8月27日，主动健康和人口老龄化科技应对预测干预医学研讨及示范产业发展大会在成都举行。本次会议由四川大学华西医院和中国国际科技促进会中医药传承创新分会主办，聚焦老龄化加剧趋势下，慢性病预测干预发展状况和大数据及人工智能等数字技术在预测干预医学的应用前景。
据了解，2021年四川省65岁及以上人口为1472万人，占常住人口的17.58%。目前，四川省已进入中度老龄化社会，糖尿病、高血压等慢性病的患病人数也不断攀升，面临诸多挑战。
“疾病发生之前，亚健康状态早期，我们对疾病发生进行精准预测，延缓或阻止疾病和并发症的发生发展。”四川大学华西医院院长、中华医学会副会长李为民表示，预测干预医学致力于推动健康中国体系建设，医疗科技创新，并进一步推动以治病为中心向以全生命周期健康为中心的理念转变。
在会议主题演讲环节，多位专家也分享探讨了慢性病预测干预的新方法、新技术和新思路，为推进健康四川建设进行深入探讨。一名业内专家表示，预测干预医学需要高质量数据支撑，需要整合健康医疗数据(例如电子病历)、生物数据(例如基因组和代谢组学)、生活环境数据等内容，利用数据挖掘和人工智能进行预测，并在饮食营养、体育运动、数字技术、药物技术和生物技术等方面进行综合干预。通过大数据分析，能为患者的治疗决策、医药企业的生产安排和政府政策制定提供更有力依据，促进健康医疗资源合理配置。
美国加州大学河滨分校教授廖嘉渝在四川大学华西医院率先提出预测干预的概念和路径，并在会议上分享了预测干预医学的历史和未来，以及在糖尿病防治上的研究进展。他介绍称，通过对志愿者数十种生化指标和多组学检测数据分析，发现患者在糖尿病发生之前就会出现代谢紊乱，通过大数据机器学习模型，可提前筛查出高风险个人，并进行运动、饮食和药物干预。
此外，四川大学党委副书记张伟介绍的慢性病管理“健康医疗服务链”案例也颇有亮点。他谈到，普通用户将生理指标、生活方式、用药情况等健康数据上传至终端后，会同步至基层社区和医院的平台，医疗专家利用大数据和AI为用户提供个性化精准医疗服务和急症预警，同时形成适宜社区的慢性病综合防控技术包，为基层医疗机构赋能。
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