人工智能下的健康管理
健康管理通過將物聯網及人工智能技術廣泛融合并應用于生活中，實現貫穿用戶全生命周期的指標搭建、監測，并進行綜合智能分析，從而提高健康的干預與管理能力，由“治已病”向“治未病”逐漸過渡，有效緩解醫療資源供需矛盾，并為持續改善全民健康水平提供更全面的支撐。
健康管理的核心首先基于個性化的健康密碼搭建。臨床的診斷標準是基于某一人種的流行病學調查而形成的普遍標準。但是我們每個人都有基于自己生命狀態的基礎值。以血壓為例，有些人的基礎血壓在90/60mmHg，而有的人基礎血壓在120/80mmHg。這種基礎值的特異性對判斷個體疾病和預測疾病風險都是至關重要的。人工智能通過個性化健康系統的搭建，確立健康的前瞻性管理，對潛在的健康風險做出提示，并給出相應的改善策略。目前主要的應用范圍是疾病預防、慢病管理、運動管理、睡眠監測、母嬰健康管理、老年人護理等。
疾病預防通過運用人工智能技術對用戶的飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣進行分析，從而對用戶的健康狀況進行量化評估，幫助用戶更全面準確地了解身體狀況，并為糾正不健康的行為和習慣提供基礎。這種風險矩陣技術還能夠為個體繪制隨時間變化的健康風險曲線，其核心引擎醫療圖譜可以映射出當前和未來的個人健康軌跡，并提供詳細的臨床基本原理。
慢病管理應用是醫患溝通的橋梁，在減輕醫生工作量的同時保證患者病情在已知、可控的情況下進行病情判斷和處理。通過分析語義，理解指令，替用戶記錄當日檢測的指標、飲食攝入情況等。當患者的指標發生變化的時候，人工智能可以及時發現問題，也可邀請醫師或者藥師人工介入。例如高血壓管理系統可通過智能終端讀取血壓數據，并通過WiFi、藍牙等技術自動傳輸血壓數據到互聯網云端，反饋給醫生和患者本人，進行數據分析和數據儲存，也能實時讀取心率，并在夜間用戶熟睡時實時監控血壓心率，以便在用戶出現高血壓或中風風險前及時提醒患者。
運動管理應用通過運動管理可穿戴設備，使用傳感器及其算法以捕捉運動數據，通過計算每分鐘的步數和心率等指標來測量節奏及運動量，還可以根據血氧飽和度的讀數來評判某項運動對個體的健康影響，推薦有益于個體的個性化運動方案，做到合理有效運動。
睡眠監測應用是健康管理目前的重要方向，尚處于發展初期。可通過智能終端監控用戶每日睡眠習慣，包括打鼾、睡眠時間、休息心率、呼吸速率、需要多久才能夠入睡、起床次數以及進入深度睡眠的總時間等。
人工智能在母嬰健康管理領域的應用可以分為兩方面，一方面是針對女性受孕前后的數據監測，通常會結合智能硬件或可穿戴設備，對個體的生理癥狀、情緒狀態、睡眠等數據進行監測；另一方面是針對育兒知識的問答。從母嬰健康到孕育新的生命，再到寶寶出生長大，包括個人形體變化、心理情感變化、育兒技能，甚至還要解決各種復雜的嬰兒護理問題。
老年人護理系統主要針對老年人的養老生活，使家人可以遠程了解老年人的狀況，并在出現突發狀況時及時進行救助。系統可通過分散在家中各處的傳感器收集數據，一旦檢測到反常行為或突發情況，系統會通過等社交網絡，立即通知家人或朋友采取必要措施，也可以直接聯系急救。該系統是一個以傳感器為主、基于云的感知型系統，簡單說就是在家中裝了多臺傳感器，隨著日積月累不斷地收集數據、分析數據，學習老年人的生活方式，建立起老年人的生活基線，一旦發生意外行為，系統就會給出提示，讓家人在第一時間獲知情況。例如，平時家中老人都是七點半起床，但今天八點還沒有起來，系統便會給家人發送短信，提醒進行電話詢問。
隨著人工智能技術的發展，健康管理機器人與醫療機器人一樣應運而生并方興未艾。健康管理機器人屬于集醫學、機器人、人工智能、生物力學、材料學、計算機圖形圖像等諸多學科為一體的新型交叉研究領域，已經成為國際機器人領域的研究熱點。根據功能不同可以分為康復機器人、服務機器人和非手術診療機器人等幾大類。
健康管理機器人的運用不僅使醫患之間的距離大大縮短，方便了個體能更垂直地接收到來自醫生的指導和管理，同時隨著區塊鏈技術的發展和應用，醫療大數據技術可以應用于非結構化數據的分析、挖掘，大量實時監測數據分析等，為醫療衛生管理系統、綜合信息平臺等建設提供技術支持；在業務層面，大數據技術可以向醫生提供臨床輔助決策和科研支持，向管理者提供管理輔助決策、行業監管、績效考核支持，向居民提供健康監測支持，向藥品研發提供統計學分析、就診行為分析支持。
未來的健康管理機器人還將綜合利用計算機圖形學、光電成像技術、傳感技術、計算機仿真、人工智能等多種技術實現醫療領域的虛擬現實呈現，創建一個逼真的，具有視、聽、觸、嗅、味等多種感知的人工智能系統。人們借助各種交互式設備可以沉浸于虛擬環境之中，并與虛擬環境中的實體進行交互，產生等同于真實物理環境的體驗和感受。使“機器人”不再是冰冷的機器，而是更具人性化。
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