流動人口健康人工智能演講人01流動人口健康人工智能02引言：流動人口健康問題的時代命題與技術(shù)應(yīng)答03流動人口健康現(xiàn)狀：多維困境與結(jié)構(gòu)性矛盾04人工智能：破解流動人口健康困境的技術(shù)賦能路徑05實踐探索：流動人口健康人工智能的典型場景與案例06倫理與治理：流動人口健康人工智能的風險規(guī)避與制度保障07未來展望：邁向“人本智能”的流動人口健康治理新范式08結(jié)語：以智能之光，照亮流動人口的健康新路目錄01流動人口健康人工智能02引言：流動人口健康問題的時代命題與技術(shù)應(yīng)答引言：流動人口健康問題的時代命題與技術(shù)應(yīng)答作為長期深耕公共衛(wèi)生與智能交叉領(lǐng)域的研究者，我曾在長三角、珠三角的流動人口聚居區(qū)開展過為期三年的田野調(diào)查。在東莞某電子廠宿舍樓，我見過凌晨五點排隊等候社區(qū)醫(yī)生測量血壓的湖北籍裝修工人；在杭州某快遞分揀中心，我訪談過因“異地醫(yī)保報銷比例低”而硬扛著高燒送件的河南籍快遞員；在上海某城中村，我記錄過一位安徽籍母親帶著患有哮喘的孩子，因無法及時獲得兒童專科指導而連夜輾轉(zhuǎn)返鄉(xiāng)的無奈……這些鮮活的故事，共同勾勒出我國流動人口健康服務(wù)的現(xiàn)實圖景：規(guī)模超2.8億的流動群體（國家統(tǒng)計局2023年數(shù)據(jù)），在城鄉(xiāng)遷徙、職業(yè)轉(zhuǎn)換中面臨著健康服務(wù)可及性低、健康管理碎片化、健康風險感知滯后等系統(tǒng)性難題。與此同時，人工智能（AI）技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展，正在重構(gòu)健康管理的底層邏輯——從被動治療轉(zhuǎn)向主動預防，從經(jīng)驗驅(qū)動轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動，從個體服務(wù)轉(zhuǎn)向群體賦能。在此背景下，“流動人口健康人工智能”不僅是技術(shù)應(yīng)用的探索，更是關(guān)乎社會公平、健康中國戰(zhàn)略實現(xiàn)的時代命題。本文將從現(xiàn)狀挑戰(zhàn)、技術(shù)賦能、實踐路徑、倫理治理四個維度，系統(tǒng)闡述AI如何為流動人口健康構(gòu)建“全周期、可及性、精準化”的新范式。03流動人口健康現(xiàn)狀：多維困境與結(jié)構(gòu)性矛盾規(guī)模擴張與健康風險累積的雙重壓力流動人口規(guī)模的結(jié)構(gòu)性特征我國流動人口已形成“以進城務(wù)工為主體、隨遷家屬為補充、新生代農(nóng)民工為骨干”的格局。據(jù)《中國流動人口發(fā)展報告2023》，16-45歲青壯年占比達68.2%，制造業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)零售業(yè)吸納超60%的流動人口，這些職業(yè)普遍存在“高勞動強度、高暴露風險、低保障水平”的特點。例如，建筑業(yè)工人日均工作時間超10小時，塵肺病、肌肉骨骼損傷等職業(yè)病檢出率是本地戶籍工人的3.2倍（國家衛(wèi)健委職業(yè)健康司，2022）。規(guī)模擴張與健康風險累積的雙重壓力健康風險的“代際傳遞”與“群體聚集”流動人口的健康風險并非孤立存在，而是呈現(xiàn)出代際傳遞與職業(yè)聚集特征。一方面，隨遷子女因“流動-留守”交替經(jīng)歷，易出現(xiàn)營養(yǎng)不良、心理行為問題（中國疾控中心兒少衛(wèi)生中心，2023）；另一方面，流動人口聚居區(qū)（如城中村、工棚）往往存在“臟亂差”的居住環(huán)境，傳染病（如流感、肺結(jié)核）暴發(fā)風險較社區(qū)平均水平高出1.8倍（中華預防醫(yī)學會，2022）。