闵 春

新世纪以来，人们对“健康”的理解不断深化，从早期更关注看病和治疗，到开始重视体检、运动、营养和慢病管理，健康理念经历了一次重要跃迁。面向未来，更有价值的健康管理，不应只是告诉人们“已经生病了”，而是帮助人们更早理解身体变化，更早调整生活方式。健康管理也需要从统一化标准走向个体化、连续化的长期管理。中国健康管理真正的重要方向，是从延长寿命走向延长健康寿命，当务之急是推动健康管理前移，构建中国式疾病风险预防体系。


（一）中国社会为什么需要疾病风险预防

疾病风险预防，核心是识别风险、延缓疾病发生、延长健康寿命。随着老龄化加速，高血压、糖尿病、心脑血管疾病、认知障碍等慢性病不断增加，我国正面临越来越大的健康压力。这些疾病往往是在长期风险积累后逐渐形成的。与此同时，久坐、熬夜、饮食不规律、压力过大等现代生活方式，也让代谢问题和慢病风险不断向年轻人群逼近。

当前医疗体系更擅长治疗已经发生的疾病，但一个人的饮食、睡眠、运动和压力变化，大多发生在医院之外。如果缺少长期数据和持续反馈，很多风险很难被提前发现。对于许多家庭来说，一次严重疾病不仅意味着高昂的医疗成本，更会影响整个家庭的生活质量。因此，健康管理更重要的意义，在于帮助人们更早识别风险、延缓疾病发生、延长健康寿命。

现实中，很多人的“健康管理”往往只停留在“知道健康”的层面。随着老龄化加速、慢病负担增加，以及人工智能和健康数据技术的发展，健康管理需要进入更主动、更精准的新阶段。然而，当前不少健康管理仍停留在“记录结果”层面。很多人每年体检一次，却并不了解指标变化背后的长期风险，也不知道应该优先改善什么。真正有价值的健康管理，不应只是更复杂的体检和更长的报告，而是通过长期数据、个体化分析和生活方式干预，更早识别风险，把疾病尽可能阻断在形成之前。

与此同时，传统健康管理服务中存在数据碎片化、建议泛化、个体化连续化管理不足等问题。体检、医院检查、运动、睡眠、饮食等信息分散在不同平台，缺少长期连续性，而疾病风险往往需要通过长期趋势才能判断。很多体检报告仍是静态的，只告诉用户指标是否超标，却缺少对变化趋势和综合风险的分析。健康建议普遍较为泛化，大多停留在“少吃、多运动、规律作息”等层面，但不同人群的风险重点各不相同。此外，许多健康管理缺少持续反馈机制，无法帮助用户根据身体变化不断调整生活方式。事实上，疾病风险往往受到年龄、遗传、代谢、生活习惯等多重因素共同影响。


（二）疾病风险预防的核心理念及其社会价值

谈到疾病风险预防，很多人首先想到的是增加检查项目，这其实是一个误解。加强疾病风险预防，确实需要必要的检查，但它绝不是简单的项目叠加，而是把健康管理的重点前移——在疾病形成之前识别风险，在功能下降之前进行干预。相比单次异常值，长期趋势往往更重要。例如，一个人的血糖虽然仍在正常范围内，但如果持续上升，并伴随体重、血脂和腰围变化，就可能意味着代谢风险正在积累。

真正的疾病预防，不是简单喊口号、增加体检项目或依赖保健产品，而是建立一种能够提前识别风险、持续管理风险的健康能力。健康管理也不应只停留在医院和体检中心，而应更多融入日常生活，从关注疾病本身转向关注长期健康状态。疾病风险往往不是由单一指标决定的，而是多种因素长期叠加的结果。很多慢病在被正式诊断前，其实已经经历了较长的前期变化。因此，未来健康管理更重要的，不只是发现疾病，而是关注早期信号和可改变因素，包括饮食、运动、睡眠、体重和压力管理等。其核心目标，不只是延长寿命，更是延长健康寿命，提高长期生活质量。

从社会层面看，疾病风险预防的意义在于降低医疗压力、提高健康生产力。如果疾病风险预防能够更广泛地落地，其价值将不仅体现在个人健康层面。许多慢病一旦进入并发症阶段，往往需要长期治疗和护理，而如果能够更早识别风险、提前干预，就有机会减少后期医疗负担。与此同时，中年人健康水平的提升，也会直接影响家庭稳定和社会生产效率。对于老龄化社会而言，相比单纯延长寿命，更重要的是减少失能、延缓功能下降，提高老年生活质量。此外，疾病风险预防还将推动健康产业从单纯销售产品，转向更加连续、个体化的长期服务。当越来越多人开始理解疾病风险与生活方式之间的关系，健康管理也会逐渐从“有病治病”转向“日常预防”，形成更加主动的健康观念。


（三）构建中国式疾病风险预防体系的着力点

从健康管理走向疾病风险预防，并非易事。首先，风险判断高度依赖长期、准确的数据，如果体检不连续、记录不完整或数据标准不统一，就很难形成可靠分析。其次，健康管理必须坚守医学边界，不能过度营销，更不能把风险预测当作疾病诊断，只有建立可信度，才能形成长期信任。与此同时，高质量健康管理也不应只服务于少数人。未来更重要的是降低使用门槛，让基层地区、老年人和普通家庭，都能够获得清晰、实用、可负担的健康建议。在此基础上，可从以下几个方面着力推进。

