您已经受益于安静的数字助手。 这些系统让护理更简单、更安全。从在线预约和签到到及时提醒，这些系统能轻松引导您养成更好的习惯。

深度学习提高了成像精度，减少了诊断错误，而算法则能识别药物相互作用并提供更合理的剂量建议。可穿戴设备收集睡眠、血压、心电图和血糖趋势数据，以便您的医护人员在两次就诊之间获得有用的信息。

这些工具旨在辅助临床医生的判断，而不是取代临床医生的判断。 一些小的干预措施——定制通知、智能筛查提示和个性化教育——随着时间的推移，可以带来可衡量的结果。

您将清晰了解人工智能在当今哪些方面真正发挥价值，如何将生活方式和记录转化为实用见解，以及如何选择尊重您隐私的工具。本指南将帮助您自信地使用这些选项，并与您的医疗团队讨论对您而言最重要的事项。

为什么预防保健现在就需要人工智能

如今的系统会筛选常规文件和信号，以便在症状出现之前发现风险模式。这种转变有助于将您的医疗服务从被动治疗转向持续预防。

数据 可穿戴设备、记录和常规检测能够揭示疾病早期发展趋势，甚至在疾病症状显现之前就能发现。这为您和您的医疗服务提供者争取了更多时间，以便采取有针对性的干预措施。

最近的 进展 人工智能及相关技术通过支持更加个性化的方案，正在改善治疗效果。与此同时，现有研究虽然展现出前景，但也凸显了其局限性，这些局限性需要进一步验证、监督和明确的伦理规范。

智能驱动工具的作用 这些系统的目的并非取代临床医生，而是为了减少可避免的事件，并腾出时间进行有意义的沟通。如果使用得当，这些系统既能扩大人群预防规模，又能满足您的个性化需求。

• 从日常数据中更快地检测模式
• 符合您目标的针对性干预措施
• 简化工作流程，使医护人员能够专注于护理决策。

什么是人工智能预防保健？它如何在你的日常生活中发挥作用？

巧妙的提示、更智能的日程安排和幕后分析，使日常护理更加便捷高效。 您可能只会注意到一条提醒或后续建议。但这些细微之处都源于系统将您的记录、设备读数和预约数据整合到一起，从而提供切实可行的指导。

