尹柯 x 生命旷野（四）：AI+生活方式医学，未来我们更应该“主动健康”

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本期嘉宾

尹 柯

国际生活方式医学联盟（IBLM）专业医师

中山大学医学院医学博士

韵滋善首席医学专家

原长沙明州康复医院医疗院长

01/

生活方式医学，认知教育先行

常 顺

作为一个普通人，我的认知是，只有当身体出现问题时才会去医院。但现在很多公立医院，比如阜外医院，已经开始推动生活方式医学。真的会有很多人主动去医院通过生活方式医学来解决健康问题吗？

尹 柯

我觉得这是一个认知教育的过程。包括冯雪教授带领的阜外医院生活方式医学中心、中国生活方式医学联盟，以及湖南省的生活方式医学学会、湘雅系的陈翔教授等，他们都在做这方面的工作。这些走在前面的人，其实是在做科普、推广和认知提升。只有认知跟上了，人们才会协同决策，否则只是单方面着急，没有意义，这一点与国家乃至全球的健康方向都是一致的。

冯雪教授在各个平台进行生活方式医学科普

我们已度过了温饱阶段，社会需求提高了——人们不仅希望活着，更希望健康地活到百岁，保持工作能力和生活品质。这种需求推动了生活方式医学的诞生。最初可能是高认知人群接受它，但逐渐地，越来越多人会受到影响，比如通过子女反向影响长辈。一旦社会认知整体提升，生活方式医学的价值就会爆发出来，特别是在预防重症疾病和改善老年生活品质方面。

在发达国家如新加坡、日本、韩国，包括咱们国家香港这些地方，生活方式医学起步早，效果显著。例如，新加坡的公立机构设有长寿诊所，就是为了提升寿命的长度和质量。数据显示：接受干预的人群健康指标远高于未干预人群，平均寿命延长至少三年。这些都有循证医学支持，而国内在这方面积累还较少，我们正在努力推进。

新加坡长寿诊所

常 顺

我觉得有一个关键问题：生活方式医学需要医生或健康管理者花费大量时间、耐心和精力，对患者进行认知教育和生活干预。考虑到我国的人口基数，虽然老龄化、少子化趋势明显，但人群规模仍然很大。为什么私人医生模式在国内一直难以推行？

您认为，大概还需要多久，大多数人才能真正享受到生活方式医学的红利？

尹 柯

应该会很快。我们可以参考华为这样的企业——现在很多人都有智能手环，中国的人口基数非常大，一旦有企业把某件事做通，比如滴滴、小米，它的影响范围就会非常广。

华为手环为什么这么普及？因为人们在动态监测自己的数据。一旦形成这种群体习惯，有了设备和支持，人们就能更好地为自己做决策。心率一直很快、血压一直很高，难道不会去想为什么吗？这是一个非常明确的未来。

这类企业做的工作不仅是科普，更是基于人性需求——你需要，所以我提供。在完成动态数据监测之后，与医院之间还需要一座桥梁，这就是我们现在在做的事情：帮助人们理解自己的状态，明确每一个器官、每一项指标对应的风险因素，从而知道自己该进行前置的生活方式管理，还是需要去医院就诊。

例如，手表显示血压偏高，但为什么高？我们的系统可以反馈：可能是因为心血管循环系统出了问题，比同龄人衰老得更快，或者血脂、血糖等指标异常导致血压升高。明确了这些关联，你就知道该先控制血糖、血脂，血压可能随之正常。这就是生活方式医学的神奇之处：它是一个多维系统，神经网络相互交互，牵一发而动全身。

虽然现在很多人戴着智能监测设备，哪怕知道了数据异常，却不知怎么处理。去看心血管门诊，医生可能开一堆检查，然后建议终身服药。但其实，通过个性化的生活方式处方，很多人可以摆脱药物依赖，减轻三甲医院负担，避免中年、年轻人过早陷入健康危机。

