十年磨一剑，积厚成势。
从2015年“互联网+”到2025年“人工智能+”，从以在线化为目标的连接赋能到以坚持价值驱动为导向的数智赋能，人工智能之“剑”借势出鞘直指数字世界的核心，并以前所未有的加速度，深刻改变着人类的生产生活方式，尤其是对人类健康保障的深层次影响。
在人类生存发展的历史进程中，追求健康始终是人类文明发展的核心动力。古人云：养生有道，寿与天齐。就传统意义而言，健康常常被简单地定义为“没有疾病”。但是，随着科技进步，特别是人工智能技术的飞速发展，人类健康需要重新定义，人工智能也不再是科技史上的新概念，正以不可预见的深度与广度融入医疗健康领域，推动一场旨在让人类“活得久、活得好、活出美好”的静默革命。
一、 从治疗到预防：构建健康管理的新范式
2025年3月，美国人工智能协会发布《关于人工智能研究未来的研究报告》，报告涵盖17个主题，其中“AI与医疗保健” 主题其核心是强调利用AI技术彻底改变人类健康的维护和疾病治疗方式，明确提出个性化医疗、早期诊断、加速科研、临床辅助决策等内容，但同时要高度重视其应用的可靠性、可及性和伦理性。
人工智能，具有感知、理解、决策、处理和强大的学习能力，是推动健康管理从“被动诊断治疗”向“主动预测与预防”转变的主要智能化力量。通过对海量基因组学数据、蛋白质组学数据、电子健康记录、可穿戴设备实时监测数据（如心率、睡眠、活动量等），乃至环境因素进行深度挖掘与分析利用，AI可以构建出独具特色的个人健康风险预测模型。
AI大模型与算法可以精准识别出疾病在亚临床阶段的微弱信号，实现对慢性病、癌症、心血管疾病、神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）等症状的早期预警，提早发现潜在风险，提前数年甚至数十年发出病变预警。基于动态数据反馈，AI还能持续优化干预方案，推动个性化健康规划建议的生成与调整，使健康管理实现前置化、精细化和动态化，为干预健康养护赢得宝贵时间，从而大幅降低疾病发生率，提升整体健康水平。
睡眠，占据着人生1/3的时间，是保持健康很重要的一个因素，将直接影响日常生活、工作的质量。AI可通过分析用户长期睡眠模式与心率变异性，结合遗传背景，预测其未来五年内患高血压的风险，并推荐定制化的饮食、运动与减压方案。这种由“治已病”向“治未病”的根本性跃迁，不仅减轻医疗系统负担，更是重塑人类个体对健康生命周期的掌控力，让持久而美好的人生不再是奢望，而是可规划、可实现的生活常态。
从眼底筛查中发现疾病风险。谷歌公司建立AI眼底筛查模型，通过分析眼底图像数据，不仅能诊断因糖尿病性视网膜病变，还能预测未来5年内的心血管疾病风险，其准确率与传统风险评估方法相当。这就意味着，一次简单的眼部检查，AI就能同时评估两种不同系统的疾病风险，真正实现“一石二鸟”的跨病种预测预防与精准治疗。这一突破不仅提升了筛查效率，更揭示了人体多系统间的隐性关联。AI通过跨模态数据融合，正在构建全景式健康图谱，使疾病预测从孤立判断迈向系统性风险评估。
通过可穿戴智能设备预测患病风险。美国斯坦福大学的研究团队利用智能手环（如Apple Watch、Fitbit）收集的生理数据（心率、心率变异性、皮肤温度等），结合AI算法，能够在患者出现明显症状之前，成功预警新冠病毒感染，成功率最高达80%以上。据此而言，标志着健康监测从“感知异常”向“预测发生”进行飞跃，展现了可穿戴设备与AI融合在流行病早期预警中的巨大潜力。
英国充分利用大数据潜在价值。通过建立生物样本数据库，对其生物样本库中数十万名参与者的基因组、影像学和临床数据进行分析，AI模型能够生成个性化的“疾病风险评分”，精准识别出那些在未来十年内罹患心脏病、2型糖尿病或阿尔茨海默病的高风险人群，从而为早期生活方式干预提供精准靶点。这些高风险个体可在症状出现前数年获得针对性干预建议，如调整饮食结构、启动认知训练或优化睡眠质量。