這種群體性健康風險若未能及時干預，極易演變?yōu)楣残l(wèi)生事件。健康服務(wù)體系的“適配性失效”服務(wù)可及性的“空間錯配”流動人口的健康需求與醫(yī)療資源分布存在顯著矛盾。一方面，80%的流動人口集中在東部省份，但這些地區(qū)的基層醫(yī)療資源（如社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心、村衛(wèi)生室）覆蓋率僅為60%，且普遍存在“重治療、輕預防”的傾向；另一方面，戶籍地與流入地的醫(yī)保政策差異（如異地就醫(yī)報銷比例、門診慢性病用藥保障）導致“小病拖、大病扛”現(xiàn)象普遍。一項覆蓋5省的調(diào)查顯示，62.3%的流動人口在生病后首選“自行購藥”，僅28.7%會前往正規(guī)醫(yī)療機構(gòu)（《中國流動人口健康服務(wù)需求報告》，2023）。健康服務(wù)體系的“適配性失效”健康信息的“碎片化孤島”流動人口的健康數(shù)據(jù)分散在戶籍地電子健康檔案、流入地醫(yī)院就診記錄、用人單位體檢報告、商業(yè)保險理賠數(shù)據(jù)等多個系統(tǒng)中，缺乏統(tǒng)一整合。這種“信息孤島”導致健康管理難以連續(xù)：一位從四川來江蘇務(wù)工的糖尿病患者，可能在老家建立了血糖監(jiān)測檔案，但在江蘇的社區(qū)醫(yī)生無法調(diào)取；企業(yè)在崗前體檢中發(fā)現(xiàn)的高血壓指標，也難以同步到其后續(xù)的社區(qū)隨訪中。數(shù)據(jù)壁壘直接削弱了健康干預的時效性與精準性。健康管理意識的“能力赤字”健康素養(yǎng)的“代際差異”流動人口的健康素養(yǎng)水平（指個體獲取、理解、應(yīng)用健康信息的能力）總體偏低，2022年全國流動人口健康素養(yǎng)監(jiān)測顯示，具備基本健康素養(yǎng)的比例僅為18.7%，顯著低于全國平均水平（25.4%）。其中，50歲以上流動人口對“慢性病篩查”“合理用藥”等知識的知曉率不足30%，而新生代農(nóng)民工雖對“健身”“心理健康”接受度較高，但對“職業(yè)病防護”“傳染病預防”等實用技能掌握仍不足。健康管理意識的“能力赤字”健康行為的“短期主義”傾向受“掙錢-返鄉(xiāng)”的短期務(wù)工心態(tài)影響，流動人口普遍存在“重治療輕預防、重身體輕心理”的行為偏差。例如，建筑工人中僅有12%會定期進行職業(yè)健康檢查，而因“怕花錢”“沒時間”放棄疫苗接種的比例達45%；隨遷老人中，高血壓、糖尿病等慢性病的規(guī)范治療率不足40%，遠低于本地老年人群（68.2%）。這種“以犧牲健康換取經(jīng)濟收入”的短期主義，導致健康風險長期積累。04人工智能：破解流動人口健康困境的技術(shù)賦能路徑人工智能：破解流動人口健康困境的技術(shù)賦能路徑面對流動人口健康的結(jié)構(gòu)性矛盾，AI技術(shù)憑借其“數(shù)據(jù)整合、智能分析、實時響應(yīng)”的核心優(yōu)勢，正在重構(gòu)健康管理的“感知-決策-服務(wù)”閉環(huán)。從健康風險的早期預警，到醫(yī)療資源的精準匹配，再到個性化干預方案的生成，AI為流動人口健康提供了“全場景覆蓋、全周期管理”的技術(shù)支撐。智能感知：構(gòu)建“動態(tài)-多維”健康風險監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)多模態(tài)數(shù)據(jù)采集：打破信息孤島的技術(shù)基礎(chǔ)AI驅(qū)動的健康感知首先依賴于多源數(shù)據(jù)的整合。