人工智能在医疗领域的最初突破主要集中在分类任务，即通过模式识别来诊断疾病。例如：

医学影像分析：深度学习算法在 X 光片、超声波或心电图（ECG） 的诊断能力上，往往可以超越人类医生。

病理学检测：AI 已广泛用于检测 肺部结节、乳腺癌、脑卒中 等疾病，提高筛查效率。

电子健康记录（EHR）分析：AI 还能从电子病历中提取关键信息，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案决策。

然而，预测能力远比诊断更具挑战性，因为它涉及长期健康趋势建模、个体化风险评估和多因素综合分析。

预测性 AI 的核心目标是评估患者未来发生疾病或临床事件的风险，而不仅仅是识别当前疾病。例如：

心电监测数据：即使目前未检测到房颤（AF），AI 仍然可以从数据中发现未来罹患房颤的风险信号。

生命体征、睡眠模式和活动数据：这些数据不仅能用于健身或睡眠追踪，还可以预测未来因心力衰竭住院的风险。

要实现这一预测能力，AI 需要整合多种数据源，并将其与临床结果相关联。目前，医疗数据仍然是孤立的，如影像数据、ECG、智能手表数据、电子病历和医保住院数据等都分别存储。如果能在患者层面整合这些数据，就可以构建多维度、纵向的数据集，从而训练 AI 模型进行更精准的健康风险预测。

如何实现 AI 预测健康风险？——以心电监测为例

第一步：心律失常的 AI 诊断

早在 2019 年《Nature Medicine》 期刊（Hannun AW et al.）的研究中，就已证实 AI 可用于高效诊断心律失常（AF），并在后续研究中进一步优化了算法。

第二步：预测未来的房颤风险

AI 还可以检测微小的心脏结构和电信号变化，这些变化可能意味着未来罹患房颤的可能性增加。通过持续 14 天的心电图监测数据，AI 可以识别人类医生难以察觉的细微模式，从而预测未来房颤的可能性。

第三步：扩展到更广泛的健康风险预测

AI 进一步结合其他生物指标，可以预测未来发生中风或心力衰竭的可能性，因为这两种疾病通常由房颤引发。

通过 AI 监测生命体征数据，可以在心衰恶化前提供预警，让医生提前干预，避免住院风险。

远程监测患者健康数据的做法早在 30 多年前就已存在。上世纪 90 年代，植入式心脏设备（如起搏器和除颤器）的制造商就开发了远程监测系统。

如今，随着传感器微型化的发展，远程健康监测变得更加普及：

如智能手表 可检测持续的不规则脉搏，并提醒用户可能存在房颤风险，使其尽早就医。

AI + 可穿戴设备 结合 ECG、生命体征、睡眠数据等信息，建立长期健康模型，以便在临床事件发生前就识别健康风险。

例如：预测房颤、心力衰竭或睡眠呼吸暂停的发生。

监测慢病（如糖尿病、高血压）的恶化趋势，并在住院风险增加时预警。

然而，AI 预测模型必须足够精准，否则可能会造成误报，影响医生的判断。

未来，预测性 AI 可以应用在两个主要层面：

（1）患者级别：精准风险评估

目前，医生依赖于传统风险评估工具，但它们仅考虑少数变量，预测能力有限。

AI 通过整合数百个变量（如基因、ECG、生命体征），计算更精准的个性化风险评分，帮助医生做出更好的治疗决策。如，AI 可确保所有房颤患者都接受符合指南的抗凝治疗，从而降低中风风险。

（2）人群级别：优化医疗资源

预测性 AI 可筛选高风险人群，提前采取预防措施，降低急诊和住院率。

一些医疗系统正在测试生成式 AI 代理（如虚拟护士），用于远程随访和慢病管理，提升患者依从性。

预测性 AI 正在推动医疗模式从 “被动诊疗” 向 “主动预防” 过渡。AI 需要整合多维度健康数据，并进行长期趋势分析，才能实现真正精准的健康风险预测。

未来，预测性 AI 将与医院信息系统（HIS）、远程监测设备、可穿戴设备深度融合，形成更全面的智能医疗生态。