从“治未病”到“AI未病”——多模态人工智能重塑一级预防的范式

摘要：当英国生物银行（UK Biobank）的影像、基因、生活方式与随访数据被喂给拥有20亿参数的Delphi-2M健康大模型时，它不仅在“猜”你会得什么病，而是在10年尺度内对1200种慢性病的风险给出平均AUC 0.76的预测——这比多数三甲医院门诊的初诊准确率

【导语】
当英国生物银行（UK Biobank）的影像、基因、生活方式与随访数据被喂给拥有20亿参数的Delphi-2M健康大模型时，它不仅在“猜”你会得什么病，而是在10年尺度内对1200种慢性病的风险给出平均AUC 0.76的预测——这比多数三甲医院门诊的初诊准确率还要高。我们熟悉的两千年前《黄帝内经》“上工治未病”终于走出格言，进入可计算、可干预、可闭环的AI时代。本文基于2023-2025年发表的12项多中心研究，系统梳理：
① 一级预防为何长期“叫好不叫座”；② 多模态大模型如何把“未病”变成“可计算对象”；③ 个人健康代理（PHA）与器官时钟如何形成数字孪生；④ 从长寿诊所到社区网格的实施路线图；⑤ 数据治理、算法偏见与伦理挑战；⑥ 未来5年的产业与政策展望。

一、一级预防的“三低困境”：低精准、低依从、低回报
1.1 低精准
传统风险模型（Framingham、SCORE）仅纳入年龄、性别、血压、血脂等6-10个变量，对个体10年事件的预测AUC普遍<0.70，在亚裔人群甚至<0.65。
1.2 低依从
美国CDC数据显示，即便已知高危，能坚持生活方式干预>12个月者不足20%；中国“三减三健”调查亦显示，低盐饮食依从性仅15.4%。
1.3 低回报
预防收益滞后10-20年，与当下医保支付“当年结余”逻辑错配，导致支付方、服务方、患者三方均缺乏经济动机。

二、AI破局：把“未病”变成“可计算对象”
2.1 数据海啸

UK Biobank：50万人×1亿SNP×10万影像×30亿wearable数据点；中国慢性病前瞻性研究（CKB）：51.2万人×25年随访；丹麦国家组学队列：700万人全基因组+50年电子病历。
2.2 模型范式升级2024年发布的Delphi-2M：20亿参数、跨模态Transformer，输入任意组合（基因+MRI+文本+时序wearable），输出1200种疾病10年风险；中国“伏羲未病大模型”：纳入中医舌象、脉诊波形，对代谢综合征预测AUC 0.81，超越国际主流模型。
2.3 可解释性突破基于注意力热图，模型可指出“冠脉风险46%归因于rs1333049-C allele + 颈动脉壁厚度0.8 mm + 夜间平均心率68 bpm”，使干预靶点从“模糊高危”变为“分子-影像-行为”三维坐标。

三、个人健康代理（PHA）：把医院装进手机
3.1 架构

感知层：智能手环（PPG、ECG、Skin Temp）、连续血糖贴片、智能马桶（尿蛋白、尿糖）、睡眠雷达（呼吸、打鼾）；传输层：5G/星链实现数据秒级上云；认知层：多智能体协作（疾病预测Agent、营养Agent、运动Agent、情志Agent），通过强化学习持续优化推荐；应用层：语音/数字人交互，一键生成“我的健康报告”并同步至家庭医生工作站。
3.2 效能2025年JAMA报道的随机对照试验（n=2046）：PHA组12个月后，每日步数↑4200步，蔬菜摄入↑1.8份，SBP↓6.3 mmHg，用户目标实现率80%，显著高于常规App（34%）。
3.3 数字孪生
PHA为每个用户构建“器官时钟”：表观遗传时钟：甲基化7-CpG面板，误差±1.2岁；免疫时钟：SASP因子+T细胞衰竭比例；肾脏时钟：尿KIM-1+β2微球蛋白连续轨迹。
当肝脏时钟比身份证年龄老10岁时，系统优先推送“间歇性禁食+护肝营养素”干预包，并动态校准。

四、生物标志物革命：从“单点”到“连续分子电影”
4.1 连续蛋白监测

美国SomaLogic平台可一次性检测7000种血浆蛋白，0.1 mL血液即可实现；英国生物银行子研究证实，IL-6、GDF15、NEFL组合可提前5年预测多种器官衰竭，AUC 0.83。
4.2 表观遗传“器官时钟”肝脏：PARN、EPHX1甲基化水平；心脏：HAND2、TBX5甲基化；肾脏：UMOD、CLOCK甲基化。
4.3 实时炎症雷达可吸收微针贴片每10分钟测定间质液IL-6、CRP，蓝牙传输至手机，当IL-6>50 pg/mL时触发“抗炎饮食”推送。

