Apple Heart Study 的共同首席研究員、斯坦福大學醫(yī)學教授 明圖·圖拉基亞博士（Dr. Mintu Turakhia），在患者護理、臨床試驗、數(shù)據(jù)科學、人工智能、醫(yī)療設備監(jiān)管及數(shù)字健康產品的創(chuàng)建和商業(yè)化方面擁有 25 年以上的經(jīng)驗。他認為，未來，人工智能的重點將從診斷疾病轉向預測健康風險，從而推動主動性和預防性醫(yī)療的發(fā)展。

人工智能在醫(yī)療領域的最初突破主要集中在分類任務，即通過模式識別來診斷疾病。例如：

醫(yī)學影像分析：深度學習算法在 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。

病理學檢測：AI 已廣泛用于檢測 肺部結節(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鍵信息，輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案決策。

然而，預測能力遠比診斷更具挑戰(zhàn)性，因為它涉及長期健康趨勢建模、個體化風險評估和多因素綜合分析。

預測性 AI 的核心目標是評估患者未來發(fā)生疾病或臨床事件的風險，而不僅僅是識別當前疾病。例如：

心電監(jiān)測數(shù)據(jù)：即使目前未檢測到房顫（AF），AI 仍然可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)未來罹患房顫的風險信號。

生命體征、睡眠模式和活動數(shù)據(jù)：這些數(shù)據(jù)不僅能用于健身或睡眠追蹤，還可以預測未來因心力衰竭住院的風險。

要實現(xiàn)這一預測能力，AI 需要整合多種數(shù)據(jù)源，并將其與臨床結果相關聯(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。如果能在患者層面整合這些數(shù)據(jù)，就可以構建多維度、縱向的數(shù)據(jù)集，從而訓練 AI 模型進行更精準的健康風險預測。

如何實現(xiàn) AI 預測健康風險？——以心電監(jiān)測為例

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 AI 可用于高效診斷心律失常（AF），并在后續(xù)研究中進一步優(yōu)化了算法。

第二步：預測未來的房顫風險

AI 還可以檢測微小的心臟結構和電信號變化，這些變化可能意味著未來罹患房顫的可能性增加。通過持續(xù) 14 天的心電圖監(jiān)測數(shù)據(jù)，AI 可以識別人類醫(yī)生難以察覺的細微模式，從而預測未來房顫的可能性。

第三步：擴展到更廣泛的健康風險預測

AI 進一步結合其他生物指標，可以預測未來發(fā)生中風或心力衰竭的可能性，因為這兩種疾病通常由房顫引發(fā)。

通過 AI 監(jiān)測生命體征數(shù)據(jù)，可以在心衰惡化前提供預警，讓醫(yī)生提前干預，避免住院風險。

遠程監(jiān)測患者健康數(shù)據(jù)的做法早在 30 多年前就已存在。上世紀 90 年代，植入式心臟設備（如起搏器和除顫器）的制造商就開發(fā)了遠程監(jiān)測系統(tǒng)。

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

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

AI + 可穿戴設備 結合 ECG、生命體征、睡眠數(shù)據(jù)等信息，建立長期健康模型，以便在臨床事件發(fā)生前就識別健康風險。

例如：預測房顫、心力衰竭或睡眠呼吸暫停的發(fā)生。

監(jiān)測慢病（如糖尿病、高血壓）的惡化趨勢，并在住院風險增加時預警。

然而，AI 預測模型必須足夠精準，否則可能會造成誤報，影響醫(yī)生的判斷。

未來，預測性 AI 可以應用在兩個主要層面：

（1）患者級別：精準風險評估

目前，醫(yī)生依賴于傳統(tǒng)風險評估工具，但它們僅考慮少數(shù)變量，預測能力有限。

AI 通過整合數(shù)百個變量（如基因、ECG、生命體征），計算更精準的個性化風險評分，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，從而降低中風風險。

（2）人群級別：優(yōu)化醫(yī)療資源

預測性 AI 可篩選高風險人群，提前采取預防措施，降低急診和住院率。

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

預測性 AI 正在推動醫(yī)療模式從 “被動診療” 向 “主動預防” 過渡。AI 需要整合多維度健康數(shù)據(jù)，并進行長期趨勢分析，才能實現(xiàn)真正精準的健康風險預測。

未來，預測性 AI 將與醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）、遠程監(jiān)測設備、可穿戴設備深度融合，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 預測能力的不斷成熟，醫(yī)療保健將變得更精準、更普惠，讓每個人都能更早發(fā)現(xiàn)健康風險，享受更長壽、更健康的生活。

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