痛风正在让20岁至30岁的年轻人感受到疼痛。这一人群的高尿酸血症检出率从2010年的18.7%，快速增长到2018年的35.4%。
近日，全国首个人工智能大健康管理平台在广东省第二人民医院（以下简称“广东省二医”）上线，平台瞄准的不是患者，而是庞大的健康人群。通过AI及大数据分析个体的健康情况，描绘“健康画像”，预测健康走势，开出健康处方。
“平台的诞生将让‘只检不管’成为历史。”广东省二医党委书记、院长田军章坦言，传统的健康管理中，存在着诸多的痛点。比如只注重静态异常指标的发现，缺乏对个人健康的长期趋势跟踪管理。当指标真有问题的时候，其实已经属于疾病状态，体检可以发现疾病，但没有做到预防疾病。大部分的体检缺乏有效的健康干预计划, 让异常指标持续异常，没有体现健康管理的真正作用。
为摸清现代人的健康状态，广东省二医分析了2007年至2018年之间52万人次的体检数据，研究分析出首部《广东省人工智能大健康管理蓝皮书》，绘制出了广东人的基础“健康画像”：肥胖患病率6.6%、高尿酸血症30.3%、高血糖5.4%、高血压10.2%、高血脂15.9%和骨质疏松8.2%。
蓝皮书上的曲线与医院门诊的现状是一致的。“曾经有一个单位8个人的办公室里先后有3个人来我这里被诊断为痛风。”广东省二医风湿免疫科主任、主任医师李天旺介绍，门诊上越来越多的年轻人被诊断为患有痛风，其中许多是90后。
慢病防控形势严峻，“特别需要注意的是高尿酸血症作为代谢综合征中的‘新贵’，检出率异常高。”《广东省人工智能大健康管理蓝皮书》的主要撰写者、广东省二医临床流行病与方法学中心主任黎国威指着这一畸高的曲线，提醒社会要关注慢病对20岁至30岁人群的影响。
记者发现，该平台有“健康画像”、健康监控等14项功能，从检测、评估、干预、监测四方面对人体健康进行管理，实现数字健康管理闭环。市民在平台上做健康档案的时候就会发现，系统会自动梳理判别高、中、低风险指标。输入关键指标以及历史数据，系统会通过人工智能输出一幅预测线图，为进一步“治未病”提供支持。
广东省二医信息科主任连万民介绍，该院召集多学科博士专家、学者，基于国家健康标准以及医院大量临床和体检数据，耗费了两年多创新研发大健康管理平台，创新建立人工智能健康知识图谱。在平台上，AI西医可以智能诊断300多种常见病，AI皮肤对34种常见皮肤病的准确识别率达到了95%，AI中医可以帮助人们辨识体质。
人工智能将使健康管理发生革命性的变革，在运用海量数据得出疾病基本模型后，可有效为个体数据做出风险评估，从而进行个体干预指导。医院将结合这些基线数据和结局指标，建立起预测未来发病的风险模型，描绘出群体的累计发病率。
“基于体检的人群建立稳定的长期队列，定期随访，结合基线数据和结局指标，可以建立起预测未来发病的风险模型、描绘出群体的累计发病率。”黎国威表示，把个体的具体体检指标（如身高、血压、家族史等）输入疾病的风险预测模型后，可预估到个体未来发病的风险，为个性化的健康管理和干预提供数据支持和科学依据。例如基于大队列的随访数据可建立起未来三五年内的痛风发病风险模型。他把某人的具体资料输入模型后，就可以预测此人在未来三五年内患痛风的概率，这将会为个性化管理与干预提供科学的数据支撑。
田军章表示，未来的健康管理适应时代发展、社会需求与疾病谱的改变，“还没有出现疾病的时候，在各项指标持续变化时，基于人工智能的风险模型将可以绘制出专属个人的健康画像”。
据透露，该平台免费向公众开放，很快将在社区、企事业单位以及基层医疗机构推广应用。基层尤其迫切需要健康管理手段，在家中就可以对健康状况进行实时监测、疾病预警、慢病筛查、主动干预、个性化评估，让群众“生得优、活得长、不得病、少得病、病得晚”，实现健康由被动式管理向自我管理的转变。接下来，广东省2277个省定贫困村的村医都将用上这个大健康管理平台。