从虚拟助手到提醒：那些让你感到舒适的微妙接触点

您会收到预约提醒、续药提醒和个性化信息，这些信息会在最关键的时刻送达。这些提示可以减少阻力，让您更轻松地坚持筛查和治疗。

机器学习、深度学习和自然语言处理：幕后引擎

机器学习 深度学习技术能够筛选数据，发现您的记录和设备读数中的趋势。自然语言处理技术则可以帮助虚拟助手回答问题，并为您总结就诊记录。

基于规则的工具遵循既定的检查，而自适应算法则从结果中学习，随着时间的推移提高准确性。

目前医疗保健工作流程中的应用案例

常见的例子包括在线预约和数字化登记，这些都能缩短等待时间。药物安全算法可以识别药物相互作用并建议剂量，从而减少不必要的错误。

深度学习有助于影像判读，虚拟助手可以提高患者教育和参与度，从而为临床医生和患者提供更清晰、更快捷的结果。

• 更智能的提醒，提高依从性
• 利用数字化记录和设备数据进行及时干预
• 可直接用于工作流程的检查，能够节省临床医生时间并改善治疗效果。

人工智能预防保健：看得见、可衡量的益处

有效利用数据，可以减少错误，加快响应速度，并提供更符合您生活方式的医疗服务。这些切实的好处体现在日常生活中，例如更清晰的影像判读和更智能的用药核查。

更少的错误、更快的洞察和更个性化的推荐

深度学习 提高影像诊断准确率，减少诊断错误。规则和模型还能识别药物相互作用，并推荐更合理的剂量，从而为患者提供更安全的治疗。

更快的洞察力 这意味着更早采取行动，获得更好的结果。这可以减少不必要的就诊次数，并为您和您的医疗服务提供者提供更清晰的后续步骤。

为您和您的服务提供商节省时间

自动化流程简化了繁琐的日常任务，让就诊期间的重点更加突出。虚拟助手和分诊工具使医护人员能够腾出时间，与您进行更深入的沟通，了解您的治疗目标。

• 减少诊断和用药错误
• 早期干预措施可取得可衡量的结果
• 临床医生有更多时间专注于患者。

从数据到决策：预防性人工智能的基石

不同来源的患者信息结合起来，形成更清晰的画面，从而指导早期护理选择。

电子记录、可穿戴设备和生活方式日志 它们各自增加了一层有用的信号。

电子健康记录、可穿戴设备和生活方式数据流

您的电子健康记录和健康档案包含过往就诊记录、化验结果和用药情况。可穿戴设备和家用设备还能提供持续监测功能，例如步数、睡眠或心率。

将原始信号转化为风险警报和最佳应对措施

算法会筛选这些输入信息，标记风险并提出明确的干预措施。虚拟助手和决策支持系统会将复杂的信息转化为您可以遵循的简单建议。

• 数据来源： 您可控制的记录、设备信息和生活方式信息。
• 可执行的见解： 模型将信号转化为风险和后续步骤。
• 协调： 及时获取信息有助于您和您的医疗服务提供者避免重复检查并制定治疗方案。

用户友好的仪表盘 汇总复杂信息，让您只关注重点。您的偏好和目标可个性化信息流，让您始终掌控全局。

了解更多关于预测系统如何融入实际工作流程的信息，请访问 预测性医疗的新时代.

您可以根据自身情况采取相应行动的个性化风险评估

个性化的风险评估报告可以帮助您和您的临床医生选择哪些筛查、疫苗和生活方式措施最为重要。 这使得宽泛的预防规则简化为与您的年龄、病史和目标相关的简单计划。

量身定制筛查、疫苗接种和生活方式指导

算法会将您的电子病历、药物和环境数据整合起来，以推荐合适的筛查窗口和免疫接种方案。

该系统会标记出优先干预措施，以便您和您的医疗服务提供者能够共同制定明确的计划。该计划可以包括针对性的治疗或指导，重点关注您最想避免的疾病。

当可选数据（基因组学、微生物组）增加价值时

基因组或微生物组检测有时会改变治疗建议，但有时它们提供的信息与常规数据并无太大差异。

您将了解何时需要进行额外检查来改变治疗方案，以及何时进行额外检查是可选的。 这样可以避免不必要的成本，同时让有意义的见解指导实际的干预措施。

• 个性化方案： 为您安排筛查和疫苗接种时间。
• 优先干预措施： 首先要做什么，与您的服务提供商商定。
• 生活方式改变： 通过对睡眠、营养和活动进行一些小的调整来降低风险。

