三、AI群体健康管理

健康管理（health management）的概念起源于20世纪50年代的美国。目的是通过对个人或群体的各类健康参数和危险因素的综合分析及全面管理，达到疾病（特别是传染病）控制和预防的目的，最终可以有效地降低医疗保险出险概率和减少相应的医疗开支。在我国由于经济发展和医疗保障体系建立相对西方国家滞后，直到“十三五”规划实施之后，提升全民健康管理水平才上升到国家“大健康”战略的高度。随着近几年可穿戴消费电子产业的兴起，健康管理的概念被大众接受。

传统的健康管理由专业人士与客户通过一对一的咨询，综合分析其在医院和诊所的健康体检数据，提出健康状况评估结果并制定出个性化的管理方案。随着传感器技术、网络通信技术和人工智能技术的发展，海量的健康数据获取、实时传输处理和智能学习分析不再是瓶颈问题。利用人工智能技术开发的健康管理数字化平台，通过对海量健康监测数据进行读取与融合分析，结合对医疗病例数据的学习，可以快速准确构建起专业性强和完整度高的知识图谱，提供同医生一般专业和精准的健康咨询和管理，使得健康管理从个体管理拓展到群体管理。

图1-3-4给出了AI群体健康管理实现的技术路径。健康大数据一直是制约群体健康管理的重要瓶颈。随着即时检测技术（point of care testing，POCT）在家用和医用领域的成功推广，可穿戴电子消费设备的爆发性增长，以及智能家居环境监测设备普及，获取人体全方位海量的健康数据成为可能。5G技术（第五代移动通信技术）下物联网的发展，更使得这些数据的时间关联性得以保障，在人工智能技术的赋能下，基于云计算和边缘计算的大数据处理，可以实时在线绘制出用户的健康画像。通过构建智能网络平台，及时推送预警和反馈信息到移动终端，最终实现7×24的全天候群体健康管理。

本节将首先针对AI群体健康管理中涉及到的智能传感器技术、大数据处理技术等关键技术进行逐一阐述，随后将结合具体应用案例介绍人工智能技术群体健康管理中的应用现状，并指出目前存在的问题与挑战。

（一）AI群体健康管理关键技术

（1）智能传感器技术：

健康管理的源头是精准海量的健康数据，早期的健康管理技术仅仅依赖于临床诊断的数据，数据量少，实时性和关联性不强，需要专业医生才能做到健康状态评估，效率低、价格昂贵、难以普及。便携式小型分析仪的发展，特别是智能穿戴设备的出现，开创了健康大数据获取的新纪元，解决了群体健康管理数据源的问题，智能传感器技术的发展是群体健康管理得以实现的硬件基础。其中，即时检测技术和可穿戴技术是两个关键技术。

POCT技术是指采样在现场（多指临床检测），可以快速获得检测结果的一种检测方法，具有就时就地响应速度快、使用操作简单、人性化服务、能提供连续的健康筛查等优点。通常需要借助便携式分析仪器和辅助试剂，涉及多种传感技术的综合应用，包括荧光检测技术、分光光度技术、微流控生物芯片技术等。第一代POCT技术主要针对生化指标和大分子抗体，血糖检测就是典型应用。随着微纳米加工技术的进步，微阵列芯片为核酸检测提供了新的途径，成功发展出了第二代的POCT产品，主要用于如：CD4+细胞、结核分枝杆菌和人类免疫缺陷病毒等复杂生物标志物的检测。智能化、小型化是第三代POCT技术的特点，能实现十几种标志物的同时检测，移动端数据处理、传输与分享，已经开始进入“互联网+”新模式。中国本土化POCT技术的过程中成功融合了互联网技术和大数据处理技术，进入了“精准化、自动化、云端化、共享化”为特点的iPOCT新时代。

根据TriMark发布的报告，2018年POCT全球市场规模达到159亿美元，继续保持近10年来年均7 5%的高复合增长。其中，欧美发达国家仍是推动产业的主导力量，占据约80%的市场份额，亚洲作为新兴市场占比15%左右。我国的POCT市场尚处于起步发展阶段，在医用领域特别是门诊检测需求强劲，随着人们对健康问题的重视及新兴技术的接受程度的提高，市场潜力十分巨大。2014年，中国POCT市场规模，除去含血糖检测部分，不到48亿元人民币。但到2018年，已经突破18亿美金。

