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人工智能在國民健康管理中的應(yīng)用路徑研究

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2025年08月11日 11:57

（來源：黑龍江日報）

轉(zhuǎn)自：黑龍江日報

□張雪蓮

人工智能（AI）正在通過處理大量健康數(shù)據(jù)改變著人們的健康實施路徑、健康優(yōu)化行為，已引發(fā)了國民健康管理從形式到內(nèi)容上的巨大轉(zhuǎn)變，有助于實現(xiàn)精準(zhǔn)定位和個性化管理，推動國民健康管理從“被動治療”向“主動健康管理”模式發(fā)展。AI具有助推國民健康管理的巨大潛力，可通過智能化的技術(shù)手段，實現(xiàn)健康管理的精準(zhǔn)化、個性化與普惠化，當(dāng)前在標(biāo)準(zhǔn)、功能、法規(guī)、供需、觀念等方面尚存在提升的潛力。探討人工智能助推國民健康管理的實踐路徑，有助于為“健康中國”戰(zhàn)略有效實施提供參考。

加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)體系建設(shè)

在國民健康管理領(lǐng)域，AI的應(yīng)用高度依賴健康數(shù)據(jù)，隱私保護(hù)成為核心要點。構(gòu)建全方位數(shù)據(jù)保護(hù)體系，需要從以下幾方面考量：一是補(bǔ)充政策法規(guī)框架。通過數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)，分辨國民健康數(shù)據(jù)的使用權(quán)限與責(zé)任劃分，保證居民對自身健康數(shù)據(jù)的知情權(quán)和控制權(quán)。當(dāng)下針對健康管理場景的細(xì)化政策需要進(jìn)一步完善，明確數(shù)據(jù)使用邊界、居民知情的具體范圍及數(shù)據(jù)控制的權(quán)責(zé)，增強(qiáng)法律實施的可操作性。二是制定數(shù)據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。為釋放國民健康數(shù)據(jù)要素的潛在價值，驅(qū)動其在公共衛(wèi)生、健康決策等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用拓展，制定具體可操作的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及實施辦法，引導(dǎo)各主體做好數(shù)據(jù)安全保護(hù)，在安全且可控的前提下，分級分類地把健康數(shù)據(jù)開放給相關(guān)職能部門、企業(yè)等。相關(guān)職能部門可就公共衛(wèi)生防控、健康風(fēng)險評估等去開發(fā)算法模型；企業(yè)可圍繞健康產(chǎn)品研發(fā)、市場分析等方面需求探尋優(yōu)質(zhì)解決方案，延伸健康數(shù)據(jù)應(yīng)用的場景范疇。三是創(chuàng)新技術(shù)治理手段。引入同態(tài)加密、差分隱私等技術(shù)，保障健康數(shù)據(jù)處理中的隱私安全?；趨^(qū)塊鏈技術(shù)的去中心化、不可篡改性，構(gòu)建健康數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，降低數(shù)據(jù)泄漏風(fēng)險。四是強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)。推動醫(yī)療部門與第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)開展網(wǎng)絡(luò)安全測試，構(gòu)建動態(tài)防御體系。如IBM QRadar安全平臺，通過實時監(jiān)控健康網(wǎng)絡(luò)流量，精準(zhǔn)識別威脅并快速響應(yīng)，提升國民健康管理系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力。

