健康數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)傳播個性化方案演講人2025-12-15

04/精準(zhǔn)傳播的技術(shù)支撐與模型構(gòu)建03/健康數(shù)據(jù)的多維類型與整合邏輯02/健康數(shù)據(jù)驅(qū)動精準(zhǔn)傳播的時代背景與核心價值01/健康數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)傳播個性化方案06/精準(zhǔn)傳播面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略05/精準(zhǔn)傳播的個性化方案應(yīng)用場景08/總結(jié)：健康數(shù)據(jù)驅(qū)動精準(zhǔn)傳播的本質(zhì)與使命07/未來展望：邁向“智能+精準(zhǔn)”的健康傳播新生態(tài)目錄01ONE健康數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)傳播個性化方案02ONE健康數(shù)據(jù)驅(qū)動精準(zhǔn)傳播的時代背景與核心價值

健康數(shù)據(jù)驅(qū)動精準(zhǔn)傳播的時代背景與核心價值在人口老齡化、慢性病高發(fā)、健康意識覺醒的多重因素驅(qū)動下，全球健康產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷從“疾病治療”向“健康管理”的范式轉(zhuǎn)移。傳統(tǒng)健康傳播模式以“廣而告之”為核心，通過大眾媒體傳遞標(biāo)準(zhǔn)化健康信息，卻因忽視個體差異導(dǎo)致傳播效率低下——據(jù)WHO統(tǒng)計，全球僅30%的健康信息能被目標(biāo)人群準(zhǔn)確理解并采納，而個性化干預(yù)可使健康行為依從性提升50%以上。在此背景下，健康數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)傳播成為破解“信息過載”與“需求錯配”的關(guān)鍵路徑，其核心價值在于通過數(shù)據(jù)整合與分析，實現(xiàn)“千人千面”的健康信息匹配，最終推動個體健康行為改善與群體健康水平提升。作為一名深耕健康傳播領(lǐng)域的工作者，我曾見證過這樣的案例：某社區(qū)針對糖尿病患者開展標(biāo)準(zhǔn)化飲食宣教，參與者的血糖控制達(dá)標(biāo)率僅22%；而當(dāng)引入可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)、飲食習(xí)慣問卷等個體數(shù)據(jù)后，通過推送個性化餐單、實時血糖提醒，半年內(nèi)達(dá)標(biāo)率提升至61%。這一轉(zhuǎn)變讓我深刻認(rèn)識到：健康數(shù)據(jù)不僅是靜態(tài)的“信息集合”，更是動態(tài)的“決策引擎”，它能讓傳播從“大水漫灌”走向“精準(zhǔn)滴灌”，真正實現(xiàn)“以人為中心”的健康服務(wù)。03ONE健康數(shù)據(jù)的多維類型與整合邏輯

健康數(shù)據(jù)的多維類型與整合邏輯健康數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)傳播，首先需解決“數(shù)據(jù)從何而來”與“數(shù)據(jù)如何可用”兩大問題。健康數(shù)據(jù)具有多源性、異構(gòu)性、動態(tài)性的特征，需通過系統(tǒng)化整合形成“360度健康畫像”，為精準(zhǔn)傳播奠定基礎(chǔ)。

健康數(shù)據(jù)的類型體系臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)作為最權(quán)威的健康數(shù)據(jù)來源，臨床數(shù)據(jù)包括電子病歷（EMR）、實驗室檢驗結(jié)果、醫(yī)學(xué)影像、診斷記錄等。例如，高血壓患者的血壓波動數(shù)據(jù)、糖尿病患者的糖化血紅蛋白（HbA1c）水平，直接反映疾病控制狀態(tài)，是制定個性化傳播內(nèi)容的核心依據(jù)。

