摘要：随着健康知识的普及，越来越多的银发人群建立起主动健康的观念。赫力昂《2024中国主动健康洞察报告》发现，老年人期待更有效的疾病预测产品和服务、医疗咨询和健康跟踪服务，对个性化医疗服务的要求更高。
一滴血提前15年预测阿尔茨海默病
作者 | AgeClub卫元祺
前言
健康，始终是中老年人群的最大刚需。
随着健康知识的普及，越来越多的银发人群建立起主动健康的观念。赫力昂《2024中国主动健康洞察报告》发现，老年人期待更有效的疾病预测产品和服务、医疗咨询和健康跟踪服务，对个性化医疗服务的要求更高。
中老年人群不再满足于病后治疗，转而追求“治未病”：抗衰老、防慢病、延健康寿命，成为银发健康消费的关键诉求。
这一需求升级背后，是严峻的现实挑战：老年人普遍面临多病共存（平均3-4种疾病）、优质医疗资源可及性低等痛点。
AI疾病预测技术的爆发正逢其时。据央视新闻报道，2024年，复旦大学科研团队取得“人类健康与疾病蛋白质组图谱”突破性成果——能够通过检测人体血液中近3000种蛋白质的变化，再结合人工智能技术，预测心脏病、糖尿病、阿尔茨海默病等上百种疾病的潜在风险。其中，最早能提前15年发现阿尔茨海默病等疾病的迹象。
央视新闻报道
复旦大学科研院副院长、复旦大学附属华山医院神经内科副主任郁金泰表示，团队正在研发快速检测试剂盒，未来常规体检只需加做几十元的蛋白质检测，就能筛查重大疾病风险。就像现在测血糖血压一样方便，特别适合需要定期体检的中老年人。
AI技术的发展让疾病预测成为可能并逐步落地，能够大幅度提高疾病预测的准确性，加快疾病初筛和预诊断速度，满足银发人群主动健康的需求，减轻医疗工作者的工作负荷。
PART 01
3亿银发族的健康焦虑
与AI破局刚需
当前，我国60岁以上老年人口数量已经超过3亿，庞大的人口基数为AI医疗预测技术的训练和应用提供了条件。银发人群对健康和高质量生活的追求创造出巨大的市场，C端需求升级推动B端产品迭代，双方共同期待AI疾病预测技术的落地实践。
1. C端：对于银发人群，满足疾病早筛、健康监测需求
我国老年人群体，“长寿不健康”的问题较为突出，带病生存、多病共存的情况十分普遍：
国家卫生健康委的统计数据显示，我国有超过1.9亿老年人患有慢性病，其中75%的60岁及以上老年人至少患有1种慢性病，43%有多病共存（同时患有2种及以上疾病）。
于银龄人群而言，以阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease，以下简称AD）为代表的神经退行性疾病也是重大健康问题之一。《中国阿尔茨海默病报告2024》指出，因AD及其他痴呆导致的死亡人数，我国死亡人数为320715例，占全球的19.8%。
而“早筛查、早治疗”是应对各类慢性病最为有效的手段。
AI疾病预测技术既能通过体检等方式，对银龄人群，尤其是主动健康意识较强的新银发人群进行慢性病的疾病早筛，也可以借助可穿戴设备等产品，为银发人群提供全天候的健康监测和保护。
2. B端：对于商保，有助于实现赔付率优化
根据裕保科技对于各商业保险公司2024年保险行业理赔报告的分析，人身险赔付支出占比57%，其中健康险独占鳌头。从细分险种看，医疗险以45%的理赔占比位居榜首，赔付原因中恶性肿瘤占比68%。
随着国民平均寿命的延长和保险意识的提升，商业保险公司养老相关险种支付压力增大。银发人群失能风险大，疾病发生率较高，且身体情况较为复杂，过往数据较为缺乏，风险评估难度大，理赔成本高。
对于此问题，海外案例或许能有所启发。英国技术型护理公司Cera Care使用自研AI技术，借助数字平台为居家养老消费者匹配护理人员，护理人员能够随时借助系统了解患者的健康情况，也可以使用AI来预测患者潜在的病情恶化。
Cera Care官网显示，使用Cera技术和AI后，住院率下降最高达到70%。其与英国政府和NHS（英国公共医疗体系）进行合作，预计到2026年，每年将为 NHS 节省10亿英镑的医疗开支。
Cera Care官网
将AI疾病预测纳入保险公司的风险评估和保费设计中，将会大幅提高对客户评估的准确性，帮助险司合理定价，减轻赔付压力。
B端、C端急需AI疾病预测技术解决问题，而目前市面上的产品大多数只能起到监测作用，疾病预测技术多用于体检、疾病筛查等过程中，与居家养老需求的匹配度有待提升。
PART 02
两大落地范式：
体检革命 VS 可穿戴设备升级