AI模型还能动态追踪干预效果，持续更新风险评分，形成闭环管理。这种动态风险评估与干预反馈机制，正推动公共卫生从被动应对转向主动预防。通过持续整合多源数据，AI不仅揭示个体健康演变轨迹，更在群体层面识别潜在流行趋势，为政策制定提供科学依据。未来，随着算法优化与数据积累，智能化健康管理将覆盖全生命周期，实现从疾病预测到健康调控的全面转变。人类个体健康将不再被定义为疾病的缺席者，而是一种可量化、可调节的动态平衡状态的定义。
AI驱动的预测模型正逐步融入日常场景，使健康管理变得无感却精准，在无声中守护生命节律。当数据流动如呼吸般自然，预防便超越了医学范畴，成为文明演进的一部分。在这样的图景中，医学的边界被悄然重塑，健康不再局限于诊疗室内的指标判定，而是延展为贯穿生活场景的持续对话。
AI不仅可预判疾病的发生，更是可引导个体与自身建立深层认知，使预防行为从外部建议转化为内在自觉。当每一次心跳、每一次呼吸、每一步行走都成为数字世界里数据流的一种语义符号，它们推动人类以沉默而精密的方式重新定义生命的意义。数据赋能，让健康成为可读、可感、可调的一场生命叙事。
人们不再被动等待疾病降临，而是在AI的引导下主动参与健康养护与建构，将日常行为转化为预防的密码。基于个人的遗传背景、生活习惯和实时生理数据，AI可以提供高度定制化的健康建议，从饮食、运动到压力管理，真正实现“千人千面”的精准预防。这种个性化干预不再停留于理论层面，而是通过可感知的各类智能设备融入日常生活。
这种转变，意味着健康的标准不再仅仅是“当下无病”，而是“未来低风险”，将健康的关口大幅前移，健康将成为一项可预见、可干预、可持续优化的长期工程。在这一范式的支撑下，各种医疗资源得以高效配置，预防策略可随个体生命轨迹得以动态调整。
二、 从标准化到个性化：诊疗过程的精准革命
在临床诊断与治疗环节，人工智能将成为医生的“超级助手”，推动医疗实现高效精准。通过深度分析影像、病理和基因组数据，人工智能显著提升了早期病变的检出率与诊断准确性。在肿瘤诊疗过程中，人工智能可精准识别微小病灶，辅助制定个体化治疗方案，并预测患者对不同疗法的响应。
AI拓展了影像诊断新视野，AI在医学影像（如CT、MRI、X光）分析上的能力已超越人类专家平均水平，能更快、更准地发现微小肿瘤、早期病灶，显著降低误诊、漏诊率。尤其在肺结节、乳腺癌和肝癌筛查中，AI模型可识别毫米级病灶，并通过时序分析追踪其形态演变，提供良、恶性预测。医生借此得以在影像海量数据中精准锁定高风险区域，大幅缩短阅片时间，提升诊断效率和诊断一致性。
例如，AI影像诊断的“火眼金睛”：在乳腺癌筛查领域，谷歌AI在 mammograms（乳腺X光影像）上的表现已超越人类放射科医生，能将误诊率降低5.7%（美国数据）和1.2%（英国数据），并能检测出人眼完全无法辨识的微小结节。
中国的腾讯觅影、数坤科技等企业的AI产品，已在全国上千家医院落地，对肺结节、胃癌、脑动脉瘤等疾病的识别灵敏度普遍超过95%，将医生诊断效率提升50%以上。
AI可以整合患者的全部信息，结合最新的医学文献和临床指南，为医生诊断提供基于证据的、个性化的治疗建议。在肿瘤治疗过程中，AI能帮助分析基因突变，推荐最有效的靶向药物或免疫治疗方案，并预测患者的生存获益与不良反应风险。
AI辅助新药研发“加速”。英国AI公司Exscientia与日本药企合作，仅用不到12个月时间就设计出了一种用于治疗强迫症的新分子，而传统方法平均需要4～5年，标志着AI将药物发现从“大海捞针”变成了“精准制造”。在抗击新冠疫情期间，英矽智能利用其AI平台，在不到4天的时间内就锁定了全新的潜在靶点，并设计了新的候选药物，展现了AI在应对突发公共卫生事件中的惊人速度。
更神奇的是，手术机器人的“毫米级艺术”：达·芬奇手术机器人已全球装机超7000台，完成手术超千万台，其内置的AI系统能够通过数百万次手术数据学习，为外科医生提供实时反馈和防抖动辅助。据有关报告显示，在复杂的前列腺癌根治术中，机器人辅助手术能显著减少术中出血和术后并发症，帮助患者更快地康复。