健康數(shù)據(jù)的類型體系行為與生活方式數(shù)據(jù)通過可穿戴設(shè)備（智能手環(huán)、動態(tài)血壓計）、移動健康A(chǔ)PP（飲食記錄、運動APP）、智能家居設(shè)備等采集，涵蓋步數(shù)、睡眠時長、運動強(qiáng)度、飲食結(jié)構(gòu)、吸煙飲酒等行為數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)動態(tài)捕捉個體的健康行為模式，揭示“行為-健康”的關(guān)聯(lián)性。例如，通過分析某用戶的睡眠周期數(shù)據(jù)，可針對性推送“改善睡眠質(zhì)量”的冥想音頻而非泛泛的“健康睡眠建議”。

健康數(shù)據(jù)的類型體系環(huán)境與社會因素數(shù)據(jù)健康狀態(tài)受環(huán)境與社會因素深刻影響，包括地理環(huán)境（空氣質(zhì)量、氣候）、社會經(jīng)濟(jì)地位（收入、教育水平）、社會支持網(wǎng)絡(luò)（家庭關(guān)系、社區(qū)資源）等。例如，在空氣污染預(yù)警期間，對哮喘患者推送“佩戴口罩、減少外出”的提醒，需結(jié)合當(dāng)?shù)豍M2.5實時數(shù)據(jù)與患者居住地址，確保信息的時效性與精準(zhǔn)性。

健康數(shù)據(jù)的類型體系基因組與生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)隨著基因測序技術(shù)的普及，基因組數(shù)據(jù)（如APOE4基因與阿爾茨海默病風(fēng)險關(guān)聯(lián)）、生物標(biāo)志物數(shù)據(jù)（如炎癥因子、腸道菌群構(gòu)成）逐漸成為精準(zhǔn)傳播的“底層密碼”。例如，攜帶BRCA1基因突變的人群，可針對性推送“乳腺癌早期篩查指南”與“遺傳咨詢資源”。

健康數(shù)據(jù)的整合與治理打破數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺臨床數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)分散于醫(yī)院、健康A(chǔ)PP、政府部門等不同主體，需通過標(biāo)準(zhǔn)化接口（如HL7、FHIR）實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通。例如，某三甲醫(yī)院與本地健康A(chǔ)PP合作，通過API接口調(diào)取患者的運動數(shù)據(jù)，結(jié)合臨床檢查結(jié)果生成“運動處方”，實現(xiàn)“院內(nèi)-院外”數(shù)據(jù)聯(lián)動。

健康數(shù)據(jù)的整合與治理數(shù)據(jù)清洗與質(zhì)量管控原始數(shù)據(jù)常存在缺失、異常、重復(fù)等問題，需通過規(guī)則引擎（如排除極端值、填補缺失值）、機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如異常值檢測模型）進(jìn)行清洗，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。例如，通過智能算法識別可穿戴設(shè)備中的“誤步數(shù)數(shù)據(jù)”（如手腕晃動導(dǎo)致的步數(shù)激增），避免對用戶運動狀態(tài)的誤判。

健康數(shù)據(jù)的整合與治理隱私保護(hù)與合規(guī)管理健康數(shù)據(jù)涉及個人隱私，需嚴(yán)格遵守《個人信息保護(hù)法》《HIPAA》等法規(guī)，采用數(shù)據(jù)脫敏（如身份證號加密）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)（數(shù)據(jù)不出本地模型訓(xùn)練）、區(qū)塊鏈存證等技術(shù)，確?！皵?shù)據(jù)可用不可見”。例如，某健康平臺在用戶授權(quán)后，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)分析不同人群的飲食偏好，而不直接獲取用戶的原始飲食記錄。04ONE精準(zhǔn)傳播的技術(shù)支撐與模型構(gòu)建

精準(zhǔn)傳播的技術(shù)支撐與模型構(gòu)建健康數(shù)據(jù)的整合僅是基礎(chǔ)，如何通過技術(shù)手段實現(xiàn)“數(shù)據(jù)-洞察-行動”的轉(zhuǎn)化，是精準(zhǔn)傳播的核心環(huán)節(jié)。這一過程依賴人工智能、大數(shù)據(jù)分析、自然語言處理等技術(shù)的深度融合，構(gòu)建從“用戶畫像”到“內(nèi)容生成”再到“效果評估”的全鏈路技術(shù)模型。