提升技術(shù)可靠性與公平性

構(gòu)建公平的人工智能系統(tǒng)，首先需要確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和代表性，在全國范圍內(nèi)搭建全域健康監(jiān)測體系，憑借智能穿戴設(shè)備、醫(yī)療終端、社區(qū)健康站等多渠道實施有針對性的數(shù)據(jù)收集，涵蓋不同年齡、地域、職業(yè)、生活方式、健康狀態(tài)等，保證訓(xùn)練數(shù)據(jù)能夠覆蓋全國范圍內(nèi)各種類型的健康指標(biāo)、疾病特征、生活習(xí)慣和身體屬性，減少因數(shù)據(jù)來源單一導(dǎo)致的評估偏見。數(shù)據(jù)預(yù)處理的起始階段，盡可能借助重采樣、加權(quán)等技術(shù)提升少數(shù)類健康樣本數(shù)量，以此讓數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)達(dá)到平衡，減少模型偏見，增加模型在不同國民群體間的預(yù)測準(zhǔn)確度和適配水平，同時按一定周期開展數(shù)據(jù)清洗，留存關(guān)鍵健康字段數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量既穩(wěn)定又一致。在算法設(shè)計階段，需提升人工智能算法的透明度與可闡釋性，優(yōu)先采用像決策樹、線性回歸等可解釋性技術(shù)，運用包容性設(shè)計與全群體測試來驗證算法的公平性，建立日常化的算法審計機(jī)制。采用統(tǒng)計手段和公平性評估指標(biāo)，對數(shù)據(jù)來源、處理流程、模型架構(gòu)以及訓(xùn)練過程開展全鏈條審查，保證算法適用于不同性別、年齡、地域的國民群體中，避免發(fā)生決策偏差。在算法更新迭代階段，需對重點干預(yù)的國民健康數(shù)據(jù)采用差異化處理手段或動態(tài)權(quán)重調(diào)整辦法，避免反饋循環(huán)加劇模型的歧視性偏差，保障算法能以真實健康狀態(tài)為依據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)評估。在反饋及修正階段，須對系統(tǒng)開展全周期連貫監(jiān)控，設(shè)置針對偏見預(yù)警的指標(biāo)及閾值，若出現(xiàn)評估偏差，即刻觸發(fā)預(yù)警響應(yīng)并開始糾正行動，保障系統(tǒng)在長時間運行狀態(tài)下維持公平性與精準(zhǔn)性，同時搭建用戶反饋橋梁，便于終端用戶實時報告系統(tǒng)存在的偏見問題，系統(tǒng)按照反饋信息開展實時校準(zhǔn)和優(yōu)化調(diào)整。

建立聯(lián)動多層級監(jiān)管架構(gòu)

AI在國民健康管理領(lǐng)域深度應(yīng)用期間，對監(jiān)管體系提出了更高要求，設(shè)立覆蓋技術(shù)研發(fā)、數(shù)據(jù)治理、臨床應(yīng)用等多層級監(jiān)管模式，是保障技術(shù)安全應(yīng)用與推動普惠共贏的關(guān)鍵途徑。監(jiān)管設(shè)計應(yīng)聚焦技術(shù)風(fēng)險與場景契合性，實現(xiàn)對健康監(jiān)測、輔助診斷、治療決策等不同風(fēng)險檔次的AI工具差別化監(jiān)管，強(qiáng)化對高風(fēng)險系統(tǒng)算法透明度審查及臨床驗證，統(tǒng)籌技術(shù)效能與安全邊界。面對數(shù)據(jù)跨境流動與標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一問題，需借助國際合作的方式構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化監(jiān)管協(xié)議，促成數(shù)據(jù)互認(rèn)、技術(shù)認(rèn)證等關(guān)鍵領(lǐng)域達(dá)成一致，讓遠(yuǎn)程診療系統(tǒng)、疾病預(yù)測模型等技術(shù)更高效地助力全球健康治理工作，特別是為資源不足地區(qū)搭建合規(guī)的賦能通道。其模式可通過采用獨立第三方審核機(jī)制破解“技術(shù)黑箱”，依靠算法可解釋性開展評估，讓健康建議的邏輯一目了然；采用數(shù)據(jù)質(zhì)量審核方式，保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)既合規(guī)又多樣；采用場景式風(fēng)險模擬，辨認(rèn)基層醫(yī)療等復(fù)雜場景內(nèi)的潛在缺陷，監(jiān)管框架同樣須具備動態(tài)進(jìn)化能力：設(shè)立專家委員會，按周期評估新興技術(shù)風(fēng)險，為政策的調(diào)整給出依據(jù)；實施“沙盒監(jiān)管”模式試點，讓企業(yè)在可控環(huán)境中試驗智能穿戴設(shè)備融合電子病歷這類新功能，在風(fēng)險可掌控的狀態(tài)下加速技術(shù)成熟。

本文系2023年黑龍江省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃研究課題：智慧體育賦能健康中國建設(shè)研究（項目編號：23TYD157）。

（作者單位：哈爾濱體育學(xué)院體育人文與社會學(xué)院）