可穿戴技术的发展可追溯到20世纪60年代。最初为了满足支持手势和眼动等交互操作的需求，美国麻省理工学院媒体实验室的科学家们在衣服上实现多媒体交互、传感感知和无线通信等功能的集成化技术。随着技术的不断进步，健康领域对可穿戴设备的需求凸显，人们逐渐认识到，健康监测是可穿戴设备最有前途的应用领域，应该优先发展。可穿戴技术是POCT技术的更高阶版本，元器件的集成度高、功耗低、可靠性要求也更高，具备“可穿戴”“独立计算能力”和“专用程序/功能”三大要素。和POCT技术不同，可穿戴设备更适合长时间佩戴，适用于长期生理指标监测，在慢性病领域的有更好的应用前景。

人口老龄化也促使人们健康观念的转变。过去，有病才医的被动治疗正在向及时干预、主动预防转变。在消费电子领域，苹果、华为、三星等巨头都在积极组建医疗数据分析团队，布局可穿戴硬件设备（如手表和手环等），主要对人体运动状态，如步频、步数、消耗能量、心跳、脉搏等信息做长期监测。在科学研究领域，随着材料学、集成加工技术和机器人应用的发展，“电子皮肤”的概念已经逐渐成为现实。柔性高分子材料和微纳米工艺技术的快速进步促进了具有柔性力学性能的仿生柔性传触觉传感器的飞速发展，在不同领域探索应用：对人体肢体动作的监测，如呼吸、眨眼、伸手指等，对人体汗液进行成分分析等。

2015年《中国制造2025》计划提出和开展，将发展可穿戴医疗级设备上升到了国家战略的高度，推动了我国可穿戴设备的爆发式增长。2018年全球可穿戴设备市场容量已经跨过30亿美元大关，预计2023年更是将翻一番，超过60亿美元。中国坐拥巨量人口红利，伴随着经济的快速发展和人民生活水平的大幅提高，可穿戴设备市场也将急速扩张，预计到2020年有望突破120亿人民币。

以上两种传感技术，在健康数据获取上开辟了新的天地，但收集存储这些数据，光靠大数据处理技术还不够，中间还需要一个核心的交互终端——智能手机。智能手机发展到现在，已经具备了十分强大的拍照功能，4G/5G、WiFi（威发）、NFC（近场通信）等互联能力，以及与笔记本相匹敌的计算能力，提供了智能移动感知平台。如图1-3-5所示，智能手机可以快速实现各类健康监测传感器的数据传输，计算分析和云端存储。基于智能手机的便携式生物传感技术正在成为研究热点。

（2）大数据处理技术：

随着人工智能技术近年来的快速发展，其在视觉图像识别、语音识别、文本处理等诸多方面已经实现了商业化。通过计算机筛查患者的病历文本、各类医学影像、各类身体指标数据，运用人工智能模型进行健康状态评估，能够快速高效地进行个人和群体健康的预警和疾病风险的管控。对各个公共医疗卫生机构的数据进行联合实时监控，通过人工智能模型对流行病暴发的范围、强度作出预测。在社会信息化水平大幅提高的背景下，大数据、人工智能技术与群体健康管理契合度很高，为群体健康管理带来了新的创新与突破。

随着互联网、物联网技术的普及，人们生活中的行为和状态能转化成数据记录，而这些电子数据具有覆盖群体大、实时性高的特点。大数据智能可以将一些看似无关联的碎片化数据关联起来，通过对个人或者群体健康大数据的分析与检索，实现慢性病患者的健康状态追踪，对于疾病防控具有应用价值。使用可穿戴设备或远程医疗设备实时记录的患者生命体征数据、患者的电子病历、体检数据、医学影像（超声、CT、核磁等），乃至患者的语音数据，借助于先进的人工智能算法，实现健康状态的长期自动监测，建立个人健康风险评估模型是未来群体健康管理发展的方向。