用戶畫像：精準(zhǔn)識別個體需求用戶畫像是個體健康需求的“數(shù)字鏡像”，需通過多維度數(shù)據(jù)標(biāo)簽構(gòu)建動態(tài)分層模型。

用戶畫像：精準(zhǔn)識別個體需求基礎(chǔ)畫像層包含人口統(tǒng)計學(xué)特征（年齡、性別、職業(yè)）、健康基礎(chǔ)狀態(tài)（疾病史、過敏史、用藥情況）等靜態(tài)標(biāo)簽。例如，65歲男性、高血壓病史、服用硝苯地平控釋片，是用戶畫像的基礎(chǔ)標(biāo)簽。

用戶畫像：精準(zhǔn)識別個體需求行為畫像層基于行為數(shù)據(jù)構(gòu)建動態(tài)標(biāo)簽，如“日均步數(shù)＜5000步”“高鹽飲食頻率＞3次/周”“睡眠覺醒次數(shù)＞2次/晚”。這些標(biāo)簽反映用戶的健康行為習(xí)慣，是判斷干預(yù)優(yōu)先級的關(guān)鍵。

用戶畫像：精準(zhǔn)識別個體需求風(fēng)險畫像層通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如隨機(jī)森林、XGBoost）預(yù)測健康風(fēng)險。例如，結(jié)合血壓波動數(shù)據(jù)、BMI指數(shù)、家族病史，計算“未來6個月心血管事件風(fēng)險評分”，對高風(fēng)險人群優(yōu)先干預(yù)。

用戶畫像：精準(zhǔn)識別個體需求偏好畫像層分析用戶對健康信息的內(nèi)容偏好（如圖文/視頻形式）、渠道偏好（如微信公眾號/短視頻平臺）、時間偏好（如晚間8點推送），確保傳播方式與用戶習(xí)慣匹配。

內(nèi)容生成：個性化信息的智能匹配基于用戶畫像，通過自然語言生成（NLG）技術(shù)與知識圖譜，實現(xiàn)健康內(nèi)容的“千人千面”。

內(nèi)容生成：個性化信息的智能匹配內(nèi)容模板庫與動態(tài)組裝構(gòu)建結(jié)構(gòu)化健康知識圖譜（如包含疾病-癥狀-干預(yù)-禁忌的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)），結(jié)合用戶畫像標(biāo)簽動態(tài)生成內(nèi)容。例如，對“高血壓+高鹽飲食”用戶，從知識圖譜中提取“低鹽飲食”核心知識點，結(jié)合其飲食偏好（如喜食咸菜）生成“用檸檬汁替代鹽腌制咸菜”的具體建議，而非泛泛的“減少鹽分?jǐn)z入”。

內(nèi)容生成：個性化信息的智能匹配情感化與場景化表達(dá)通過情感分析技術(shù)識別用戶心理狀態(tài)（如對疾病的焦慮、對改變的抗拒），調(diào)整內(nèi)容語氣與表達(dá)方式。例如，對剛確診糖尿病的年輕用戶，采用“我們一起打敗糖尿病”的共情式表達(dá)；對長期控糖不佳的中老年用戶，采用“您過去的控糖努力很了不起，試試這個小技巧”的鼓勵式表達(dá)。同時，結(jié)合用戶生活場景（如“上班期間如何健康飲食”“旅行時血糖管理”）生成場景化內(nèi)容，提升實用性。

內(nèi)容生成：個性化信息的智能匹配多模態(tài)內(nèi)容適配根據(jù)用戶偏好生成圖文、短視頻、語音等多模態(tài)內(nèi)容。例如，對老年用戶推送文字版“高血壓用藥注意事項”，對年輕用戶推送3分鐘動畫短視頻講解“胰島素注射技巧”。

