开创“主动健康模式”新时代：自主管理、精准预测、智能预警、有效干预

《“健康中国2030”规划刚要》强调了主动健康的概念，但截至目前，主动健康理念尚未形成规范化体系，亟须构建一套具有中国特色的主动健康管理（PHM）模式。

本文剖析了中国健康管理学科的发展历程，提出开创“主动健康模式”新时代所需要的5个发展维度，探讨了主动健康管理新模式所需的支撑条件和技术体系，总结了主动健康管理模式在健康管理学、数据生态领域、人工智能、社区实践、循证医疗发展中存在的问题和未来攻关方向。

主动健康模式是坚持政府主导，充分调动全社会的积极性，强调个人是健康的“第一责任人”，以信息学和生物组学等新技术为支撑，推行健康生活方式，有效监测和干预健康危险因素，促进全民健康的健康管理新模式。

中国健康管理事业发展至今，经历了“健康管理奠基”“健康管理理论初步形成”“健康管理发展和深化”“健康管理腾飞”这4个阶段，主动健康管理的理念已成为当下实现健康中国战略的重要组成部分。

主动健康管理新模式的构建

主动健康管理主要通过5个维度发展提高公民健康管理水平，促进全民主动健康管理新模式。

主动健康管理发展维度

维度1：提升“主动健康管理素养”

提升健康管理素养是提高全民健康水平最根本、最经济、最有效的措施，也是推行主动健康管理模式的基石。

健康管理服务行业和医疗行业紧密相关，但健康管理行业的服务覆盖面更为广泛，不仅为住院患者提供相应服务，更为健康和亚健康人群提供筛查及干预等相应健康管理性质的服务。

提升居民的健康素养，不仅需要提升群众的综合健康素质，更需要提升医疗卫生从业人员的健康素养，即将健康素养纳入从业人员的执业准入和职业晋升中的评价考核中。

维度2：精准预测“健康风险”

健康风险指在人的生命过程中，因诸多因素导致疾病、伤残以及健康损失的可能性。

世界卫生组织（WHO）使用了“伤残调整寿命年（DALY）”的度量单位，健康风险所致的DALY越大，表明对公众健康的不良影响越严重。

政府部门应在医疗机构和健康管理机构沟通的基础上，加强信息调研和数据收集，对健康风险和其不良影响进行评估，并积极制定政策与措施减少或者根除对应的健康风险。

维度3：智能预警“健康事件”

主动健康管理旨在覆盖所有社会群体，围绕个人的全生命周期不断运行，实行动态性管理，借助大数据、人工智能等技术，打造健康数据中心、集中式、远程化的“数字监测系统”，通过科技手段分析健康事件，提前预警和预测并减少风险因素，从而实现有效防控。

维度4：有效干预“健康结局”

有效的健康干预是对个体或群体的健康状况进行评价的过程，有效的公共卫生类干预方式需要应用到不同的社会层面以实现效果最大化。

为了加强干预的有效力度，需要对各个层面实施最能产生预期结果的干预措施；不同的干预措施和项目需要基于其有效力度以及本层次群体接受度构思规划，保证健康干预的有效性。

维度5：全面提升“健康水平”

重点强调要加强主动健康管理教育，鼓励积极开展主动健康管理服务，促进主动健康监测及调控的技术产品、探索新型主动健康管理服务模式及开发服务共享云平台等应用。

通过提升以上4个发展维度发展，全面提高居民健康水平，促进全民健康。

主动健康管理新模式的

支撑条件和技术体系

理念变革及政策支持

要发展主动健康管理服务这一理念，真正落实到居民身上，政府必须占主导作用。

主动健康管理新模式涵盖了多方面的综合健康理念，旨在通过居民主观的预防方式有效控制疾病的发生和发展，可以提升居民健康素养，减少医疗资源浪费，提升全民健康水平的同时带动医疗健康产业蓬勃发展。

该模式还可以协助控制医疗成本、解决慢性疾病及老龄化问题，促进医疗改革，对于实现建设健康中国的目标具有推进作用。

信息技术与物联网技术

中国已在信息产业、互联网、移动通信和大数据等领域赶上世界先进水平，将传统卫生服务转型为信息化服务产业。

由各级健康大数据中心及集成平台支持，凭借算法技术，利用第四、五代移动通信技术网络资源结合移动端应用，对居民健康信息进行动态采集、更新和存储。

此外，互联网+医防融合和管理的模式旨在开发健康检测技术与产品、健康评估技术与产品、健康干预技术与产品以及医疗健康一体化服务跨区域共享云平台，实现医疗资源共享化，让居民可以全方位了解和管理自身健康。

