人工智能（AI）在国民健康管理领域的应用最早可追溯到20世纪60年代至70年代，当时英国利兹大学（University of Leeds）科研团队研发了一套基于贝叶斯概率的计算机辅助诊断系统（CAD），并应用于急性腹痛的鉴别诊断。自此以后，AI在医学领域中的应用范围不断扩大。AI是使用算法和规则所开发出来的智能机器，通过模仿人类的逻辑思维，例如学习、掌握知识和解决问题，是科学与工程相结合的产物。国民体质健康管理旨在改善人们的健康状况，提升生活质量，AI在其中所起到的作用越来越受到关注。AI的诞生正在逐步改变人们的体育锻炼方式，这主要归功于健身服务行业提供的先进技术、硬件、软件、基础设施和体质健康数据库。随着健康管理从“以治病为中心”向“以健康为中心”转变，这一变革正重塑着每个人的生活选择。从推进健康到个性化健身运动处方制定再到健康信息处理，AI的应用使人们能够应对重大的社会挑战。
人工智能助推国民健康管理的疾病预测与风险评估。人工智能疾病预测主要指采用AI技术应用于基因测序和检测，提前预测疾病发生的潜在风险。基因检测是现阶段AI疾病预测的主要方法之一。根据国家癌症中心发布的《2024年全国癌症报告》显示，2022年我国癌症新发病例约为482.47万，其中因癌症死亡人数高达257.42万人。近年来，我国癌症发病和死亡人数均呈上升趋势。绝大多数肿瘤是由遗传、环境、感染等引起，基因损伤是其显著特征。AI 通过整合多源数据（如遗传信息、生活习惯、可穿戴设备监测数据）构建个性化风险模型，实现疾病的早期预警与精准干预。在心血管疾病风险预测中，AI可通过整合电子健康记录、基因组数据、生活方式信息等，准确评估个体的心血管疾病风险。AI在心血管疾病风险预测和管理方面的作用日益凸显，为患者和医护人员给出更科学有效的决策参考。有研究团队开发了用于心血管疾病风险评估的系统（CaRi-Heart®AI），该技术通过量化冠状动脉周围脂肪组织的炎症信号，与AI算法相结合，能够对患者未来10年内发生致命心脏事件的风险进行评估与预测，已应用于糖尿病和乳腺癌等疾病中。同时，此技术还可以帮助医生和患者了解疾病的发展趋势，为高危人群提供个性化的健康干预方案。
人工智能助推国民健康管理的个性化健康干预方案制定。采用AI技术，可实现对个人健康状况的全流程和全方位监测。AI通过分析个人健康数据、生活举动、基因信息等，为用户定制个性化的健康管理计划。通过评估饮食、运动模式以及睡眠时间等生活方式数据，可设计出适合个人的饮食计划与运动方案，引导用户更加高效地开展健康管理。智能可穿戴设备通过收集人们日常活动以及生理状况数据，并将这些数据与定期体检记录相结合，为优化健康评估系统与个性化健康管理服务，以此来有效把控个人健康风险。常见的非侵入式可穿戴传感器涉及智能手表、颈环以及嵌入特殊传感材料的衣服、鞋、帽等，这些设备可不断收集个人数据，做到实时推送，以实现个性化的健康风险通报和结果预估。
同时，AI将收集到的数据与健康数据大模型进行比较，通过机器学习算法提取关键风险指标，以识别潜在疾病。此外，AI还会把职业、行为模式等变量整合到预测模型中，进一步优化健康管理策略和预防干预手段，实现对全民健康的完整覆盖。传统的慢性病管理模式需要患者频繁到医院就诊，治疗调整主要依靠医生对诊断结果进行人工分析，其工作效率和精确度会受到临床评估和主观经验判断制约，AI技术的加持实现了“监测—分析—干预”的闭环管理，突破了人工干预在时效性和个性化方面的局限，极大提高了管理效率。在糖尿病管理领域，AI辅助模型通过连续血糖监测和大数据建模实现了突破，通过AI对历史数据的算法分析与深度学习，可以准确捕捉血糖的细微变化，预测未来几小时到几天的血糖趋势，为患者提供了先发制人的饮食调整和药物剂量优化建议，变被动诊治为主动干预。在高血压管理领域，AI技术通过实时采集血压和心率等生理指标，结合饮食和运动数据的机器学习分析，可以即时识别血压异常波动并触发预警。
人工智能助推国民健康管理的慢性病管理与远程医疗。据最新统计，中国60岁及以上老年人口已超过2.6亿，这一年龄段是慢性病的高发人群。面对如此庞大的慢性病患者群体，传统医疗体系在有效应对方面已显现出局限性。近年来，AI技术通过引入智能辅助决策系统，让基层医生可以更高效地进行疾病筛查、诊断、治疗和随访，建立起标准化的慢病闭环管理体系。杭州余杭区已经投入使用的慢病管理辅助系统，能够自动生成和更新患者的健康档案，极大地提升了医疗服务的个性化和精准化。此外，AI还能通过数据分析，协助医生制定科学的治疗方案，减少不必要的医疗检查，减轻患者的经济负担。同时，借助传感器、可穿戴设备和移动应用，医护人员可以持续跟踪和评估患者的生理参数和疾病进展。
在远程医疗领域，人工智能在远程监测与疾病管理方面起着极为关键的作用。伴随物联网技术的普及化进程，医疗领域采用了越来越多的可穿戴设备和生物传感器，这些设备可收集患者实时状态下的血压、心跳和血糖值等生理数据，并借助无线传输把这些数据传至远程医疗平台，AI系统可对这些数据实施智能分析，及时察觉异常现象，继而向患者和医生发出警报，可以协助患者开展自我管理并早期干预，降低疾病出现恶化的几率，减少不必要的住院和就诊次数。
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