在此基礎(chǔ)上，通過人工智能的算法，人們不僅可以對個人的健康狀況進(jìn)行精準(zhǔn)化的把握，還可以通過大數(shù)據(jù)把握傳染性和季節(jié)性疾病的發(fā)展?fàn)顩r，從而做出相應(yīng)的應(yīng)對措施。從某種程度上講，這或許是人工智能與人類日常生活融合最為密切的一個領(lǐng)域，可以為人類提供高質(zhì)量、智能化與日常化的醫(yī)療護(hù)理服務(wù)。從目前的整體發(fā)展情況來看，依托大數(shù)據(jù)和算法技術(shù)，人工智能在健康管理領(lǐng)域的發(fā)展主要集中在以下六個方面。

第一，大數(shù)據(jù)與流感預(yù)測。早在2008年，谷歌就已經(jīng)推出了流感預(yù)測的服務(wù)，通過檢測用戶在谷歌上的搜索內(nèi)容就可以有效地追蹤流感爆發(fā)的跡象。例如，“頭痛發(fā)燒”“惡心”和“打噴嚏”等關(guān)鍵詞的搜索次數(shù)在某一區(qū)域內(nèi)日常約為每日20萬次，當(dāng)某一時間段這些關(guān)鍵詞的搜索次數(shù)急劇上升到60萬至80萬時，谷歌服務(wù)器就會判斷必須對疫情進(jìn)行預(yù)判和警戒。谷歌還會通過分析用戶的電子郵件，并將用戶的搜索情況與之關(guān)聯(lián)，從而更加精確地研判出這類疫情的發(fā)生。此外，谷歌基線研究項目(Google Baseline Study)希望建立一個龐大的人類健康數(shù)據(jù)庫，找出完全健康的人類基因模型。根據(jù)這個數(shù)據(jù)庫，只要發(fā)現(xiàn)用戶的健康數(shù)據(jù)與模型有出入，谷歌就會提醒用戶可能出現(xiàn)的健康問題，使其進(jìn)行預(yù)防。

谷歌健康(Google Fit)平臺開發(fā)了一系列可穿戴設(shè)備，包括衣服、鞋子、手環(huán)、眼鏡等。這些產(chǎn)品都在不斷收集海量的生物統(tǒng)計數(shù)據(jù)并與谷歌基線研究結(jié)合起來，以提供更加強大的應(yīng)用。不難看出，結(jié)合大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，我們可以對某些傳染性疾病進(jìn)行較為及時、準(zhǔn)確的監(jiān)控和預(yù)防，并在建立一些數(shù)據(jù)庫、智能分析模型后，使得這些活動更為便捷和迅速。

第二，機器學(xué)習(xí)與血糖管理。2015年11月，《細(xì)胞》(Cell)雜志發(fā)表的一篇文章闡釋了機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于營養(yǎng)學(xué)的積極意義。該研究團(tuán)隊首先對800名志愿者進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化飲食試驗，采集了他們的血樣、糞便，收集了血糖、腸道菌群等多項數(shù)據(jù)，并使用調(diào)查問卷等形式收集飲食、鍛煉以及睡眠數(shù)據(jù)。研究者發(fā)現(xiàn)，即便食用同樣的食物，不同人依然會產(chǎn)生具有相當(dāng)大差異的反應(yīng)。因此，以往通過直觀經(jīng)驗而得出的一般性的飲食攝入建議，往往都是不能與每個人完美匹配的。

接著，研究者開發(fā)了一套“機器學(xué)習(xí)”算法，通過分析學(xué)習(xí)人們的腸道菌群特征與餐后血糖水平之間的關(guān)聯(lián)，從而嘗試對標(biāo)準(zhǔn)化食品進(jìn)行血糖影響預(yù)測。經(jīng)過800名志愿者的數(shù)據(jù)“訓(xùn)練”之后，這套機器學(xué)習(xí)算法所建立起的預(yù)測模型，在新的一批志愿者身上得到了有效驗證。此后，研究團(tuán)隊進(jìn)一步驗證了機器學(xué)習(xí)能否進(jìn)行健康飲食指導(dǎo)。他們對新的一組志愿者進(jìn)行分組，使其分別采用機器學(xué)習(xí)算法給出的膳食建議，以及醫(yī)生與營養(yǎng)專家的建議。其中膳食建議也分為了一周的“健康飲食”與一周的“不健康飲食”兩種。

通過細(xì)致比較，他們發(fā)現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法給出了更精準(zhǔn)的營養(yǎng)學(xué)建議，能夠更好地控制餐后血糖水平，傳統(tǒng)的專家建議則稍遜一籌。不難看出，機器學(xué)習(xí)的作用在這一研究中得到了充分的體現(xiàn)，在精準(zhǔn)營養(yǎng)學(xué)上，人工智能可以幫助用戶進(jìn)行精確的輔助分析，從而使用戶做出更為合適的選擇。

