浅谈人工智能在健康管理领域的发展

人工智能在医疗领域的应用和发展，实际上在于医疗大数据的积累和数据库的发展。这些数据并不仅仅产生于医学影像的获得或者医院诊断的信息录入，而且在人们的日常生活中随时产生。因此，医疗大数据实际上是在人们对自身进行日常健康管理的过程中产生和集中，通过人工智能的算法，人们可以对个人的健康状况进行精准化的把握，并通过大数据把握传染性和季节性等疾病的发展状况，做出相应的应对措施。这或许是人工智能与人类日常生活融合最为密切的一个领域，可以为人类提供高质量、智能化与日常化的健康管理服务。依托大数据和算法技术，人工智能在健康管理领域的发展主要集中在五个方面。

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大数据与流感预测

2008年，谷歌推出流感预测的服务，通过检测用户在谷歌上的搜索内容就可以有效地追踪到流感爆发的迹象。谷歌还会通过分析用户的电子邮件，并将用户的搜索情况与之关联，更加精确地研判出这类疫情的发生。谷歌基线研究项目（Google Baseline Study）希望建立一个庞大的人类健康数据库，找出完全健康的人类基因模型。根据这个数据库，只要发现用户的健康数据与模型有出入，谷歌就会提醒用户可能出现的健康问题，促使其进行预防。谷歌健康（GoogleFit）开发了一系列可穿戴设备，这些产品不断收集海量的生物统计数据并且与谷歌基线的研究结合起来，提供更加强大的应用。结合大数据和互联网技术，可以对某些传染性疾病进行较为及时、准确的监控和预防，在建立一些数据库、智能分析模型后，这些活动更为便捷和迅速。

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机器学习与血糖管理

2015年11月，《细胞》（Cell）杂志发表的一篇文章，阐释了机器学习应用于营养学的积极意义。通过对800名志愿者进行标准化饮食试验，采集了多项数据，并收集他们饮食、锻炼以及睡眠数据。结果表明，不同人即便食用同样的食物，反应差异依然十分大。以往通过直观经验而得出的那种一般性的饮食摄入建议，往往都是极不准确的。研究团队进一步验证了机器学习能否进行健康饮食指导。通过细致比较，发现机器学习算法给出了更精准的营养学建议，能够更好地控制餐后血糖水平。机器学习的作用在这一研究中得到了充分的体现，在精准营养学上，人工智能可以帮助用户进行精确的辅助分析，从而使用户做出更为合适的选择。

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数据库技术与

健康要素监测

位于柏林的Nuritas生物科技公司是一家在影像学中应用人工智能的初创公司，通过将人工智能与基因学相结合，以发现有利于健康的自然生物有机因子。我国最为出名的人工智能生物科技初创公司碳云智能（iCarbonX）也在从事相关的研发，试图建立一个健康大数据平台，利用自身与合作者的力量收集人们各种各样的生物数据。最终可以利用人工智能技术处理这些数据，帮助人们进行健康管理。无论是食品数据库还是健康大数据平台，都旨在通过大数据与人工智能技术来对人体的健康要素进行监测、记录，并通过分析这些记录和数据得出更加准确和有效的健康管理计划。

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健康管理与生活品质提升

随着人们生活水平的提升，自身健康的严格管理成为很多人的日常诉求。如果能够收集到每个人的各方面的健康数据，通过人工智能的算法，可以实现对健康的日常管理。近年来发展快速的Welltok公司主要关注个人健康管理和生活品质的提升。核心产品是Café Well健康管理优化平台，核心理念是，医疗健康服务并不是只有病人才需要，普通人也需要时刻关注和维护自身的健康。这种趋势源于人们对自身健康的更高的需求，在很大程度上也显示出社会大众对于健康方案的迫切需求，在医疗服务之外也需要辅之于健康服务业。

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人脸识别与情绪分析

位于圣地亚哥的初创企业Emotient通过分析面部表情来判定人的情绪。Emotient源于加利福尼亚大学的“机器感知实验室”，最终目的是打造一套“无所不在”的人类情感分析系统。Emotient利用摄像头来获取、记录面部肌肉运动，并根据人工智能计算模型来分析面部表情，数秒钟内解读出面部表情所代表的意义。这种技术的应用领域其实很广泛，用于医疗领域，来判断病人的感受。目前，Emotient已经能够辨别出类似于喜悦、悲伤、愤怒、惊讶等简单表情，还能分析出一些更细微和复杂的表情。2016年1月，苹果公司宣布收购了这家人工智能技术公司，这在某种程度上也说明了这项技术的发展潜力。

人工智能的重要使命之一是提高医疗效率，在现有的医疗资源供应环境中挖掘“增量”。通过将顶尖医学专家的知识与诊断经验进行快速复制，训练出更多模拟专家诊断路径的“人工智能医学专家”，从而助力公共卫生事业的改善。