轉自：嘉興在線

　　ChatGPT橫空出世，讓曾經隱在各行各業(yè)背后的AI技術再次浮出水面，更多普通大眾切身體驗到飛速發(fā)展的AI技術潛移默化地改變著人們的生活。

　　早在2022年，平安健康醫(yī)療科技有限公司（股票簡稱：平安好醫(yī)生，1833.HK，以下簡稱平安健康）旗下智慧醫(yī)療創(chuàng)新打造的AI健康管理師悄然上線，應用中國平安(52.620, -0.27, -0.51%)“百萬慢病項目”中，輔助健康管理師們?yōu)樵擁椖康挠脩羧后w提供慢病管理服務，極大提升了用戶的慢病管理效率和依從性，管理效率提升了高達5倍。

　　不僅如此，平安健康在健康管理領域應用的AI技術，遠不止AI健康管理師，譬如，創(chuàng)新打造的AI疾病風險輔助測評、AI運動方案等，均在平安健康的慢病管理服務中輔助著健康管理師們。以AI疾病風險輔助測評為例，該工具目前已支持預估12種疾病風險，可向健康管理師們預警當前正在接受慢病管理服務的用戶未來5年可能存在的疾病風險，方便健康管理師更有前瞻性地為用戶定制個性化管理方案，數(shù)據(jù)模型準確率約90%[1]。

　　AI +“四師”共管 讓用戶主動性更強

　　平安健康致力于以AI輔助人工的服務模式提升慢病管理的效率，依托平安醫(yī)療科技領先的AI技術和大數(shù)據(jù)分析模型，以“生活方式醫(yī)學理念”為基礎，聯(lián)合國家代謝病臨床中心等權威機構，為符合服務使用標準的客戶量身定制個性化慢病管理方案。在這套管理方案中，通過AI輔助健康管理師，再通過社群管理用戶，幫助慢病用戶從日常生活習慣中建立科學認知和行為改變計劃。從推出在平安“百萬慢病項目”中應用至今，服務方案經多次迭代，獲得了百萬慢病用戶的廣泛認可，截至2023年1月，用戶滿意度達98.89%[2]。

　　在慢病管理服務中，平安健康配備了四師對用戶提供專業(yè)的健康服務，包括：專業(yè)臨床醫(yī)生、國家注冊營養(yǎng)師、資深健康管理師、心理咨詢師，主要負責對慢病用戶進行疾病咨詢、生活方式和心理健康的指導，前文中提及的AI健康管理師，則是作為幫助健康管理師為用戶提供飲食指導的工具。

　　AI健康管理師與社群相結合，用戶餐前發(fā)一張飲食照片，即可收到個性化飲食管理方案，指導用戶調整飲食結構，達到改善不良生活飲食習慣的目的。其原理是AI健康管理師根據(jù)用戶發(fā)出的照片，自動識別多種食物、分析營養(yǎng)結構、找到營養(yǎng)問題、通過大數(shù)據(jù)模型的分析，再將飲食管理方案結構化呈現(xiàn)給用戶。AI健康管理師即時飲食點評讓用戶可以快速的收到反饋信息，相比于傳統(tǒng)單純人工的飲食點評方式，AI健康管理師飲食點評反饋速度更快，幫助患者解決了“吃什么、怎么吃”的問題，用戶獲得感更足，也就更有動力進行慢病的自我管理。

　　一位平安“百萬慢病項目”的忠實用戶“牡丹”女士提到：“體驗這項服務已經有小半年了，從平安“百萬慢病項目”推出之時，便加入了其中，最開始時發(fā)出照片需要耐心的等待營養(yǎng)師的點評指導，而現(xiàn)在發(fā)出照片即時能收到點評指導方案，點評速度快了很多，體驗感很好，同時他們給的建議，我照著做，使我的血糖從空腹血糖值9.8mmol/l降到了正常值，我開心極了，真心感謝他們的付出。據(jù)項目負責人介紹：“AI健康管理師的應用，使用戶的依從性峰值達88.35%[3]，管理效率提升了5倍?！?/p>

　　深挖AI賦能 創(chuàng)新探索慢病管理新發(fā)展

　　值得一提是，慢病管理一直是國內醫(yī)療行業(yè)的重要命題之一。人口老齡化、居民不健康的生活方式使得我國慢性病患者的數(shù)量不斷增長且呈現(xiàn)年輕化的趨勢，龐大的慢性病患者數(shù)量顯示出我國慢性病領域仍面臨巨大的挑戰(zhàn)。據(jù)《中國居民營養(yǎng)與慢性病狀況報告(2020年)》顯示，2019年我國因慢性病導致的死亡占總死亡88.5%。

　　面對嚴峻的慢性病防控形勢，傳統(tǒng)慢病管理凸顯出諸多痛點，最典型的兩大痛點：一是服務和管理的關鍵仍然是靠“人”，對人工依賴程度高，無法滿足巨大慢病用戶需求；二是慢病管理用戶管控意識缺失，依從性差，慢病管理效果不佳。

　　近年來，隨著醫(yī)療科技不斷進步，以大數(shù)據(jù)、人工智能等技術為核心的解決方案出現(xiàn)，這兩大痛點得以解決——平安健康創(chuàng)新打造出的AI健康管理師，極大幫助健康管理師們提升了對用戶的慢病管理效率和用戶的依從性。

　　在健康管理過程中，AI技術輔助健康管理師，給接受慢病管理的用戶們帶來更前瞻、更個性的管理方案，也讓慢病管理更智慧。相關項目負責人表示：“要更好地服務慢病用戶，AI管理方案還有很多地方需要完善，未來我們將持續(xù)發(fā)力大數(shù)據(jù)+AI等前沿技術，對用戶的慢病管理需求深度分析，持續(xù)深化競爭力，打造服務化、智能化、專業(yè)化的慢病管理新生態(tài)，傳遞科技溫度，幫助每一個人、每一個家庭、每一個組織實現(xiàn)人人可享的高品質慢病服務?！?/p>

　　數(shù)據(jù)來源：

　　[1] AI疾病風險輔助測評的數(shù)據(jù)模型準確率90%的數(shù)據(jù)來源為：

　?、?A predictive model of symptomatic hypoglycemia in 6 months for type 2 diabetes patients with longer duration. EASD 2019；

　?、?Machine learning method displays factors related to 6-month HbA1c target in patients. IDF 2019 with type 2 diabetes

　　③Predictive model for achieving quick HbA1c control in Chinese type 2 diabetes patients: results from ORBIT study. IDF 2019 等。

　　[2] 服務滿意度計算公式：用戶滿意人數(shù)/收集到滿意度的人數(shù)，評分大于8計為滿意；98.89%的滿意度數(shù)據(jù)來源為2022年1月到2023年1月該服務隨訪統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行的公式計算；

　　[3] 依從性計算公式：社群內依從人數(shù)/社群管理總人數(shù)；88.35%的依從性數(shù)據(jù)來源為2022年12月結營班數(shù)據(jù)；

來源：平安產險浙江分公司

編輯：曹雅嚴

責編：莊佳莉

審核：張奎超

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