早期发现和主动干预悄然进行

静默扫描和智能警报通常能在您出现症状之前很久就发现细微的变化。这种早期发现能让您拥有更多选择，并简化通往更好结果的途径。

图像人工智能：在症状出现前发现细微模式

人工智能 利用数十万张乳房X光片和其他图像训练的模型可以区分正常图像和异常图像。它们能够标记出骨折、小型肿瘤和一些在初次阅片时可能被忽略的细微异常。

更快的诊断速度能创造更早的干预窗口，减少重复检查。这缩短了从发现可疑影像到制定明确治疗方案的时间。

数字化引导，促使你将意图转化为行动

通过电子邮件或患者门户网站进行精准提醒，可以将良好的意愿转化为预约检查和后续随访。简单的提醒提高了不同群体乳腺X光检查的预约率和出席率。

这些引导措施很实用： 及时的信息、直接的预订链接以及清晰的下一步操作，使完成测试变得更加容易。

闭环管理：从警报到临床随访

警报必须融入临床工作流程，确保万无一失。一旦出现警报，工作人员应立即进行处理、确认医嘱并跟进，直至问题得到解决。

• 你会发现检测更早，诊断更快。
• 明确的后续步骤可以减少不必要的担忧，加快有效干预的速度。
• 设计良好的系统可以减少误报，同时改善护理效果。

持续监控和实时反馈，尽在您的掌控之中

您的设备可以监测心律、血压和血糖，以便在关键时刻为您提供及时的指导。 可穿戴设备可以追踪心律（心电图）、血压、血糖趋势和睡眠模式，为您提供全天候监测。

您会收到实时提醒，其中包括读数、与基线值的比较以及建议的后续步骤。这些信息可以帮助您决定是休息、重新测量还是联系您的医疗团队。

实时警报是什么样子的——以及何时采取行动

警报 因设备而异。心率过快可能需要立即检查。高血压通知可能建议重复测量或当天致电。血糖警报通常包含血糖趋势和近期膳食信息。

利用更智能的阈值避免警报疲劳

更智能的阈值通过关注具有临床意义的偏差来过滤噪声。您可以设置偏好，以便仅接收可操作的警报。这可以减少干扰，让您专注于取得实际成果和采取持久的干预措施。

• 衡量指标： 心电图、血压、血糖、睡眠。
• 控制： 通知设置让您掌控信息流。
• 结果： 持续的数据能够提供有价值的信息，从而支持更好的护理和持续改进。

临床决策支持和电子病历集成，助力您的医疗团队

在诊疗现场，智能提示可以帮助您的团队无需翻阅病历即可选择合适的筛查和药物。这些工具能够清晰地呈现选项，确保就诊过程高效专注。

医嘱集、用药建议和风险评估

临床决策支持 可以在电子健康记录中显示预防性医嘱集和用药建议。这减少了手动查找，并避免遗漏关键步骤。

算法会优先考虑哪些患者需要后续随访。医护人员可以一目了然地查看风险评分和建议的干预措施。

减少日常就诊过程中的摩擦

内置提示可以减少临床医生查找病历的时间，让他们有更多时间倾听您的诉求并与您讨论治疗方案。

这些建议仍属推荐意见，并非替代方案。 您的临床医生会对您的每一项指标进行评估，并根据您的需求指导您做出共同的治疗决定。

• 您将看到 CDS 如何在 EHR 中呈现订单集和风险洞察。
• 整合的记录确保数据流向正确的地方，以便及时进行干预和治疗。
• 风险分层有助于医疗服务提供者优先为最需要帮助的患者提供服务。

加强各系统间的协调可以改善治疗效果，并使您的就医过程从入院到随访更加顺畅。总而言之，决策支持可以在不增加就医复杂性的前提下提高医疗保健质量。

隐私和数据治理：保护您的健康信息安全

隐私始于了解收集哪些信息、数据存储在哪里以及如何控制谁可以查看这些信息。清晰的规则和强大的设计能够确保实用工具对您和您的社区都是安全的。

收集哪些数据以及如何保护这些数据

预防性工具可以收集设备读数、就诊记录、化验结果和应用程序条目。优秀的系统会使用 加密 并进行匿名化处理，因此您的原始信息不会被泄露。

GDPR 等法规要求安全存储、记录访问者信息以及限制二次使用。

同意、透明度和您的数据访问权限

您应该收到用通俗易懂的语言写的通知，解释谁可以查看您的信息以及原因。

你拥有权利 查看、更正和撤销访问权限。询问供应商和提供商如何记录同意情况以及处理请求。

处理基因和心理健康等敏感数据

敏感类别需要额外的安全保障和更严格的共享规则。采用隐私设计原则的系统会限制访问权限，并要求在任何研究用途之前进行额外审查。

良好治理 既能为临床医生和公共卫生提供有用的见解，又能为患者和社区提供强有力的保护。

• 您将了解收集哪些样本以及它们储存在哪里。
• 你会看到在实践中，同意和透明度是如何运作的。
• 您将收到一些问题，需要向供应商询问，以确保符合您的隐私标准。

偏见与公平：预防新的健康差距

当基础数据未能反映其所服务的患者群体和病症范围时，偏见就可能悄然渗入工具之中。这种不匹配会导致结果不平等，并降低某些群体获得医疗服务的机会。

偏见可能在哪些地方悄然滋生——以及如何发现它

非代表性数据往往偏向常见病例，而忽略罕见病例。您可能会注意到，不同群体之间存在持续的绩效差距，或者某些患者的治疗效果较差。

询问您的供应商，这些模型是否已在不同人群中进行验证，以及错误率是否会因年龄、种族或环境而异。

构建包容性数据集并随着时间的推移审核模型

包容性数据集和持续审计有助于减少差距。监管机构和公共卫生机构越来越要求提高透明度、加强问责制，并记录错误分析结果。

公平优先的方法 意味着按小组报告绩效，定期进行复查，并在出现差距时更新干预措施。

• 寻找： 透明度报告和包含不同患者群体的研究设计。
• 问： 模型审核的频率以及针对发现的缺陷采取的措施。
• 提倡： 为了公平地获取工具，使每个人都能获得更好的结果。

