人工智能在醫療領域得以迅速應用和發展的關鍵，實際上在于醫療大數據的積累和數據庫的發展。而這些數據并不僅僅產生于醫學影像的獲得或者醫院診斷的信息錄入，還可以在人們的日常生活中隨時隨地產生。因此，未來的醫療大數據實際上是在人們對自身進行日常健康管理的過程中產生和集中起來的。

在此基礎上，通過人工智能的算法，人們不僅可以對個人的健康狀況進行精準化的把握，還可以通過大數據把握傳染性和季節性疾病的發展狀況，從而做出相應的應對措施。從某種程度上講，這或許是人工智能與人類日常生活融合最為密切的一個領域，可以為人類提供高質量、智能化與日常化的醫療護理服務。從目前的整體發展情況來看，依托大數據和算法技術，人工智能在健康管理領域的發展主要集中在以下六個方面。

第一，大數據與流感預測。早在2008年，谷歌就已經推出了流感預測的服務，通過檢測用戶在谷歌上的搜索內容就可以有效地追蹤流感爆發的跡象。例如，“頭痛發燒”“惡心”和“打噴嚏”等關鍵詞的搜索次數在某一區域內日常約為每日20萬次，當某一時間段這些關鍵詞的搜索次數急劇上升到60萬至80萬時，谷歌服務器就會判斷必須對疫情進行預判和警戒。谷歌還會通過分析用戶的電子郵件，并將用戶的搜索情況與之關聯，從而更加精確地研判出這類疫情的發生。此外，谷歌基線研究項目（Google Baseline Study）希望建立一個龐大的人類健康數據庫，找出完全健康的人類基因模型。根據這個數據庫，只要發現用戶的健康數據與模型有出入，谷歌就會提醒用戶可能出現的健康問題，使其進行預防。

谷歌健康（Google Fit）平臺開發了一系列可穿戴設備，包括衣服、鞋子、手環、眼鏡等。這些產品都在不斷收集海量的生物統計數據并與谷歌基線研究結合起來，以提供更加強大的應用。不難看出，結合大數據和互聯網技術，我們可以對某些傳染性疾病進行較為及時、準確的監控和預防，并在建立一些數據庫、智能分析模型后，使得這些活動更為便捷和迅速。

第二，機器學習與血糖管理。2015年11月，雜志發表的一篇文章闡釋了機器學習應用于營養學的積極意義。該研究團隊首先對800名志愿者進行標準化飲食試驗，采集了他們的血樣、糞便，收集了血糖、腸道菌群等多項數據，并使用調查問卷等形式收集飲食、鍛煉以及睡眠數據。研究者發現，即便食用同樣的食物，不同人依然會產生具有相當大差異的反應。因此，以往通過直觀經驗而得出的一般性的飲食攝入建議，往往都是不能與每個人完美匹配的。

接著，研究者開發了一套“機器學習”算法，通過分析學習人們的腸道菌群特征與餐后血糖水平之間的關聯，從而嘗試對標準化食品進行血糖影響預測。經過800名志愿者的數據“訓練”之后，這套機器學習算法所建立起的預測模型，在新的一批志愿者身上得到了有效驗證。此后，研究團隊進一步驗證了機器學習能否進行健康飲食指導。他們對新的一組志愿者進行分組，使其分別采用機器學習算法給出的膳食建議，以及醫生與營養專家的建議。其中膳食建議也分為了一周的“健康飲食”與一周的“不健康飲食”兩種。

通過細致比較，他們發現機器學習算法給出了更精準的營養學建議，能夠更好地控制餐后血糖水平，傳統的專家建議則稍遜一籌。不難看出，機器學習的作用在這一研究中得到了充分的體現，在精準營養學上，人工智能可以幫助用戶進行精確的輔助分析，從而使用戶做出更為合適的選擇。

