人工智能在医疗领域得以迅速应用和发展的关键，实际上在于医疗大数据的积累和数据库的发展。而这些数据并不仅仅产生于医学影像的获得或者医院诊断的信息录入，还可以在人们的日常生活中随时随地产生。因此，未来的医疗大数据实际上是在人们对自身进行日常健康管理的过程中产生和集中起来的。

在此基础上，通过人工智能的算法，人们不仅可以对个人的健康状况进行精准化的把握，还可以通过大数据把握传染性和季节性疾病的发展状况，从而做出相应的应对措施。从某种程度上讲，这或许是人工智能与人类日常生活融合最为密切的一个领域，可以为人类提供高质量、智能化与日常化的医疗护理服务。从目前的整体发展情况来看，依托大数据和算法技术，人工智能在健康管理领域的发展主要集中在以下六个方面。

第一，大数据与流感预测。早在2008年，谷歌就已经推出了流感预测的服务，通过检测用户在谷歌上的搜索内容就可以有效地追踪流感爆发的迹象。例如，“头痛发烧”“恶心”和“打喷嚏”等关键词的搜索次数在某一区域内日常约为每日20万次，当某一时间段这些关键词的搜索次数急剧上升到60万至80万时，谷歌服务器就会判断必须对疫情进行预判和警戒。谷歌还会通过分析用户的电子邮件，并将用户的搜索情况与之关联，从而更加精确地研判出这类疫情的发生。此外，谷歌基线研究项目（Google Baseline Study）希望建立一个庞大的人类健康数据库，找出完全健康的人类基因模型。根据这个数据库，只要发现用户的健康数据与模型有出入，谷歌就会提醒用户可能出现的健康问题，使其进行预防。

谷歌健康（Google Fit）平台开发了一系列可穿戴设备，包括衣服、鞋子、手环、眼镜等。这些产品都在不断收集海量的生物统计数据并与谷歌基线研究结合起来，以提供更加强大的应用。不难看出，结合大数据和互联网技术，我们可以对某些传染性疾病进行较为及时、准确的监控和预防，并在建立一些数据库、智能分析模型后，使得这些活动更为便捷和迅速。

第二，机器学习与血糖管理。2015年11月，《细胞》（Cell）杂志发表的一篇文章阐释了机器学习应用于营养学的积极意义。该研究团队首先对800名志愿者进行标准化饮食试验，采集了他们的血样、粪便，收集了血糖、肠道菌群等多项数据，并使用调查问卷等形式收集饮食、锻炼以及睡眠数据。研究者发现，即便食用同样的食物，不同人依然会产生具有相当大差异的反应。因此，以往通过直观经验而得出的一般性的饮食摄入建议，往往都是不能与每个人完美匹配的。

接着，研究者开发了一套“机器学习”算法，通过分析学习人们的肠道菌群特征与餐后血糖水平之间的关联，从而尝试对标准化食品进行血糖影响预测。经过800名志愿者的数据“训练”之后，这套机器学习算法所建立起的预测模型，在新的一批志愿者身上得到了有效验证。此后，研究团队进一步验证了机器学习能否进行健康饮食指导。他们对新的一组志愿者进行分组，使其分别采用机器学习算法给出的膳食建议，以及医生与营养专家的建议。其中膳食建议也分为了一周的“健康饮食”与一周的“不健康饮食”两种。

通过细致比较，他们发现机器学习算法给出了更精准的营养学建议，能够更好地控制餐后血糖水平，传统的专家建议则稍逊一筹。不难看出，机器学习的作用在这一研究中得到了充分的体现，在精准营养学上，人工智能可以帮助用户进行精确的辅助分析，从而使用户做出更为合适的选择。

第三，数据库技术与健康要素监测。位于都柏林的Nuritas生物科技公司是一家将人工智能与分子生物学相结合的初创公司，该公司通过建立食品数据库来识别肽（食品类产品中的某些分子）是否可以作为食物的补充或新的成分。通过机器学习的运用，Nuritas可以为食品制造企业提供数据挖掘服务，还计划未来推出面向消费者的个性化营养方案制定产品。

在中国，人工智能生物科技初创公司碳云智能（iCarbonX）也在从事相关的研发。该公司试图建立一个健康大数据平台，该平台最终可以利用人工智能技术对这些数据加以处理，帮助人们进行健康管理。不难看出，无论是食品数据库还是健康大数据平台，都旨在通过大数据与人工智能技术来对人体的健康要素进行监测、记录，并通过对这些记录和数据的分析得出更加准确和有效的健康管理计划。

第四，健康管理与生活品质提升。随着人们生活水平的不断提升，对于自身健康的严格管理将成为很多人的日常诉求。如果能够收集到每个人的各方面的健康数据，以这些数据为基础，通过人工智能的算法，对健康的日常管理就有可能轻松实现。相当一批科技公司正在从事相关的研究。美国的Welltok公司就是其中的一家。

该公司的核心产品是CaféWell健康管理优化平台（CaféWell Health Optimization Platform）。该产品的一个核心理念是，医疗健康服务并不是只有病人才需要，普通人也需要时刻关注和维护自身的健康。通过技术开发和服务拓展，CaféWell平台可以协助医疗保险商和人口健康管理者引导并激励用户改善健康，并且可以针对个人提供精确的健康服务。

IBM公司也投资了WellTok，并将其开发的Watson平台融入CaféWell，借助Watson的人工智能认知能力来理解复杂的人类语言，对海量数据进行快速的运算，从而为用户提供健康管理、慢性病恢复和健康食谱等方面的指导。

当然，与CaféWell类似的其他技术平台和服务也在投入开发应用，如前所述，这种趋势源自人们对自身健康的更高需求在医疗服务之外也需要健康服务作为补充。

第五，人脸识别与情绪分析。位于圣地亚哥的初创企业Emotient致力于通过面部表情分析来判定人的情绪。Emotient起源于加利福尼亚大学的“机器感知实验室”（Machine Perception Lab），其最终目的是打造一套“无所不在”的人类情感分析系统。Emotient利用摄像头来捕捉、记录面部肌肉运动，并利用其人工智能计算模型来分析面部表情，可以在数秒内解读出面部表情所代表的意义。这种技术的应用领域其实很广泛，当其被用于医疗领域，可以借以判断病人的感受。目前，Emotient已经能够辨别出喜悦、悲伤、愤怒、惊讶等基础表情，还能够分析出一些更细微和复杂的表情，比如焦虑以及沮丧。2016年1月，苹果公司宣布收购了这家人工智能技术公司，这在某种程度上也说明了这项技术的发展潜力。

第六，医学分析与人类寿命的预测。人们对健康的重视，实际上就是为了追求更长且更有品质的寿命。如果能够对于自身的寿命有准确的预期，人们或许能够更好地对待自身的生活。当然，这也可能导致一些消极的后果。但是，对于医生而言，如果能够把握病人的寿命预期，便可以更好地确定相应的治疗方案。目前，澳大利亚的科学家已经开始利用人工智能分析医学影像来预测人的健康状况和寿命。他们使用机器学习算法分析了资料库中48名60岁以上成人胸部的CT扫描图像。

通过分析这些图像数据，人工智能的算法预测了这些志愿者在五年内死亡的概率。通过与实际情况进行对比，这一算法预测的准确率接近70％，与医学专家的预测准确率相当。当然，目前由于研究样本较少，人工智能算法预测的准确率还没有超过人类专家。但是，人工智能的发展依赖于数据样本的扩大，如果增加所分析的患者数量和诊断的部位数，就可以获得更精确的预测率，从而帮助医生尽早诊断并进行治疗。