这就是我们需要搭建的桥梁。

02/

AI+生活方式医学

常 顺

那么，现在AI技术的发展，是否给生活方式医学带来了新的机会？您认为目前AI与生活方式医学结合到了哪个阶段？

尹 柯

AI主要解决两大问题：一是效率，比如处理海量数据、辅助影像诊断等；二是模拟人类思考，但这一点目前仍难突破。

在生活方式医学中，AI的价值不在于替代人，而在于“翻译”——解读人体神经系统、机能指标和控制流程，将其转化为可理解的信息，辅助后续决策。例如，通过AI判断是该放支架，还是通过生活方式干预控制风险。我们并不替代医生，而是协同增强决策效率。

常 顺

你们目前正在推进的具体工作是什么？最大的痛点在哪里？

尹 柯

我们做的工作是创造工具，帮助判断人体稳态、器官功能与状态，明确哪些指标需要干预，以及干预后是否有效。目前最大的挑战在于：衰老不是单一指标，而是全身多器官、多指标的综合体现。如何从众多指标中找出对个体最有价值的，并确定优先干预顺序，是关键所在。

例如，脂肪肝患者可能优先干预甘油三酯，其次是血糖、腰臀比，但每个人情况不同，需个性化排序。个性化预测与干预是生活方式医学的未来。它不是一刀切，而是基于每个人不同的指标权重提供定制方案。用户最终会看到整体健康状态、代谢能力、各器官功能及其关联指标，并明确优先干预方向。这不同于普通体检报告，而是更具指导性的健康管理工具。

韵滋善项目服务场景

常 顺

这个使用场景是面向普通用户，还是机构？

尹 柯

我们更倾向于面向机构，如一线门诊、健康管理机构、中医馆、健身场所等。机构可以用这个工具评估健康干预的价值与效果。它就像生活方式医学的基础设施，开放通用接口，各行各业都可以接入使用。

常 顺

在开发过程中，你们遇到哪些挑战？

尹 柯

国际上的相关专利和论文往往隐藏关键参数和算法，我们需要自主开发，基于自己的数据库不断优化。只有无限量的数据才会无限量的接近真实。中国乃至亚洲人群的特质与西方不同，因此我们需要本土数据支撑，才能真正形成适合我们的算法模型。

03/

AI会让医生失业吗

常 顺

现在各行各业都在讨论AI会取代很多岗位。如果未来AI变得足够聪明，您认为年轻的医生有没有可能被更经验丰富、更智能的AI替代？

尹 柯

第一，全球范围内，特别是中国，医务人员数量存在严重缺口。医疗行业本来就不会“没饭吃”，因为人力始终不足。第二，现在越来越多的三甲医院正在转向处理危急重症、以及伴随衰老出现的复杂问题——这些是AI替代不了的，因为它们需要综合决策和实际场景的操作能力。

AI目前很多功能还局限于线上或数据处理。为什么手术机器人还没那么聪明？就是因为在实际的危急重症处理中，人类的综合能力在很长一段时间内仍是不可替代的，尤其是面对复杂情况。

但对很多年轻人来说，确实没必要再去学那些AI已经能胜任的工作，比如阅片。影像科为什么很多人失业？AI阅片比人更准，这类重复性高、要求快速识别的工作完全可以交给它。

央视《机智过人》栏目：AI阅片挑战三甲影像科医生

常 顺

我之所以提出这个问题，是因为我在想，之前大家为什么都愿意去北上广深看病？一个重要原因就是觉得那里的医生经验丰富、综合能力强、见多识广。

如果基础工作逐渐被AI替代，年轻医学生的经验积累会不会不足？比如您从重症医学到生活方式医学，再到结合AI工具，整个过程很流畅，正是因为您有自己的一套判断框架。

尹 柯

其实医学发展就是这样一路走来的。

最早的医学没有磁共振、CT、B超，医生靠什么？体格检查，听诊器——那是当时的“金牌工具”。但现在为什么听诊器用得少了？因为有了动态心电图、心脏建模、造影等技术……这是一个从缺乏工具到工具丰富，再到AI化工具不断发展的过程。

新一代医务人员必须接纳新一代的方式，不能排斥AI工具。我们不能还停留在原始阶段，应该借助更多工具辅助决策。而最终，最难被AI替代的正是人脑的决策能力——这一过程极度依赖经验。新一代医生的经验，是建构在AI工具基础上的经验，这和过去有本质上的不同。