一是建立更加长期、连续和个体化的健康管理体系。 未来的疾病风险预防，需要形成可追踪的长期健康档案，并围绕心脑血管疾病、糖尿病、脂肪肝等常见慢病建立核心风险模型。同时，要把饮食、运动、睡眠、体重、血糖等日常数据与健康变化连接起来，让人们能够看到生活方式调整带来的积极结果。未来应加强医生与人工智能的协作，由人工智能负责数据分析和趋势识别，医生负责诊断和专业判断。此外，健康管理还应更多进入家庭和社区场景，帮助公众形成长期、稳定的健康行为，而不仅仅停留在一次性的体检和报告层面。

二是推动体检报告从“结果记录”向“风险识别”转变。 传统体检更多回答“有没有异常”，而未来更重要的是理解指标变化趋势、风险之间的关联，以及哪些因素最值得优先干预。一个人的血糖、血压、体重、睡眠和运动情况，并不是孤立存在的，而是共同影响长期健康风险。对心脑血管疾病、糖尿病、认知衰退等问题，也需要结合年龄、生活方式、家族史和代谢状态进行综合判断。真正有价值的风险模型，不是制造焦虑，而是帮助人们更清楚理解风险来自哪里、哪些因素可以改变，以及通过饮食、运动、睡眠等生活方式调整，如何降低未来疾病风险。

三是从饮食与代谢方面寻求最易落地的突破口。 在疾病风险预防中，饮食是最重要也最容易落实的环节之一。肥胖、糖尿病、高血压、脂肪肝以及心脑血管疾病等，往往与长期饮食结构密切相关。但传统饮食建议往往过于简单，如“少吃油”“少吃主食”“控制热量”等，很难真正适应复杂的现实生活。事实上，不同人的代谢状态存在明显差异。同样一顿饭、同样的碳水摄入，可能带来完全不同的血糖反应。未来的饮食管理更需要个体化，不仅关注热量，还要结合血糖波动、体重变化、运动和生活习惯进行综合判断。例如，一个人并不一定需要完全放弃米饭，而是可以通过控制份量、调整进餐顺序、增加蔬菜和餐后步行等方式，降低代谢风险。相比极端节食，这种更贴近日常生活的方式，也更容易长期坚持。

四是充分发挥人工智能在疾病风险预防中的积极作用。 人工智能正在成为健康管理升级的重要工具，但前提是必须真正服务于医学逻辑和用户需求，而不仅仅停留在技术展示层面。相比传统健康管理，人工智能更大的价值在于能够整合体检、饮食、运动、睡眠、血糖、血压等长期数据，帮助发现趋势变化和潜在风险。同时，人工智能还能把复杂医学信息转化为更易理解的语言，让用户知道哪些指标值得关注、当前处于什么状态，以及下一步如何调整生活方式。例如，通过分析饮食、运动与血糖、体重之间的关系，帮助用户形成更适合自己的健康方案。相比一次性的健康建议，人工智能还能够形成持续反馈，让健康管理从“年度体检”逐渐走向“日常优化”。当然，人工智能并不能替代医生，它更适合作为风险识别、健康教育和辅助决策的工具，帮助医生和用户更早发现问题、更有效进行长期健康管理。

五是让更多健康管理进入家庭场景。 疾病风险预防不仅面向个人，也与家庭生活方式密切相关。一个家庭的饮食习惯、运动习惯、作息规律以及对健康的重视程度，都会长期影响家庭成员的健康状态。对于老年家庭，更需要关注血压、血糖、认知变化、跌倒风险和营养状态。许多老人并不缺少治疗机会，而是缺少早期发现和持续管理。对于中年人而言，代谢问题、脂肪肝、睡眠不足和长期压力往往是最容易被忽视的风险。而年轻家庭则更需要重视久坐、熬夜、饮食质量和运动习惯。很多疾病并不是突然发生的，而是在长期生活方式中逐渐积累而成。因此，未来健康管理不仅是个人问题，也应更多进入家庭场景。相比单纯关注个人指标，“家庭健康管理”或许更有助于形成长期稳定的健康行为。

推动健康管理前移，构建中国式疾病风险预防体系，是一项系统工程，需要医疗机构、技术平台、社区家庭和每个个体共同努力。当健康管理真正从“治病”走向“防病”，从“统一化”走向“个体化”，从“碎片化”走向“连续化”，我们才能真正实现从延长寿命到延长健康寿命的跨越，让更多人享有高质量、有尊严的健康生活。

作者介绍：

闵春，管理学博士，先后在厦门大学、美国哈佛大学肯尼迪学院、法国南特商学院学习，长期从事跨境投融资与社会可持续发展工作，专注大健康、影响力投资与经济研究。致力于将国际前沿科研成果和健康理念引入中国，希望在文化与学术之间架桥，把世界优秀学者的思想与著作引介到中国，让全球智慧得以被更多读者理解、吸收并付诸实践。在科学出版社出版了《全生命周期健康管理》一书。