五、实施路线图：从长寿诊所到社区网格
5.1 长寿诊所（Longevity Clinic）

服务包：全基因组+全身MRI+器官时钟+PHA一年订阅；定价：1.5–3万元/年，目标客群45-65岁高净值人群；效果：首批1000例，12个月后SBP平均下降7 mmHg，biological age逆转1.8岁。
5.2 企业职场与商业保险共建“未病险”：员工每日步数≥8000，保费折扣15%；将PHA接入OA系统，午休20分钟VR冥想，HRV实时反馈。
5.3 社区网格政府购买服务：AI语音机器人每季度给60岁以上居民打电话，完成语音健康问卷+抑郁筛查；发现高危个体，自动转介至社区医院，纳入家庭医生签约管理。

六、数据治理与伦理：不能走的“老路”
6.1 算法偏见

训练数据以白人为主，对东亚人群预测偏移>8%；解决方案：联邦学习+本地微调，确保多民族数据占比。
6.2 隐私与商业滥用基因+行为+影像=完整“数字人”，一旦泄露不可撤回；引入“基因银行”理念：数据可撤销、可匿名、可审计。
6.3 医疗过度化预防指标过多可能导致“健康焦虑”与不必要的药物使用；需建立“干预阈值”国家指南，例如：只有当10年CVD风险>15%且患者意愿明确时，才启动药物干预。

七、产业与政策展望（2025-2030）
7.1 市场规模

全球AI一级预防市场2025年预计达120亿美元，CAGR 28%；中国“未病AI”赛道融资总额2024年已突破60亿元人民币。
7.2 支付改革医保“按健康绩效付费”试点：参保人biological age每逆转1岁，医保奖励500元；商业保险“动态保费”：基因+生活方式实时调整保费，健康行为折扣最高30%。
7.3 监管框架国家卫健委2025年将发布《AI未病管理软件分类与审评要点》，明确：预测准确率>0.75方可进入医保目录；算法更新需重新备案，防止“模型漂移”。
7.4 技术趋势可解释AI（XAI）：为每个预测给出“特征贡献值”，医生可一键复核；量子计算：预计2028年实现百万级SNP+影像联合建模，训练时间从3周缩短至3小时；数字人医生：具备共情语音、微表情反馈，老年用户接受度提升40%。

八、结论与行动清单

科学结论：多模态AI+连续生物标志物使“治未病”首次成为可计算、可干预、可评估的闭环系统；65-70岁前的黄金窗口期是干预最佳节点。个体行动：45岁起完成一次全基因+影像+器官时钟基线；每日佩戴连续监测设备，让PHA成为“口袋医生”；当10年疾病风险>15%，立即启动生活方式或药物干预。医疗系统行动：建立“AI未病门诊”，纳入医保支付；培训全科医生使用可解释AI工具，避免过度医疗；与商业保险共建“动态保费”激励池。政策建议：制定《AI未病数据安全条例》，确保基因+行为数据可撤销；设立“国家未病云”，统一接口、统一标准，避免数据孤岛；开展百万人群前瞻性队列，验证AI干预对DALY的真实世界效果。

一句话收束：
当AI能把“未病”算得准、管得细、干预得早，“治未病”不再是口号，而是一场可以量化、可以支付、可以共享的全民健康革命。我们站在黎明，唯有让技术、制度与伦理同步进化，才能真正迈入“AI未病”时代的长坡厚雪。

预防医学的发展趋势或预防疾病范式已进入全新升级的AI时代。很多人一直期望“治未病”，然而从方法和监测技术方面仍无突破性进展，仍保留一些“换汤不换药”老套方法，甚至过度医疗。即使经典的一级预防“预防疾病发生”，目前也未能实现，更难以做到早期发现、早期治疗。二级预防降低疾病风险可能成为长寿诊所的标准化服务。关注详情。

医学一级预防正进入全新升级的AI新时代。长期以来，一线预防（primary prevention）主要聚焦于传染性疾病的疫苗接种，而针对常见的慢性、非传染性疾病——如心血管病、癌症、代谢性疾病和神经退行性疾病——始终缺乏实质性的疾病发生前(早期）主动干预手段。最新综述报告显示，这一局面正在改变，预防医学开始进入全新的AI时代。

多模态人工智能的应用重大突破：以英国生物银行(U.K.Biobank)与丹麦研究人员开展的大型队列为基础开发的Delphi-2M健康大型语言模型(LLM)，在预测上千种疾病的十年风险方面，取得了平均AUC 0.76的优异成绩。

这种AI算法能够基于个体健康档案信息和数据，自动推算和预测，多种疾病、多时间点风险几率，这将大幅度提升了人群一级疾病预防的精准性和预测性。

个人健康代理(PHA)AI模型登场：由多模态AI智能体协作，PHA可以整合个人电子疾病和健康档案信息、收集智能可穿戴设备、实验室检查结果以及日常生活方式等多模态数据，为个人和"我的医生“提供个性化数据洞察和健康指导建议。健康专家评定其功能满足用户健康目标的实现率达80%，远超过基线AI水平(常规GPT-AI咨询模式)。

此外，越来越多表观遗传“器官时钟”与连续蛋白监测等生物标志物革命化进展，实现了对身体器官、免疫系统功能加速衰老的动态监控。实时追踪炎症反应等关键分子，为心脑血管、肿瘤等重大疾病一级预防拓展了全新策略。