人工智能如何重塑预防医学：从常规到精准

多年来，预防医学一直围绕筛查、常规体检和偶尔的生活方式干预展开。然而，人工智能的出现正在改变这一局面。它不仅提供了从反应性护理转向真正主动、预防性健康护理的潜力，还利用机器学习模型分析大量数据，从电子健康记录、基因组学到社区层面的健康社会决定因素，使我们能够在症状出现之前预测疾病。这为个性化预防铺平了道路。

超越传统风险评分

传统的风险计算器，如ASCVD或CHADS-VASc，依赖于广泛的人群数据和有限的变量。而人工智能模型能够整合数百甚至数千个特征，包括实验室趋势、用药模式、生活方式指标，甚至是通过远程医疗访问时捕捉的微妙指标，如声音语调或面部表情。

想象一下，通过分析患者的文本信息或睡眠数据，而不仅仅是PHQ-9评分，来识别他们发展抑郁症的可能性。通过分析胰岛素抵抗标志物、家族史和社会经济压力，预测2型糖尿病的发生，甚至在第一次升高的A1c出现之前。这不再是理论，人工智能工具已在研究和临床环境中被应用，以预测从心力衰竭、早期癌症到肾病和阿片类药物滥用风险的各种情况。

从一刀切到精准医学

预防护理往往是通用的，而人工智能使得预防措施能够根据个体的生物特征、行为和环境进行精准调整。例如，一位55岁的男性，BMI和胆固醇正常，传统指南可能不会引起警觉。然而，一个基于数百万条记录训练的人工智能模型可能会由于他夜间心率升高、睡眠中断和家族史等隐性模式而检测到早期心脏风险。这种预测的力量在于能够在疾病发生之前识别出征兆。

这对临床医生意味着什么

一些人担心人工智能会取代我们，但在预防和精准医学中，它将发挥更有价值的作用。人工智能不会取代临床判断，而是增强它。它能够更早地发现风险，帮助我们优先考虑有限的时间和资源。当患者需要筛查时，它会提醒我们，或者当数据模式暗示我们可能会忽视的情况时，它会提示我们。此外，人工智能还可以警告我们某位患者在出院后30天内高风险再入院的可能性。更重要的是，它帮助我们实现公共卫生的真正目标，即保持人群健康。

避免偏见，确保最佳表现

人工智能的有效性取决于其训练数据的质量。如果我们没有在数据集中包含多样化的人群，就会面临错失或误判边缘化群体患者的风险。预防医学也必须防止不公正，这意味着临床医生应参与这些工具的开发、审核和部署，以确保透明、公平和现实相关性。作为医生，我们可以指导这些工具的使用，确保它们的公平性，并要求它们服务于患者，而不是剥削他们。

未来展望

预测只是开始。未来的预防医学应当是可预测的、可操作的和个性化的。这意味着将人工智能风险评分与行为改变、文化适应性护理和社区干预结合起来。这也意味着将人工智能与人文关怀相结合，而不是取而代之。这种以人为本的方法通常被称为增强智能。我相信我们正在从“生病”护理转向“健康”护理的道路上稳步前进。

注：本文内容仅供科普参考，不构成专业医疗建议，如有健康问题请咨询专业医生。