北京科技大学数影通脉团队全球首创AI手术导航系统，脑血管介入误差率降至4.5%。目前该系统已在解放军总医院、北京天坛医院等医院开展10余次临床验证，标志着我国神经外科正式迈入“智能精准”新阶段。手术全程由AI系统精准规划路径，实时调校参数，突破传统依赖头架固定的局限，将定位误差控制在0.5毫米以内。手术中，AI结合患者实时生理数据与术前影像，动态优化手术方案，显著提升操作效率与安全性。
该项技术未来有望广泛应用于癫痫、帕金森病等复杂脑部疾病的微创治疗，推动神经外科向更高效、更精准的智能化方向发展。依托海量临床数据与深度学习模型，AI正从“辅助决策”向“自主执行”演进，逐步实现术前模拟、术中导航与术后评估的全流程覆盖，预计将获得惊人成效。
依此来看，治疗不再是“对症下药”，而是“对人施策”，健康恢复的路径更加高效、创伤更小，AI驱动的个性化医疗正在重塑治疗模式。
如果说AI应用是在解读生命的“症状”和“表现”，那么美国DeepMind公司开发的AlphaFold 则是在破译生命最底层的“源代码”——蛋白质结构。蛋白质是生命活动的执行者。它由氨基酸链折叠成复杂的三维结构，这个独特的结构决定了它的功能——是作为抗体识别病毒，还是作为酶催化反应，或是作为三维结构支撑起我们的身体。
过去半个多世纪以来，如何根据氨基酸序列精准预测其三维结构，一直是生物学领域最重大的挑战之一，世称“蛋白质折叠问题”。这一难题在2020年迎来决定性突破，AlphaFold2模型凭借深度学习技术，成功预测出几乎所有已知蛋白质的三维结构，精度可与实验测定媲美。它将原本需要数年才能解析的结构缩短至几分钟，极大加速了生命科学的进程。
这一成就不仅揭示了生命运作的底层逻辑，更为药物设计、疾病机制研究和合成生物学开辟了全新路径。2024年，大卫·贝克、迪米斯·哈萨比斯和约翰·贾伯斯凭借计算机辅助蛋白质设计和结构预测成果而获得了诺贝尔化学奖。这一殊荣不仅肯定了人工智能在基础科学研究中的革命性作用，更标志着AI驱动的科学范式正在重塑人类对生命的认知方式。
AlphaFold的成功标志着人类从“观察生命”迈向“理解并设计生命”的关键转折。其预测的海量蛋白质结构为精准医疗提供了原子级分辨率的导航图谱，使针对致病蛋白的药物设计不再依赖试错，而是基于结构进行理性开发。这一能力正加速罕见病治疗、肿瘤靶向药优化及新型疫苗研发。随着模型持续进化，未来或将实现动态折叠过程模拟，进一步揭示疾病发生的分子机制，推动医学进入可预测、可干预、可调控的智能时代。
三、从医院到居家：健康服务的泛在普惠
随着人工智能与物联网技术的深度融合，健康服务正突破医院围墙，向家庭场景延伸。可穿戴设备实时监测心率、血氧、血压等生命体征，并将数据自动上传至AI健康管理系统，实现异常指标的早期预警与远程干预。患者在家中即可获得个性化健康建议，医生也能通过系统动态调整治疗方案，形成“院内－院外”无缝衔接的连续性照护。
老年人慢性病管理因此受益显著，AI系统可基于长期监测数据预测风险事件，提前启动干预机制。社区卫生服务中心借助智能平台实现分级诊疗联动，家庭医生与三甲医院专家协同响应，对于糖尿病、高血压等慢性病患者，AI驱动的应用程序和可穿戴设备可以实时监测血糖、血压，并提供用药提醒、饮食调整和运动建议，将管理融入日常生活。
通过持续追踪个体生理波动与行为模式，系统能够构建动态健康画像，实现从被动治疗到主动干预的转变。这种智能化、精细化的健康管理模式，正逐步覆盖孕产妇、儿童及职业人群，推动全生命周期健康服务不断升级。2025年，全国多地试点“AI+家庭医生”签约服务，促进居民健康数据实现跨机构共享，响应效率提升40%以上。
AI赋能慢病管理越来越普及。美国数字疗法公司Livongo通过其AI慢性病管理平台为糖尿病患者提供管理服务。该平台能实时分析用户的血糖数据，并提供个性化的饮食和运动指导。数据显示，其会员的HbA1c（糖化血红蛋白）水平在6个月内平均下降了1.0%，远优于传统管理方式。类似模式在中国正加速落地，多家科技企业与医疗机构合作推出AI慢病管理解决方案，覆盖高血压、糖尿病等高发疾病。通过智能设备与云端算法联动，患者可获得全天候健康支持，临床干预效率显著提升，医疗资源负担得以缓解。
