随着人工智能（AI）技术的不断革新，特别是DeepSeek的兴起，基层医疗慢性病管理迎来突破，AI技术在慢性疾病的预防、监测和个性化治疗方面展现出强大的技术领先优势。

随着社会经济发展以及居民生活方式转变，慢性病越来越被重视。数据表明，全国慢性病确诊人数为4亿。慢性病因治疗周期长、治愈难度高、经常性反复等特点，对居民的健康水平与社会经济产生了严重的危害。

今年，随着人工智能（AI）技术的不断革新，特别是DeepSeek的兴起，基层医疗慢性病管理迎来突破，AI技术在慢性疾病的预防、监测和个性化治疗方面展现出强大的技术领先优势。

乌镇智能医院早在2023年11月就已将研发多年的“啄医生 AI医疗大模型”投入应用，积累了丰富的经验。该医院执行院长沈帆表示，慢病管理的关键在于数据管理、理念建设与系统分析三部分的协同。

可穿戴设备助力数据“上线”

“其实咱们说的慢病里面的高血压、高血糖这些都是对健康状态的一个数据反馈。”沈院长介绍，“慢病治理更像是一个常态化的数据管理过程。”

在乌镇智能医院，沈院长介绍了位于医院一楼的 AI健康一体机。这台设备不仅可以进行常规的血压、血糖、血脂的检测，还包括了尿酸、血氧、身高、体重以及BMI 等 20 多种人体成分的综合性检查，几乎涵盖了所有的健康指标。所有在这台机器上进行的检测数据会同步上传至数据库，供 AI助手分析，提供改善建议。

乌镇智能医院一楼的 AI健康一体机（图/乌镇智能医院）

“有了数据，我们的这个治疗体系中常态化的慢病管理才能发挥作用。”沈院长说，“在这些数据的基础上，我们的 AI系统会结合患者一直以来的数据进行综合性的分析，给患者详细的诊断结论与建议，这个环节由医生来做的话，很难写得这么详细。”

但大型而完备的设备的弊端是难以触达居民的生活场景，不能实现常态化的数据传输，对此，乌镇智能医院开发提供了配套的可穿戴式设备，实现足不出户的数据传送。

“那么从此以后他（患者）为了一个慢性病，他就不需要到我们医院了。比方说他有高血压，那他自己家里测就行了，测出来血压有问题，我们在医院看到了，就直接给患者打电话了。是不是没有吃药，或者说你这个药吃了但剂量是不是不对，还是说药的品种需要更换，因为高血压它其实有很多品种的药。它有的时候吃一段时间以后可能失效了。那么我们人在医院里，即使患者可能是 20 公里外，但借助这个云端的数据与我们的 AI系统，我们也能管理起来了。”沈院长说。

这些数据与AI整合在一个微信小程序中，分为患者端和医生端两个接口。

“患者可以实时看到这个数据的记录、变化情况，更了解自己的身体状态，并且在每一次的检测之后 AI对每一项数据都做了详细的表达，同时我们医生也可以在后台追踪每一个病人的状况，真正实现‘云端’的数据守护。”沈院长说。

全生命周期护航慢病健康

“关于慢性病早期发现，实际上是慢病防治的关键。”国家卫生健康委副主任李斌在慢病治理时说到，“我们是强调三级预防的原则。三级预防关键就是强调一个‘早’字，尤其是一级预防和二级预防，这个‘早’字非常关键。从慢病早期筛查和早期发现方面来讲，我们坚持‘预防为主、关口前移’，不断强化‘早’字，推进由疾病治疗向健康管理的转变。”

“为了去做到慢病的早发现早治疗早恢复，我们提出全生命周期这个概念，就是指诊前、诊中、诊后的全程诊疗，确保患者在长期的生活中一直保持较好的健康水平。”沈院长说到。

在介绍到理念建设时，沈院长举了一个有趣的例子。他将整个健康管理比作汽车的养护，“汽车在平常使用的时候注意保养，在遭遇突发意外的时候要及时进行修理。”沈院长说到，“日常的体检、身体数据的录入就像是汽车的保养过程，而意外的疾病和身体不适就属于维修。”

系统的、定期的数据录入与分析是汽车维修和保养的基础，这同样也适用于人，沈院长向我们说到。“所以我们要求坚持常态化的数据录入，坚持全生命周期的理念，去在每个环节提前监控，让疾病早发现，早治疗，早康复，减少咱们病人的‘维修’需要。”

在录入数据的基础上，程序的设计充分考虑医务人员、慢病患者两个主要角色，通过人工智能模型的分析计算，实现了诊前、诊中、诊后的全流程健康管理服务，来为患者的“全生命周期健康”保驾护航。

人工智能系统综合分析

大批量的患者数据与全过程的健康监测的最终实行落在了 AI系统的设计与运行上。

“我们的这个人工智能系统是基于质量打分大模型的数据精选技术，运用了深度隐空间的哈希语义聚类系统来建立千万级多层次细粒度医学知识专库。”乌镇智能医院的技术提供方杭州健培科技有限公司有关负责人介绍，“在大模型思维链技术、征候索引的连续问诊训练机制与计算与通信集群高效并行调度策略的赋能下实现了细粒度的人类反馈强化学习技术”。

AI分析图示（图/健培科技）

目前，健培科技已成功将“设备+AI”的“一检多筛”理念转化为现实，仅需一次胸部CT检查，AI系统便能以超乎想象的精准度和速度，不仅筛查出肺结节、肺炎、骨折等常见疾病，更能深入进行全肺健康评估、骨密度分析、冠心病风险预测乃至人体成分健康评估，即时生成一份全面而专业的健康评估报告。

据了解，针对特定病种，该技术可以打通该病种的防、筛、诊、治、康各环节。其中主要采用的智能基础是多模态大模型技术，通过统一的表征大模型对齐各种模态的数据特征，利用LLM大模型提供丰富、准确、结构化的医疗输出，形成慢病专科智脑。

“这一项技术的领先优势得益于中国基层医疗较大的人口基础，因为人工智能的数据分析、诊断等能力都是在庞大的训练量基础上锻炼出来的，这一资源是中国所独有的。”沈院长说。

“这些在‘云端’的医生有助于中国在未来不断深化的老龄化趋势中挣脱发展困境，从医疗与患者两个层面实现资源整合，向着健康中国2030的目标不断进发。”沈院长表示。