头豹研究院《中国AI健康管理行业概览：以AI科技助力智能健康管理》报告数据显示，中国AI健康管理行业尚处发展初期，预计未来2023—2027年，市场规模将由11239.3亿元增加至25909.0亿元，老年康养是三大细分市场之一。
目前，AI医疗的应用在B端主要表现为智慧医院建设、帮助药物研发和辅助诊断；在C端主要表现为健康管理。
医院、养老机构和家庭已有“AI医疗+养老”的实践，具体在AI疾病预测技术，上述三个场景也有部分应用，落地成果最显著的两个方向是体检（疾病早筛）和智能可穿戴设备。AgeClub将现有落地方向整理如下：
1. 体检、疾病早筛
据前瞻研究院数据，2023年60岁以上银发人群每人每年体检次数约为1.5次，市场规模达到3902亿元。在国家倡导、子女支持的环境下，银发人群主动健康的意识增强，对体检更加热衷，体检项目多样化，每次体检的花费达到1200元。
前瞻研究院统计数据
体检是健康管理的开端。银发人群作为各类疾病的高发人群，一方面可以通过体检了解目前身体状况，对疾病进行预防，另一方面也可以提早发现疾病，前置治疗节点，优化治疗效果。
将AI疾病预测技术应用于体检中，不仅能够辅助医生对检测结果进行分析和处理，更重要的是能够借助海量数据对老年人的健康状况进行判断和预测，同时根据具体情况生成个性化的报告和建议，为居家养老提供指导。
癌症早筛赛道领头羊——美国液体活检公司Grail与梅奥诊所合作，将其癌症早筛技术Galleri应用于梅奥诊所癌症中心，专注于老年人群体，能够预测50多种癌症，且仅需使用血液样本进行检测，大大提高了检测速度。
2021年Grail宣布与美国领先医疗卫生体系Providence合作，推动多癌种早期检测，改善治疗效果。这意味着Grail的商业化进程迈上新台阶。目前，Galleri技术作为常规筛查的补充手段，相关产品在美国进入商业化阶段，但还没有获得FDA全面批准，尚未大规模应用。
癌症早筛是AI医疗行业的融资热点之一。Grail于2024年6月25日在美股上市，2020年提交上市招股书前融资总额超16亿美元，在2019至2020年间连续入选胡润全球独角兽榜单。
2. 可穿戴设备
AI疾病预测与可穿戴设备相结合，能够在对老年人身体状况的实时监测的基础上，提前预警健康风险，打破医院诊疗和居家康养的空间界限，更好地实现慢病管理、处理各类突发情况。
国家政策大力支持AI在居家养老设备中的应用。2022年，国务院发布《“十四五”国民健康规划》，明确提出“推广应用人工智能、大数据、第五代移动通信（5G）、区块链、物联网等新兴信息技术，实现智能医疗服务、个人健康实时监测与评估、疾病预警、慢病筛查等。”
目前市面上的主流智能手表设备，如华为Watch D、Apple Watch等已通过医疗器械认证，证明其能够实现对人体血压、血糖、心电图等的医疗级监测。但目前国内可穿戴设备只能实现健康监测功能，健康预测技术尚未被应用。
与大多数国内企业自研硬件设备不同的是，美国健康科技公司Cardiogram依靠Apple Watch数据开发软件“Cardiogram App”，通过智能手表传感器数据，实时监测用户心脏健康，并在此基础上预测各类心脏疾病风险。此外，Cardiogram App能够将老人的健康数据与其家人和医生实时共享，降低老年人主动进行健康管理的门槛。
Cardiogram App官网
PART 03
大厂生态卡位战
初创公司付费模式突围
AI健康预测行业在国内是一片蓝海，大厂、初创企业、医疗机构、险司都对其有所布局，并围绕“AI+疾病预测”技术开展跨行业合作，探寻未来技术商业转化的路径。
1. 大厂：人才、技术高地，探索多元模式
早在2017年，腾讯就跟投Grail B轮首期融资。首期融资共计9亿美元，腾讯的跟投动作显示出其对于在AI疾病早筛赛道布局的意图。2020年，腾讯天衍实验室联合微众银行研发医疗联邦学习框架，对脑卒中的预测准确率高达80%，成功落地疾病预测领域，但尚未实现商业转化。
阿里巴巴则在2017年成立达摩院，布局医疗AI，目前已取得突破性成果。
今年4月，阿里巴巴胰腺癌筛查AI模型DAMO PANDA被FDA认定为“突破性医疗器械”。根据公开报道，DAMO PANDADAMO PANDA以非侵入的方式提升早期胰腺癌的检出率，尤其适用于患者在体检或因其他疾病就诊时进行平扫CT的“机会性筛查”场景。
目前，DAMO PANDA正在国内多地科研试点。例如，2月在浙江丽水开启“医疗AI多癌早筛公益项目”，落地两家医院，将先从胰腺癌和骨质疏松两个病种入手展开早筛，并逐步接入肝癌、食管癌、胃癌等13个病种的筛查能力。3月宁波大学附属人民医院已筛查4万多人，AI从中找出2例常规检查未能发现的早期胰腺癌。