数字素养与普及：让预防性人工智能惠及所有人

许多人都能轻松获取数据，但仍然需要帮助才能将事实转化为改变日常生活的行动。优秀的设计能够弥合这一差距，使信息真正转化为实际行动。

弥合信息与行动之间的差距

简单提示 比冗长的报告更有效。使用清晰的步骤、简洁的语言和快捷链接，让您一键即可预约测试或联系服务提供商。

与简单操作相关的提醒 将好奇心转化为预约和持续的护理。这既能改善治疗效果，又能节省您的时间。

为老年人和弱势群体设计

寻找字体较大、支持语音控制和多语言的应用。低带宽模式和简洁的界面布局在网速或设备性能有限的情况下非常有用。

• 你将学会如何将信息转化为行动，从而使工具能够带来行为改变。
• 社区合作伙伴和公共卫生项目可以在临床就诊之外提供指导和后续跟进。
• 检查干预措施是否对患者切实可行，是否符合您的生活方式和时间安排。

提示： 通过完成一个简单的任务来测试工具，例如预约放映。如果步骤太多，就无法带来持久的效果。

证据与结果：今日研究揭示了什么

越来越多的研究表明，应用程序驱动的项目能够带来明显的行为改变和更佳的临床指标。您可以从中看出哪些工具确实有效，哪些方面还需要更多证据。

生活方式类应用：饮食、戒烟、运动和心理健康

对 22 项研究（2019-2024 年）的快速回顾发现，大多数应用程序针对的是饮食（45%）、戒烟（27%）、活动（18%）和心理健康（14%）。

实际结果 多项试验表明，这些措施改善了血糖控制并降低了血压。这些流程和行为上的进步转化为许多患者可衡量的健康改善。

筛选互动：引导行动的助推

通过电子邮件进行的强化学习提醒可以提高乳腺X光检查的预约率和出席率。这意味着更智能的宣传方式可以将提醒转化为不同年龄和背景人群的筛查完成率。

临床准确性：皮肤癌检测性能

在对比测试中，皮肤癌分类器的灵敏度为 87.0%，特异性为 77.1%，而临床医生的灵敏度和特异性分别为 79.8% 和 73.6%。这些结果表明，该分类器有望用于辅助检测，但不能替代临床医生。

• 你会看到哪些干预措施效果最佳，哪些需要更多数据。
• 您将了解到血压和血糖水平的改善如何与长期风险降低联系起来。
• 您将获得关于如何选择具有已验证结果和明确证据的项目的指导。

公共卫生视角：扩大人工智能在人口预防中的应用

社区层面的模型可以识别风险热点地区，以便更早、更公平地向人们提供干预措施。 公共项目结合诊所记录、设备数据和当地调查，来绘制需求增长的地区图。

社区风险预测分析和有针对性的外展活动

公共卫生团队利用预测分析来找出风险较高的社区。这使他们能够部署有针对性的干预措施——筛查活动、流动诊所或定制化的外展服务——从而发挥最大的作用。

好的规模化设计需要的不仅仅是模型。 数据的使用必须遵循隐私、透明度和公平原则，以防止项目加剧差距。

• 数据来源： 诊所记录、设备摘要和社区项目投入相结合，为外展工作提供信息。
• 访问和激活： 推广活动将技术与值得信赖的本地合作伙伴相结合，以提高参与度。
• 医护人员和患者的角色： 当地临床医生和居民共同制定干预措施，使干预措施能够尊重文化和需求。