渠道分發(fā)與觸達(dá)優(yōu)化精準(zhǔn)傳播不僅依賴內(nèi)容匹配，還需通過渠道選擇實現(xiàn)“信息在正確的時間傳遞給正確的人”。

渠道分發(fā)與觸達(dá)優(yōu)化多渠道協(xié)同矩陣構(gòu)建“線上+線下”“主動+被動”的渠道矩陣：線上包括APP推送、短信、社交媒體、智能語音助手；線下包括社區(qū)健康講座、醫(yī)院門診隨訪、家庭醫(yī)生簽約服務(wù)。例如，對年輕用戶通過APP推送運動提醒，對老年用戶通過社區(qū)健康驛站發(fā)放紙質(zhì)健康手冊。

渠道分發(fā)與觸達(dá)優(yōu)化智能調(diào)度算法基于用戶行為數(shù)據(jù)優(yōu)化觸達(dá)時機(jī)。例如，通過分析用戶活躍時段，將睡眠改善類信息推送至晚間9-10點，將運動提醒推送至早晨7-8點；對長期未登錄健康A(chǔ)PP的用戶，通過短信激活后再引導(dǎo)至線上渠道。

渠道分發(fā)與觸達(dá)優(yōu)化A/B測試與迭代優(yōu)化對不同內(nèi)容版本、渠道組合進(jìn)行A/B測試，分析打開率、點擊率、轉(zhuǎn)化率（如“預(yù)約體檢”轉(zhuǎn)化率）等指標(biāo)，持續(xù)優(yōu)化傳播策略。例如，測試“恐懼訴求”（如“高血壓可能導(dǎo)致中風(fēng)”）與“收益訴求”（如“控制血壓能延長壽命”）兩種文案，發(fā)現(xiàn)對中年男性用戶，“恐懼訴求”的點擊率高出35%。05ONE精準(zhǔn)傳播的個性化方案應(yīng)用場景

精準(zhǔn)傳播的個性化方案應(yīng)用場景健康數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)傳播已滲透至醫(yī)療、公共衛(wèi)生、健康產(chǎn)業(yè)等多個領(lǐng)域，形成差異化的應(yīng)用場景，實現(xiàn)從“疾病管理”到“健康促進(jìn)”的全周期覆蓋。

醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)的慢性病管理慢性病具有病程長、需長期管理的特點，是精準(zhǔn)傳播的核心應(yīng)用場景。以糖尿病管理為例：

醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)的慢性病管理院內(nèi)階段：精準(zhǔn)宣教與風(fēng)險預(yù)警患者入院后，通過電子病歷數(shù)據(jù)（血糖水平、并發(fā)癥史）與行為數(shù)據(jù)（飲食日記、運動記錄）構(gòu)建初始畫像，醫(yī)生和健康管理師基于畫像制定個性化宣教方案。例如，對合并腎病的糖尿病患者，重點推送“低蛋白飲食指南”而非通用飲食建議；通過實時血糖監(jiān)測數(shù)據(jù)，當(dāng)血糖超過13.9mmol/L時，自動推送“暫停運動、補充水分”的提醒。

醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)的慢性病管理院外階段：持續(xù)干預(yù)與依從性提升出院后，通過可穿戴設(shè)備與APP進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測。例如，某醫(yī)院推出“糖尿病管家”項目，患者佩戴智能血糖儀，數(shù)據(jù)同步至平臺后，AI系統(tǒng)自動生成“血糖波動分析報告”，并結(jié)合患者飲食習(xí)慣推送個性化食譜；對連續(xù)3天未測血糖的用戶，通過電話隨訪了解原因并提供幫助。數(shù)據(jù)顯示，該項目參與者的血糖達(dá)標(biāo)率提升至68%，再入院率降低25%。

公共衛(wèi)生領(lǐng)域的精準(zhǔn)健康促進(jìn)在疫情防控、健康素養(yǎng)提升等公共衛(wèi)生領(lǐng)域，精準(zhǔn)傳播可實現(xiàn)資源的高效配置與風(fēng)險的有效防控。