主动健康管理技术路线

在实际操作中，居民可以基于健康数据提出医疗需求，医生可以调取患者健康档案，完成健康咨询，提升居民的就医体验和提高治疗效率。

总之，在大数据和信息技术的支持下，健康医疗行业通过整合现有资源，提高行业运营效率，实现个性化的健康管理。

健康监测技术及产品

从2010年开始，运动与健康监测领域的技术发展快速，出现了更多形式的生物信号采集方式，以完成不同类型的监测功能。

从单纯的距离定位功能，发展到如今具有心脏监测、睡眠监测、呼吸状态监测、全面的运动监测等功能。

在医疗辅助方面亦取得巨大突破，以往的概念性产品现已逐步踏入专业医疗门槛。

健康行为干预技术及产品

健康干预行为指任何与疾病预防、增进健康、维护健康及恢复健康相关的行动。

从临床医学与预防医学的角度出发，健康行为干预是结合疾病发生发展的风险因素，采取措施改善人群的非健康行为。

通过运用居民人工智能、智联网、数据共享等新技术，为全人群开发主动健康智能行为干预技术和产品。

社区示范与评价研究

将健康促进落地示范社区，让民众受益是主动健康的重要环节。示范区由政府统筹，专家指导，数据支撑和居民全面参与构成。

建立一体化、主动连续、闭环管理服务的示范区旨在展示主动健康各项新技术新产品以及新理念的实施效果，是新产品、新机制的试验田。

示范区建设的第一步是通过基线调研了解居民的健康管理需求，再到健康管理新产品的应用，并全面实施健康管理新机制，最后通过示范区评价研究评估实施效果。

建立社区主动健康管理水平评价体系主要包括建立健康管理指标、评估健康管理服务水平以及评价健康管理能力。

这项工作的意义在于界定了主动健康管理理念的合理性及评估各项实施工作的最终成果。

“五位一体”的

主动健康管理服务特点

当前，中国主动健康管理服务的模式和机制尚未健全。“五位一体”的主动健康管理服务有以下5个特点：

便捷式

主动健康管理服务需要面向社区，结合相关机构组织，发展并运用专业快捷的服务模式自动采集健康信息、实时干预健康风险。

同时，便捷的健康管理模式会帮助公民健康知识的普及和健康素质的提升，提高居民参与主动健康管理的积极性，促进全民健康的全面发展。

定制化

全面的主动健康管理模式需要为各个地域和年龄段的居民提供定制化服务。

因此，健康管理服务需要配合当地相关部门，结合各地的社会差异，切身考虑受众群体的多样性需求，做到因人而异、因地制宜、科学配置、动态调整。

智能化

主动健康管理服务需要可靠的健康数据库，以提供安全可靠的数据存储方式。

在确保用户隐私和数据安全的同时，运用信息技术和人工智能等技术实现健康医疗数据管理，鼓励支持相关行业的创新与发展。

提供基于医疗大数据的个性化健康服务，注重全人群全周期的健康状况，实现智能监测、预警、干预和管理的主动健康模式。

精准化

精准的个性化医疗是主动健康管理的基础。

通过信息技术进行生物标记物的分析、鉴定、验证及应用，从而精确寻找到疾病的原因和治疗靶点，对疾病的不同状态和过程进行精确分类，实现对疾病和特定患者进行个体化精准治疗，提高疾病治疗和预防的效益。

此外，对居民健康状态靶向干预，建立用户画像，对其数据动态追踪，实现数字化主动健康管理。

连续性

主动健康管理服务要求覆盖健康管理全过程。

社区健康自主管理连续服务平台和跨区域共享云平台的建设，解决了主动健康管理服务的连续性问题。

目前主动健康管理相关技术及产品针对不同人群，已在国内部分示范区开展连续性的数据采集，以实现跨地域共享、多标准化统一，以及健康监测和治疗。

主动健康管理新模式的

实践技术要点和攻关方向

健康管理学

目前，中国健康管理学的发展仍然与国际水平存在一定的差距，首先在健康评估、健康维护、健康运行等方面需要进一步加强。

其次，公众认知度不高，绝大部分人还处于疾病治疗阶段，健康管理意识不强。

另外，健康管理运作机制仍不成熟且存在信息不共享瓶颈。

循证发展

循证医学模式于20世纪末诞生，目前尚处于早期发展阶段，面临诸多挑战。

由于社区健康管理服务资源的有限和稀缺，需要通过技术创新与多学科融合推动循证医疗管理发展以提高健康服务的科学性。

循证医学可以采用“互联网+慢病管理”模式，将新一代科学技术与线下医疗服务结合，打造“一站式智能医疗慢病管理解决方案”。

数据生态

当前中国健康信息系统多样化，标准和规划尚不统一。

可以通过建立区域医疗卫生信息平台或区域医疗大数据中心，制定卫生行业统一数据标准，完成数据整合及运用。

此外，需要强化机器学习方法，更深层次地挖掘、分析各类健康信息。

社区实践

主动健康管理的社区实践需要把理论基础结合不同社区的特点和需求，建议通过地域群体的不同特质划分社区类型。

在进行社区实践之前，相关人员和部门需要对各个社区进行深入调研，在实践中还需不断了解社区的特异性和群体的主动健康需求，根据实践实时进行调整，提供全方位、精准和多元化的社区主动健康服务。

目前社区实践还处于探索阶段，社区硬件设备部署存在一定的困难，社区实践的服务类型也较单一，社区健康服务的多样化和精准化还有待突破。

结论

推进主动健康管理是提升国民健康素养、弥补医疗卫生资源短缺、大幅降低医疗卫生支出、建设健康中国的重要任务。

建立高效的主动健康管理服务模式大幅提升全民健康素养水平，降低国家、个人医疗成本的重要措施。

需要以政府为主导，调动个人责任主体的积极性，以信息学和生物组学新技术为支撑，实现主动管理、精准预测、智能预警、有效干预，全面提升健康管理水平。

主动健康管理模式的开展需要专业人士的支持，良好的数据生态共享环境及人工智能技术的支撑，通过循证研究方法，对主动健康管理的实践工作进行科学评价，以全方位覆盖居民的健康管理领域，从而全面提升健康管理水平，实现健康中国战略。

本文作者：弓孟春，刘莉，王媛媛，陈华娟，梁效玮，邓光璞，朱宏作者简介：弓孟春，南方医科大学卫生与健康管理研究院，研究员，研究方向为医学信息学、卫生技术评估、罕见病相关卫生政策及医学教育等；朱宏（通信作者），南方医科大学卫生与健康管理研究院，研究员，研究方向为健康管理、卫生经济学等。