当技术能够支持本地信任、保护隐私并与当地合作伙伴携手将洞察转化为行动时，您将会看到更好的结果。

您的行动计划：您今天如何利用预防性人工智能

你可以通过验证安全性、证据以及信息如何流向你的服务提供商，将技术转化为实际利益。 从小处着手，专注于那些能节省时间并带来明确结果的工具。

检查是否启用了加密和匿名化措施。阅读同意书，了解哪些信息会被共享以及共享原因。

选择那些拥有已发布证据证明效果更佳且数据管理清晰的工具。确认它们能与您的门户网站集成，以便供应商能够看到与您相同的计划。

关于预防支持，您可以向医疗服务提供者咨询以下问题

• 我的医疗团队将如何收到这些信息？ 改变我的计划？
• 需要哪些数据？谁可以访问这些数据？我的隐私如何受到保护？
• 哪些干预措施已被证明对像我这样的患者有益？
• 如何设置通知偏好，以便提醒能够节省时间并减少干扰？

快速检查清单： 验证安全性，确认同意条款，测试与门户网站的集成，并选择能够测量您关心的结果（如血压或活动量）的设备。

遵循这些步骤，您将拥有一个清晰的行动计划，可以安全地使用技术，并在您今天的护理中获得可衡量的益处。

医疗服务提供者指南：将预防性人工智能融入护理实践

当工具与员工现有的工作方式相匹配时，您的团队就能减少点击操作的时间，将更多精力投入到患者护理中。本指南展示了医疗服务提供者可以采取的切实步骤，以验证、嵌入和维护新系统，从而在不增加负担的情况下改善治疗效果。

工作流程匹配度、验证和偏差监控

首先，利用本地数据验证工具并测试其是否存在偏差。在全面推广之前，医疗机构应开展小规模试点，将模型建议与临床医生的判断进行比较。

将提示信息嵌入电子病历流程中，以便在恰当的时机显示建议。这可以节省时间并减少漏诊。

制定性能监控计划，以便及时发现偏差。简洁的仪表盘和定期审核有助于及早发现问题。

员工培训和向患者传达益处

培训团队了解算法如何做出决策以及其局限性。基于角色的指导和简短演示有助于增强临床人员和前台团队的信心。

沟通要简洁明了 与患者沟通，解释该工具的功能、使用的数据以及如何指导治疗。清晰的沟通有助于提高信任度和接受度。

• 本地验证： 采用前请先用您的数据进行测试。
• 一体化： 在图表中做出决策的地方放置提示。
• 训练： 教导员工向患者解释益处和局限性。
• 治理： 文档访问权限、角色和数据流。
• 设计： 选择能够减少点击次数并支持治疗方案的工具。

未来之路：负责任的创新与监管

随着工具日趋成熟，透明的监管将成为实现预期目标与安全、公平使用之间的桥梁。您应该期待明确的标准，这些标准能够阐明哪些方法有效以及原因。

平衡透明度、问责制和快速发展

监管机构、公共卫生机构和医疗保健领导者 必须在保护隐私和确保公平访问的同时，明确人工智能的作用。

早期研究 虽然前景可期，但需要持续验证和标准化报告，才能使结果具有可重复性和意义。

• 情报支持决策的验证和明确标注标准。
• 定期审计、透明度报告和公开摘要，以建立信任。
• 隐私保护和促进公平获得干预措施的规则。
• 监管机构、供应商和社区之间开展合作，以推广安全技术。

您也参与其中：您的反馈和知情使用有助于制定合理的规则。有了合适的保障措施，就能在不牺牲安全或公平的前提下，让更多人受益于更有效的预防措施和更智能的干预措施。

结论

现在您知道了，默默的智慧如何将常规数据转化为清晰的步骤，从而将护理从被动修复转变为持续预防。

及时有效的小干预措施有助于您和您的医疗服务提供者更早采取行动。更深入的了解可以节省时间并改善治疗效果，同时尊重您的隐私和公平性诉求。

重点关注那些具备证据支持、明确授权、并且能够轻松与您的门户网站集成的工具。 这样一来，你所看到的益处——更安全的护理、更早的行动和个性化的支持——就是真实存在的，并且可以衡量。

请使用此处的行动计划提出问题、测试工具并提供反馈。您的参与有助于打造真正惠及每位患者的医疗保健体系。