人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的最初突破主要集中在分類任務(wù)，即通過(guò)模式識(shí)別來(lái)診斷疾病。例如：

醫(yī)學(xué)影像分析：深度學(xué)習(xí)算法在 X 光片、超聲波或心電圖（ECG） 的診斷能力上，往往可以超越人類醫(yī)生。

病理學(xué)檢測(cè)：AI 已廣泛用于檢測(cè) 肺部結(jié)節(jié)、乳腺癌、腦卒中 等疾病，提高篩查效率。

電子健康記錄（EHR）分析：AI 還能從電子病歷中提取關(guān)鍵信息，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療方案決策。

然而，預(yù)測(cè)能力遠(yuǎn)比診斷更具挑戰(zhàn)性，因?yàn)樗婕伴L(zhǎng)期健康趨勢(shì)建模、個(gè)體化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和多因素綜合分析。

預(yù)測(cè)性 AI 的核心目標(biāo)是評(píng)估患者未來(lái)發(fā)生疾病或臨床事件的風(fēng)險(xiǎn)，而不僅僅是識(shí)別當(dāng)前疾病。例如：

心電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)：即使目前未檢測(cè)到房顫（AF），AI 仍然可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)未來(lái)罹患房顫的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)。

生命體征、睡眠模式和活動(dòng)數(shù)據(jù)：這些數(shù)據(jù)不僅能用于健身或睡眠追蹤，還可以預(yù)測(cè)未來(lái)因心力衰竭住院的風(fēng)險(xiǎn)。

要實(shí)現(xiàn)這一預(yù)測(cè)能力，AI 需要整合多種數(shù)據(jù)源，并將其與臨床結(jié)果相關(guān)聯(lián)。目前，醫(yī)療數(shù)據(jù)仍然是孤立的，如影像數(shù)據(jù)、ECG、智能手表數(shù)據(jù)、電子病歷和醫(yī)保住院數(shù)據(jù)等都分別存儲(chǔ)。如果能在患者層面整合這些數(shù)據(jù)，就可以構(gòu)建多維度、縱向的數(shù)據(jù)集，從而訓(xùn)練 AI 模型進(jìn)行更精準(zhǔn)的健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。

如何實(shí)現(xiàn) AI 預(yù)測(cè)健康風(fēng)險(xiǎn)？——以心電監(jiān)測(cè)為例

第一步：心律失常的 AI 診斷

早在 2019 年《Nature Medicine》 期刊（Hannun AW et al.）的研究中，就已證實(shí) AI 可用于高效診斷心律失常（AF），并在后續(xù)研究中進(jìn)一步優(yōu)化了算法。

第二步：預(yù)測(cè)未來(lái)的房顫風(fēng)險(xiǎn)

AI 還可以檢測(cè)微小的心臟結(jié)構(gòu)和電信號(hào)變化，這些變化可能意味著未來(lái)罹患房顫的可能性增加。通過(guò)持續(xù) 14 天的心電圖監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，AI 可以識(shí)別人類醫(yī)生難以察覺(jué)的細(xì)微模式，從而預(yù)測(cè)未來(lái)房顫的可能性。

第三步：擴(kuò)展到更廣泛的健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

AI 進(jìn)一步結(jié)合其他生物指標(biāo)，可以預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)生中風(fēng)或心力衰竭的可能性，因?yàn)檫@兩種疾病通常由房顫引發(fā)。

通過(guò) AI 監(jiān)測(cè)生命體征數(shù)據(jù)，可以在心衰惡化前提供預(yù)警，讓醫(yī)生提前干預(yù)，避免住院風(fēng)險(xiǎn)。

遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)患者健康數(shù)據(jù)的做法早在 30 多年前就已存在。上世紀(jì) 90 年代，植入式心臟設(shè)備（如起搏器和除顫器）的制造商就開(kāi)發(fā)了遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

如今，隨著傳感器微型化的發(fā)展，遠(yuǎn)程健康監(jiān)測(cè)變得更加普及：

如智能手表 可檢測(cè)持續(xù)的不規(guī)則脈搏，并提醒用戶可能存在房顫風(fēng)險(xiǎn)，使其盡早就醫(yī)。

AI + 可穿戴設(shè)備 結(jié)合 ECG、生命體征、睡眠數(shù)據(jù)等信息，建立長(zhǎng)期健康模型，以便在臨床事件發(fā)生前就識(shí)別健康風(fēng)險(xiǎn)。

例如：預(yù)測(cè)房顫、心力衰竭或睡眠呼吸暫停的發(fā)生。

監(jiān)測(cè)慢?。ㄈ缣悄虿　⒏哐獕海┑膼夯厔?shì)，并在住院風(fēng)險(xiǎn)增加時(shí)預(yù)警。

然而，AI 預(yù)測(cè)模型必須足夠精準(zhǔn)，否則可能會(huì)造成誤報(bào)，影響醫(yī)生的判斷。

未來(lái)，預(yù)測(cè)性 AI 可以應(yīng)用在兩個(gè)主要層面：

（1）患者級(jí)別：精準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

目前，醫(yī)生依賴于傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具，但它們僅考慮少數(shù)變量，預(yù)測(cè)能力有限。

AI 通過(guò)整合數(shù)百個(gè)變量（如基因、ECG、生命體征），計(jì)算更精準(zhǔn)的個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，幫助醫(yī)生做出更好的治療決策。如，AI 可確保所有房顫患者都接受符合指南的抗凝治療，從而降低中風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)。

（2）人群級(jí)別：優(yōu)化醫(yī)療資源

預(yù)測(cè)性 AI 可篩選高風(fēng)險(xiǎn)人群，提前采取預(yù)防措施，降低急診和住院率。

一些醫(yī)療系統(tǒng)正在測(cè)試生成式 AI 代理（如虛擬護(hù)士），用于遠(yuǎn)程隨訪和慢病管理，提升患者依從性。

預(yù)測(cè)性 AI 正在推動(dòng)醫(yī)療模式從 “被動(dòng)診療” 向 “主動(dòng)預(yù)防” 過(guò)渡。AI 需要整合多維度健康數(shù)據(jù)，并進(jìn)行長(zhǎng)期趨勢(shì)分析，才能實(shí)現(xiàn)真正精準(zhǔn)的健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。

未來(lái)，預(yù)測(cè)性 AI 將與醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）、遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)設(shè)備、可穿戴設(shè)備深度融合，形成更全面的智能醫(yī)療生態(tài)。

總之，AI 不是要取代醫(yī)生，而是要讓醫(yī)生更聰明、更高效。隨著 AI 預(yù)測(cè)能力的不斷成熟，醫(yī)療保健將變得更精準(zhǔn)、更普惠，讓每個(gè)人都能更早發(fā)現(xiàn)健康風(fēng)險(xiǎn)，享受更長(zhǎng)壽、更健康的生活。