第三，數據庫技術與健康要素監測。位于都柏林的Nuritas生物科技公司是一家將人工智能與分子生物學相結合的初創公司，該公司通過建立食品數據庫來識別肽（食品類產品中的某些分子）是否可以作為食物的補充或新的成分。通過機器學習的運用，Nuritas可以為食品制造企業提供數據挖掘服務，還計劃未來推出面向消費者的個性化營養方案制定產品。

在中國，人工智能生物科技初創公司碳云智能（iCarbonX）也在從事相關的研發。該公司試圖建立一個健康大數據平臺，該平臺最終可以利用人工智能技術對這些數據加以處理，幫助人們進行健康管理。不難看出，無論是食品數據庫還是健康大數據平臺，都旨在通過大數據與人工智能技術來對人體的健康要素進行監測、記錄，并通過對這些記錄和數據的分析得出更加準確和有效的健康管理計劃。

第四，健康管理與生活品質提升。隨著人們生活水平的不斷提升，對于自身健康的嚴格管理將成為很多人的日常訴求。如果能夠收集到每個人的各方面的健康數據，以這些數據為基礎，通過人工智能的算法，對健康的日常管理就有可能輕松實現。相當一批科技公司正在從事相關的研究。美國的Welltok公司就是其中的一家。

該公司的核心產品是CaféWell健康管理優化平臺（CaféWell Health Optimization Platform）。該產品的一個核心理念是，醫療健康服務并不是只有病人才需要，普通人也需要時刻關注和維護自身的健康。通過技術開發和服務拓展，CaféWell平臺可以協助醫療保險商和人口健康管理者引導并激勵用戶改善健康，并且可以針對個人提供精確的健康服務。

IBM公司也投資了WellTok，并將其開發的Watson平臺融入CaféWell，借助Watson的人工智能認知能力來理解復雜的人類語言，對海量數據進行快速的運算，從而為用戶提供健康管理、慢性病恢復和健康食譜等方面的指導。

當然，與CaféWell類似的其他技術平臺和服務也在投入開發應用，如前所述，這種趨勢源自人們對自身健康的更高需求在醫療服務之外也需要健康服務作為補充。

第五，人臉識別與情緒分析。位于圣地亞哥的初創企業Emotient致力于通過面部表情分析來判定人的情緒。Emotient起源于加利福尼亞大學的“機器感知實驗室”（Machine Perception Lab），其最終目的是打造一套“無所不在”的人類情感分析系統。Emotient利用攝像頭來捕捉、記錄面部肌肉運動，并利用其人工智能計算模型來分析面部表情，可以在數秒內解讀出面部表情所代表的意義。這種技術的應用領域其實很廣泛，當其被用于醫療領域，可以借以判斷病人的感受。目前，Emotient已經能夠辨別出喜悅、悲傷、憤怒、驚訝等基礎表情，還能夠分析出一些更細微和復雜的表情，比如焦慮以及沮喪。2016年1月，蘋果公司宣布收購了這家人工智能技術公司，這在某種程度上也說明了這項技術的發展潛力。

第六，醫學分析與人類壽命的預測。人們對健康的重視，實際上就是為了追求更長且更有品質的壽命。如果能夠對于自身的壽命有準確的預期，人們或許能夠更好地對待自身的生活。當然，這也可能導致一些消極的后果。但是，對于醫生而言，如果能夠把握病人的壽命預期，便可以更好地確定相應的治療方案。目前，澳大利亞的科學家已經開始利用人工智能分析醫學影像來預測人的健康狀況和壽命。他們使用機器學習算法分析了資料庫中48名60歲以上成人胸部的CT掃描圖像。

通過分析這些圖像數據，人工智能的算法預測了這些志愿者在五年內死亡的概率。通過與實際情況進行對比，這一算法預測的準確率接近70％，與醫學專家的預測準確率相當。當然，目前由于研究樣本較少，人工智能算法預測的準確率還沒有超過人類專家。但是，人工智能的發展依賴于數據樣本的擴大，如果增加所分析的患者數量和診斷的部位數，就可以獲得更精確的預測率，從而幫助醫生盡早診斷并進行治療。