AI精心关怀老年人健康养老。针对独居老人或高危人群，智能家居系统能通过行为分析感知意外跌倒、突发疾病，并自动报警求助。AI应用于跌倒探测与老年人安全成效明显，像加拿大初创企业Walabot这样的产品，利用雷达传感器和AI，可以在不侵犯隐私（无需摄像头）的情况下，准确探测到老年人跌倒，并在数秒内自动报警。这种7x24小时的无声守护，让独居老人及其家人获得了巨大的安全感和获得感。
与此同时，此类技术正逐步融入智慧社区建设，结合智慧家居改造，在不改变老人生活习惯的前提下实现安全监测。在福州市晋安区茶园街道，这类技术已整合进“1+6+N”智慧养老模式，通过毫米波雷达与AI算法联动，实现跌倒自动识别与应急响应，与社区居家养老综合服务中心无缝对接。当老年人发生意外跌倒时，系统可在数秒内触发告警，通知家属及社区医护人员即时响应，大幅提升救援效率。
同时，系统还能对老年人日常活动规律进行学习，识别异常行为模式，如长时间未起身、夜间频繁走动等，及时提示潜在健康风险。这种非接触式监测方式既保护隐私，又提升监护连续性，让科技真正服务于人的尊严与安全。随着AI与传感技术的深度融合，未来养老将不再是被动响应，而是主动预防、精准干预的智慧生态。
AI辅助心理治疗。基于自然语言处理的AI健康助手，是一个地地道道的健康顾问，能够7x24小时解答健康疑问，进行初步分诊，缓解公众的健康焦虑，并引导其合理利用医疗资源。
随着AI算法的持续迭代与多模态感知技术的成熟，像AI心理健康顾问Woebot、Wysa等AI心理健康聊天机器人，通过认知行为疗法等技术，将为用户提供随时随地的情绪支持。研究表明， AI聊天机器人能够提供初步的心理支持和情绪疏导，识别抑郁、焦虑的早期迹象，并引导用户寻求专业帮助。持续使用这些AI工具的用户，其抑郁和焦虑症状量表评分有显著改善，为缓解全球心理健康资源短缺提供了有效的补充方案，可实现对老年人情绪状态与认知健康的动态评估。
AI通过语音语调、文字表达的细微变化识别情绪波动，及时发现孤独、抑郁等心理风险，并推送个性化干预方案。系统还能与家属及社区心理服务联动，构建情感支持网络。这种全天候、低门槛的心理关怀模式，正逐步打破传统心理咨询的时空限制，提升人们心理健康可及性。在福州某智慧养老社区，一位独居老人夜间情绪低落，AI系统通过其语音语调变化识别出抑郁倾向，立即推送舒缓音乐与正念训练，并通知家属及社区心理专员。老人次日即接受线上心理疏导，避免了情绪恶化，凸显了AI心理干预在养老体系中的现实价值。
AI助力残障人士享受美好生活。AI驱动的智能假肢、视觉辅助设备、语音合成系统、脑机接口等，正在打破身体所限，帮助残障人士更好地享受生活、参与社会，重获人生的掌控感与美好体验。这使得健康的维护从一种偶发的、机构化的行为，转变为一种连续的、场景化的生活常态，让高质量的健康关怀无处不在。当AI读懂人类眼神中的疲惫、听出话语里的低落，它便不再冰冷，而是化作一束光，照亮那些被我们忽视的角落。
人工智能的终极贡献，或许在于它帮助我们超越对“活得久”的单一追求，迈向“活得好”的更高维度。重新定义健康，就是重新定义人类对自身潜能和幸福的理解。在这场智能化变革中，人类的目标，是让每一个人都能在科技向善的托举下，享有更长久的生命岁月，并在这岁月中，充满活力、尊严与喜悦，真正享受人生的美好。这不仅是技术的进步，更是人文关怀的延伸。
沿着“预测—预防—精准—普惠”这一条逻辑主线发展下去，“人类超越百岁”不是梦想，而是正在到来的现实。我们面临的问题将不再是“能否活到100岁”，而是“我们如何准备好度过一个充满活力、智慧与意义的百岁人生？”这一点，正如《超越百岁：长寿的科学与艺术》作者彼得·阿提亚所言，长寿不仅是生物学的突破，更是生活方式、社会结构与价值观念的深刻重构。
当生命长度得以延展，我们更需关注生命质量的提升，让百岁人生不再是岁月的简单拉长，而是健康、幸福与快乐的持续积累，获得人生新价值。