公共衛(wèi)生領(lǐng)域的精準(zhǔn)健康促進(jìn)疫情防控中的信息精準(zhǔn)投放例如，在新冠疫情期間，通過健康碼數(shù)據(jù)（確診/密接狀態(tài)）、疫苗接種數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)，對不同人群分類推送信息：對密接者推送“居家隔離指南”與“核酸檢測時間提醒”；對未接種疫苗的老年人推送“疫苗安全性與預(yù)約方式”解讀；對低風(fēng)險地區(qū)居民推送“個人防護(hù)要點”短視頻。某城市通過此模式，新冠防控信息覆蓋率提升至98%，市民防護(hù)行為正確率提升72%。

公共衛(wèi)生領(lǐng)域的精準(zhǔn)健康促進(jìn)重點人群的健康素養(yǎng)提升針對老年人、兒童、職業(yè)人群等不同群體，設(shè)計精準(zhǔn)傳播項目。例如，針對農(nóng)村老年人，通過“鄉(xiāng)村健康大喇叭”播放方言版高血壓防治知識，并結(jié)合村醫(yī)入戶隨訪解答疑問；針對職場人群，通過企業(yè)健康管理APP推送“辦公室頸椎操”“外賣健康點餐指南”，利用碎片化時間提升健康行為。

健康產(chǎn)業(yè)的個性化產(chǎn)品與服務(wù)健康數(shù)據(jù)驅(qū)動精準(zhǔn)傳播，也催生了健康產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新與模式升級，推動“健康管理”從“標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)”向“個性化定制”轉(zhuǎn)型。

健康產(chǎn)業(yè)的個性化產(chǎn)品與服務(wù)健康保險的精準(zhǔn)定價與風(fēng)險控制保險公司通過用戶健康數(shù)據(jù)（體檢結(jié)果、運動數(shù)據(jù)、醫(yī)療消費記錄）構(gòu)建風(fēng)險模型，實現(xiàn)差異化定價。例如，某保險公司推出“健康管理型保險”，對每日步數(shù)＞8000步、BMI正常的用戶給予15%的保費優(yōu)惠；對糖尿病患者提供“線上醫(yī)生咨詢+藥品配送”增值服務(wù)。這種模式不僅降低了保險賠付率，也激勵用戶主動改善健康行為。

健康產(chǎn)業(yè)的個性化產(chǎn)品與服務(wù)健康消費品的個性化推薦健康食品、營養(yǎng)補充劑等消費品企業(yè)，通過用戶健康數(shù)據(jù)（如過敏史、營養(yǎng)缺乏指標(biāo)）實現(xiàn)精準(zhǔn)推薦。例如，某營養(yǎng)平臺根據(jù)用戶的腸道菌群檢測報告，推薦“定制益生菌配方”；某電商APP根據(jù)用戶的體檢數(shù)據(jù)（如鐵元素缺乏），推送“富鐵食材清單”與“鐵劑選擇指南”。06ONE精準(zhǔn)傳播面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略

精準(zhǔn)傳播面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略盡管健康數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)傳播展現(xiàn)出巨大潛力，但在實踐過程中仍面臨數(shù)據(jù)、技術(shù)、倫理等多重挑戰(zhàn)，需通過系統(tǒng)性策略破解瓶頸。

數(shù)據(jù)層面的挑戰(zhàn)與應(yīng)對挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)孤島與標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一醫(yī)療數(shù)據(jù)、健康數(shù)據(jù)分散在不同機(jī)構(gòu)，數(shù)據(jù)格式、編碼標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一（如ICD與SNOMED-CT的疾病編碼差異），導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以整合。

數(shù)據(jù)層面的挑戰(zhàn)與應(yīng)對應(yīng)對：建立行業(yè)數(shù)據(jù)共享標(biāo)準(zhǔn)與協(xié)作機(jī)制推動政府部門、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科技企業(yè)共同制定健康數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)（如國家衛(wèi)健委發(fā)布的《健康醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系》），建立區(qū)域健康數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)“按需共享、授權(quán)使用”。例如，某省建立“健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心”，醫(yī)院、疾控中心、醫(yī)保部門通過該平臺共享數(shù)據(jù)，為精準(zhǔn)傳播提供支撐。