此外，阿里达摩院与体检龙头企业美年健康集团达成战略合作。双方将依托达摩院研发的“一扫多查”医疗AI技术，共同探索癌症、慢性病等多种重要疾病筛查，并在智能体检服务等领域开展合作。
美年健康集团与阿里巴巴达摩院战略合作签约仪式现场
图源美年健康集团
华为当前并不直接为C端提供医疗产品或服务，而是以自身技术与医疗行业进行合作。今年2月，广东省第二人民医院与华为联合发布叮呗健康大模型，先健科技参与研发。据报道，该模型为全国首个主动健康AI大模型，能够预测用户可能面临的疾病风险，如心脑血管疾病、呼吸疾病、糖尿病、癌症等慢性病，从而为用户提供个性化的健康管理建议。
2. 初创公司：深耕AI疾病预测技术，探索商业化路径
今年4月，专注于AI疾病预测的初创企业杭州每因智能科技有限公司（以下简称“每因智能”）完成千万元级种子轮融资。
据介绍，每因智能专注于利用人工智能技术赋能疾病风险预测和健康管理。公司的核心产品是基于公司自研疾病风险大模型的重大疾病风险预测平台和疾病风险管理AI智能体，从而为有重疾、慢病风险的人群提供由AI驱动的保险和疾病风险管理解决方案。
据36氪Pro报道，现阶段每因智能主要依靠商业保险作为支付手段，与政府和大型险司开展合作，通过“B端技术付费，C端订阅及风险分润”模式进行商业转化，未来将尝试开发更多面向C端的健康管理产品。
每因智能的AI驱动健康险解决方案 图源每因智能
在工信部相关研讨会上，郭潇宇表示，对于目前医疗AI规模化应用的准确率不足、风险分担机制两大瓶颈，每因智能通过聚焦于疾病预测而非诊断以及AI服务与保险产品的创新结合，探索出风险转移与责任分摊的可行路径。
3. 体检企业、保险公司：整合资源，打造差异化产品
2025年3月，麦肯锡提出：“若保险和康养能够充分结合，生成式AI将带来约3000亿美元的生产力提升空间。”
中国人寿财险AD专病保险产品包含“关爱脑健康”服务项目，其中鹰瞳科技（鹰瞳Airdoc）的视网膜影像AI筛查能够识别痴呆高风险人群，实现从早筛到干预，住院照护和居家康复护理，再到住院赔付保障，打造全生命周期一站式闭环解决方案。
市场教育、临床认证、责任界定
目前，部分AI疾病预测技术尚未进入临床阶段、进行商业转化，市面上的大多数产品只能起到健康监测的作用，同质化较为严重，难以满足我国3亿60岁以上老年人的健康管理需求。AI疾病预测落地仍面临着市场教育空缺、用户认知不足、标准制定不统一等问题。
AI疾病预测技术面向B端和C端，市场教育的对象主要是银发人群和医疗工作者。
银发人群对智能设备的接受度有限。目前，市面上较多的血压计、血糖仪、紧急呼叫设备等操作较为简单，功能单一，老年人通过固定的几步操作即可完成使用。机器人、可穿戴设备、智能康复设备等AI疾病预测技术的主要载体价格更高，对银发人群而言使用难度也更大，市场推广难度大。
对于医生来说也同样如此。研究指出，目前国内约有32.86%的医院采用了一种或一种以上的AI产品，并有继续应用扩大的趋势，而大多数医生对AI的了解程度一般。根据美国医学会调查，2024年许多医生对存在缺陷的AI表示担忧，但使用AI的医生比例有所上升。
大规模使用AI意味着医生需要在很大程度上改变工作方法，接受AI在诊断和病人管理等过程的介入，同时能理性采纳AI的判断和建议。在此过程中，培训医生的成本可能较高，AI预测的准确性也需要临床进一步进行检验，医生与AI疾病预测技术需要经历一段“磨合期”。
在产品注册认证标准上，中国NMPA注册、欧盟CE认证、美国FDA注册证等不同标准的注册流程、监管范围、审批周期等方面差异显著，完成认证普遍需要3-5年时间。
AI应用过程中产生的伦理和法律问题目前也没有明确界定。一旦AI疾病预测技术大规模应用，AI误诊的责任谁来承担？AI与医生的决策不同时应该如何判断？
行业相关主体在积极推进技术落地的同时，也应着手制定规范、统一标准。世界卫生组织驻华代表马丁·泰勒公开致辞表示：“我们必须共同努力——跨越政府、产业与国家边界，推动已验证创新成果规模化落地。共享数据、研究成果和最佳实践将加速全球健康发展。”
AI疾病预测正在从技术探索阶段走向临床应用。对于国内企业而言，进行市场教育、顺应市场需要是目前阶段的重中之重，同时要加强技术融合，借鉴已有AI医疗技术落地模式，积极与医疗机构、险司等相关主体展开合作，探索出一条适合国内市场的、可持续发展的商业道路。
来源：AgeClub
