导、疾病监测与评估、个性化行为干预，可以在一定程度上减少疾病发生风险，降低医疗服务成本，缓解我国医疗资源供需矛盾问题。
 
3.AI健康管理具有基石作用，是构建医疗数据生态的重要环节
 
近年来我国医疗数据类型和规模快速增长，推动医疗健康进入大数据时代。然而，由于医疗行业自身的特殊性，医疗健康大数据存在行业壁垒高、数据精准度差、数据安全与隐私保护要求高等痛点问题。如何丰富数据来源，打破数据孤岛，夯实数据质量，提高数据分析技术，将数据分析能力与医疗健康场景相结合，拓展应用方向，成为打造数字医疗生态的关键。在医疗大数据的多种层级中，针对个人的健康基础数据与日常行为数据是其中的重要一环。

中国的人工智能医疗在政府与社会各界的共同投入与支持下，面临政策、市场、技术、人才等多重因素叠加利好的重要发展机遇。
 
在行业发展重要机遇期，政府密集释放相关利好政策，推动科技成果转化，推动数据共享，持续完善行业标准规范体系。同时，“以患者为核心、切实满足医生临床工作需求”的核心理念正在逐渐成为行业共识，人工智能医疗产品正在向覆盖多病种、深入应用场景的方向发展。可以预见，人工智能医疗大规模落地应用的时代即将来临。