技術(shù)層面的挑戰(zhàn)與應(yīng)對挑戰(zhàn)：算法偏見與模型泛化能力不足訓(xùn)練數(shù)據(jù)若存在群體偏差（如以城市中青年數(shù)據(jù)為主），可能導(dǎo)致對老年人、農(nóng)村人群的預(yù)測準(zhǔn)確性下降；模型在特定場景下表現(xiàn)良好，但難以適應(yīng)個體動態(tài)變化。

技術(shù)層面的挑戰(zhàn)與應(yīng)對應(yīng)對：優(yōu)化算法公平性與動態(tài)學(xué)習(xí)能力引入“公平約束機(jī)器學(xué)習(xí)”算法，確保模型對不同人群（如不同年齡、地域）的預(yù)測誤差在可控范圍內(nèi)；采用“在線學(xué)習(xí)”技術(shù)，讓模型根據(jù)用戶實時數(shù)據(jù)（如新增疾病、行為改變）持續(xù)更新，提升泛化能力。

倫理與隱私層面的挑戰(zhàn)與應(yīng)對挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)濫用與隱私泄露風(fēng)險健康數(shù)據(jù)具有高度敏感性，若被用于商業(yè)營銷、保險歧視等用途，將損害用戶權(quán)益；數(shù)據(jù)傳輸、存儲過程中的安全漏洞可能導(dǎo)致信息泄露。

倫理與隱私層面的挑戰(zhàn)與應(yīng)對應(yīng)對：構(gòu)建“技術(shù)-法律-倫理”三位一體防護(hù)體系技術(shù)層面：采用差分隱私（在數(shù)據(jù)中添加噪聲保護(hù)個體信息）、零知識證明（在不泄露數(shù)據(jù)的前提下驗證信息真實性）等加密技術(shù)；法律層面：明確數(shù)據(jù)采集、使用、共享的邊界（如用戶知情同意、最小必要原則）；倫理層面：建立健康數(shù)據(jù)倫理審查委員會，對數(shù)據(jù)應(yīng)用場景進(jìn)行合規(guī)性評估。

用戶接受層面的挑戰(zhàn)與應(yīng)對挑戰(zhàn)：健康數(shù)據(jù)采集抵觸與信息過載部分用戶對“健康數(shù)據(jù)被采集”存在顧慮，擔(dān)心隱私泄露；過多的個性化信息可能導(dǎo)致用戶“信息疲勞”，反而降低傳播效果。

用戶接受層面的挑戰(zhàn)與應(yīng)對應(yīng)對：加強(qiáng)用戶教育與分層信息推送通過通俗易懂的方式向用戶解釋“數(shù)據(jù)采集的目的與保護(hù)措施”（如用“您的數(shù)據(jù)將幫助生成更貼合您需求的健康建議”替代專業(yè)術(shù)語），增強(qiáng)信任感；采用“按需推送”策略，根據(jù)用戶優(yōu)先級（如高血壓患者的血壓管理優(yōu)先于普通健康知識）控制信息頻率，避免過載。07ONE未來展望：邁向“智能+精準(zhǔn)”的健康傳播新生態(tài)

未來展望：邁向“智能+精準(zhǔn)”的健康傳播新生態(tài)隨著人工智能、5G、元宇宙等技術(shù)的發(fā)展，健康數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)傳播將向“更智能、更主動、更沉浸”的方向演進(jìn)，構(gòu)建“預(yù)防-干預(yù)-康復(fù)”的全周期健康傳播新生態(tài)。

從“被動響應(yīng)”到“主動預(yù)測”基于多源數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，將實現(xiàn)健康風(fēng)險的“提前預(yù)警”。例如，通過分析用戶的基因數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)，預(yù)測“未來3年糖尿病發(fā)病風(fēng)險”，并在風(fēng)險達(dá)到閾值前推送個性化干預(yù)方案，實現(xiàn)“治未病”。