（二）AI群体健康管理的发展现状与挑战

（1）政策基础：

随着国内外研究与应用的持续升温，我国也出台了一系列政策和文件，用以推进和扶持AI群体健康管理相关产业的发展。2013年，国务院发布《国务院关于促进健康服务企业发展的若干意见》，将健康管理列为健康服务业的核心内容之一，并提出了建立并完善健康服务产业体系的目标。2016年，国务院发布《“健康中国2030”规划纲要》，明确指出要发展基于互联网的健康服务，鼓励发展健康体检、咨询等健康服务，促进个性化健康管理服务发展，探索推进可穿戴设备、智能健康电子产品和健康医疗移动应用服务等发展。2018年5月，国务院发布《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，再次强调要支持并加快融入和发展“互联网+”健康服务生态，强调加快“互联网+医疗健康”发展，特别是健康管理服务，必须全面拥抱“互联网+”和人工智能技术。2019年，国务院更是接连发布诸多“健康中国”相关文件，其中《国务院关于实施健康中国行动的意见》，首次提出了“服务方式从以治病为中心转变为以人民健康为中心”的理念，明确了十五个专项行动，改“治”为“防”，推动“健康中国”发展，健康管理的风口已经到来。

（2）发展现状：

医疗大健康产业市场潜力巨大，不仅有相关政策的大力支持，也有实实在在的需求牵引，未来前景很清晰。国内外的科技巨头公司纷纷布局大健康产业，分别开发了基于人工智能的健康管理系统。国内的政府部门也发挥自身公共信息整合方面的优势，开始牵头建立一些健康管理平台。这些系统与平台，把服务对象和内容主要锁定在老年人和健康管理等领域，并取得了良好的效果。

（3）问题与挑战：

尽管目前基于人工智能的群体健康管理的研究在不断深入，应用也在不断出现和走向成熟。但要真正走向市场，不论是技术层面、政策层面，还是人才层面都还存在着诸多的问题。下面针对这些问题展开具体阐述：

1）个体健康数据的安全性问题：

目前人工智能都是基于先验知识学习，特别是利用深度神经网络模型，需要海量的标定数据支撑。这其中必然会包含大量的用户隐私信息，比如健康状况，人体特征信息和个人联系方式等，一旦泄露，波及面非常广。如何确保这些多元异构数据的安全，确保在合规合法的前提下使用，是AI健康管理面临的一项严峻考验。做好这些数据的安全是一个多层面的系统性的工程，不仅要从技术上形成加密协议防护，也要在制度进行设计保证个人隐私数据不受侵犯，更要在政策上加强网络信息监管，最后在伦理和道德层面要加强教育和宣传。

2）多模态数据的融合：

不同区域、不同种族、不同肤色的人群之间健康差异较大，需要积极探索可穿戴设备、社交媒体、电子健康档案等不同领域、不同维度数据信息的融合。开展基于传统医学、多维组学、可穿戴设备及医疗数据的融合智能疾病预测体系，加快基于群体特征识别、敏感信息预警、智能决策分析等的人工智能融合技术的研发，从而建立起可靠高效的个性化、智能化健康管理服务新模式。

3）事故责任和产品责任认定：

智能群体健康管理涉及健康数据采集、大数据处理和存储以及智能分析、识别和预警等过程，其中任何一个环节数据发生错误，都将导致事故发生，产生巨大的破坏效应。通过严格的硬件装备质量和软件测试管控，避免系统性的事故，把风险降到最低，是AI群体健康管理中存在的重大挑战。需要明确人工智能应用的法律框架，明确健康管理过失的认定标准与责任界定，建立健全相应的应急响应预案。

4）人才培养：

人工智能技术赋能健康管理，是一个多学科交叉融合的应用领域，不仅需要有医学、计算机、光机电背景的理工科专业人才，也需要管理类和法律类相关的人才在政策和法律法规方面保驾护航。目前教育体系中尚缺乏此类交叉学科的培养机制，培养面向新一代人工智能健康管理应用需求的复合型人才迫在眉捷。