第三，數(shù)據(jù)庫技術(shù)與健康要素監(jiān)測。位于都柏林的Nuritas生物科技公司是一家將人工智能與分子生物學(xué)相結(jié)合的初創(chuàng)公司，該公司通過建立食品數(shù)據(jù)庫來識別肽(食品類產(chǎn)品中的某些分子)是否可以作為食物的補充或新的成分。通過機器學(xué)習(xí)的運用，Nuritas可以為食品制造企業(yè)提供數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，還計劃未來推出面向消費者的個性化營養(yǎng)方案制定產(chǎn)品。

在中國，人工智能生物科技初創(chuàng)公司碳云智能(iCarbonX)也在從事相關(guān)的研發(fā)。該公司試圖建立一個健康大數(shù)據(jù)平臺，該平臺最終可以利用人工智能技術(shù)對這些數(shù)據(jù)加以處理，幫助人們進(jìn)行健康管理。不難看出，無論是食品數(shù)據(jù)庫還是健康大數(shù)據(jù)平臺，都旨在通過大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)來對人體的健康要素進(jìn)行監(jiān)測、記錄，并通過對這些記錄和數(shù)據(jù)的分析得出更加準(zhǔn)確和有效的健康管理計劃。

第四，健康管理與生活品質(zhì)提升。隨著人們生活水平的不斷提升，對于自身健康的嚴(yán)格管理將成為很多人的日常訴求。如果能夠收集到每個人的各方面的健康數(shù)據(jù)，以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過人工智能的算法，對健康的日常管理就有可能輕松實現(xiàn)。相當(dāng)一批科技公司正在從事相關(guān)的研究。美國的Welltok公司就是其中的一家。

該公司的核心產(chǎn)品是CaféWell健康管理優(yōu)化平臺(CaféWell Health Optimization Platform)。該產(chǎn)品的一個核心理念是，醫(yī)療健康服務(wù)并不是只有病人才需要，普通人也需要時刻關(guān)注和維護(hù)自身的健康。通過技術(shù)開發(fā)和服務(wù)拓展，CaféWell平臺可以協(xié)助醫(yī)療保險商和人口健康管理者引導(dǎo)并激勵用戶改善健康，并且可以針對個人提供精確的健康服務(wù)。

IBM公司也投資了WellTok，并將其開發(fā)的Watson平臺融入CaféWell，借助Watson的人工智能認(rèn)知能力來理解復(fù)雜的人類語言，對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的運算，從而為用戶提供健康管理、慢性病恢復(fù)和健康食譜等方面的指導(dǎo)。

當(dāng)然，與CaféWell類似的其他技術(shù)平臺和服務(wù)也在投入開發(fā)應(yīng)用，如前所述，這種趨勢源自人們對自身健康的更高需求在醫(yī)療服務(wù)之外也需要健康服務(wù)作為補充。

第五，人臉識別與情緒分析。位于圣地亞哥的初創(chuàng)企業(yè)Emotient致力于通過面部表情分析來判定人的情緒。Emotient起源于加利福尼亞大學(xué)的“機器感知實驗室”(Machine Perception Lab)，其最終目的是打造一套“無所不在”的人類情感分析系統(tǒng)。Emotient利用攝像頭來捕捉、記錄面部肌肉運動，并利用其人工智能計算模型來分析面部表情，可以在數(shù)秒內(nèi)解讀出面部表情所代表的意義。這種技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域其實很廣泛，當(dāng)其被用于醫(yī)療領(lǐng)域，可以借以判斷病人的感受。目前，Emotient已經(jīng)能夠辨別出喜悅、悲傷、憤怒、驚訝等基礎(chǔ)表情，還能夠分析出一些更細(xì)微和復(fù)雜的表情，比如焦慮以及沮喪。2016年1月，蘋果公司宣布收購了這家人工智能技術(shù)公司，這在某種程度上也說明了這項技術(shù)的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

第六，醫(yī)學(xué)分析與人類壽命的預(yù)測。人們對健康的重視，實際上就是為了追求更長且更有品質(zhì)的壽命。如果能夠?qū)τ谧陨淼膲勖袦?zhǔn)確的預(yù)期，人們或許能夠更好地對待自身的生活。當(dāng)然，這也可能導(dǎo)致一些消極的后果。但是，對于醫(yī)生而言，如果能夠把握病人的壽命預(yù)期，便可以更好地確定相應(yīng)的治療方案。目前，澳大利亞的科學(xué)家已經(jīng)開始利用人工智能分析醫(yī)學(xué)影像來預(yù)測人的健康狀況和壽命。他們使用機器學(xué)習(xí)算法分析了資料庫中48名60歲以上成人胸部的CT掃描圖像。

通過分析這些圖像數(shù)據(jù)，人工智能的算法預(yù)測了這些志愿者在五年內(nèi)死亡的概率。通過與實際情況進(jìn)行對比，這一算法預(yù)測的準(zhǔn)確率接近70%，與醫(yī)學(xué)專家的預(yù)測準(zhǔn)確率相當(dāng)。當(dāng)然，目前由于研究樣本較少，人工智能算法預(yù)測的準(zhǔn)確率還沒有超過人類專家。但是，人工智能的發(fā)展依賴于數(shù)據(jù)樣本的擴大，如果增加所分析的患者數(shù)量和診斷的部位數(shù)，就可以獲得更精確的預(yù)測率，從而幫助醫(yī)生盡早診斷并進(jìn)行治療。