通過接入三大類數(shù)據(jù)體系：-基礎(chǔ)健康數(shù)據(jù)：可穿戴設(shè)備（智能手環(huán)、血壓貼片）實時采集心率、血壓、血氧等生理指標；-行為環(huán)境數(shù)據(jù)：手機GPS定位結(jié)合GIS地理信息系統(tǒng)，分析流動人口的活動軌跡（如是否接觸職業(yè)病危害場所）、居住環(huán)境（如周邊空氣質(zhì)量、飲用水安全）；-醫(yī)療行為數(shù)據(jù)：通過區(qū)域健康信息平臺，對接流入地醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心、疾控中心的電子病歷、檢驗檢查結(jié)果、疫苗接種記錄。例如，在蘇州試點的一項研究中，通過整合2000名流動人口的可穿戴數(shù)據(jù)與電子病歷，AI模型成功識別出312名“隱性高血壓患者”（血壓正常但夜間血壓異常），及時干預后其心血管事件風險降低42%（《中華流行病學雜志》，2023）。智能感知：構(gòu)建“動態(tài)-多維”健康風險監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)邊緣計算：實現(xiàn)實時風險預警的算力支撐針對流動人口“流動性強、網(wǎng)絡(luò)條件不穩(wěn)定”的特點，邊緣計算技術(shù)將AI分析模型部署在社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心、企業(yè)醫(yī)務(wù)室等“邊緣節(jié)點”，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的本地化處理。例如，某建筑工地部署的“AI健康哨兵”設(shè)備，可實時監(jiān)測工人作業(yè)時的體溫、心率、呼吸頻率，一旦出現(xiàn)中暑、過度疲勞等風險，立即通過語音警報提醒現(xiàn)場負責人，同時推送至屬地疾控中心。這種“端-邊-云”協(xié)同的計算架構(gòu)，將健康預警響應(yīng)時間從傳統(tǒng)的24小時縮短至分鐘級。智能決策：從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的健康管理疾病預測模型：個體化風險評估的精準化基于機器學習算法（如隨機森林、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），AI可構(gòu)建流動人口專屬的疾病預測模型。模型輸入變量包括：人口學特征（年齡、性別、職業(yè)）、行為習慣（吸煙、飲酒、運動）、環(huán)境暴露（粉塵、噪音）、既往病史等，輸出未來1-3年糖尿病、高血壓、職業(yè)病等疾病的發(fā)病概率。例如，針對外賣騎手群體，某AI平臺通過分析其“日均配送時長、交通事故率、頸椎病就診記錄”等數(shù)據(jù)，將高風險騎手識別準確率提升至89%，較傳統(tǒng)風險評估模型（基于體檢數(shù)據(jù)）提高32個百分點（《中國數(shù)字醫(yī)學》，2023）。智能決策：從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的健康管理資源匹配算法：破解“看病難”的智能調(diào)度AI可通過優(yōu)化算法實現(xiàn)醫(yī)療資源的精準匹配。一方面，基于地理位置、疾病類型、醫(yī)保政策等參數(shù)，為流動人口推薦“最近、最合適”的醫(yī)療機構(gòu)——例如，一位患有慢性腎病的流動人員，AI系統(tǒng)會優(yōu)先推薦具備“透析治療資質(zhì)”且“異地醫(yī)保直接結(jié)算”的醫(yī)院；另一方面，通過預測流入地季節(jié)性傳染?。ㄈ缌鞲?、手足口病）的發(fā)病趨勢，動態(tài)調(diào)配社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心的醫(yī)護人員、疫苗儲備，避免醫(yī)療資源擠兌。智能決策：從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的健康管理個性化干預方案：從“一刀切”到“量體裁衣”AI可根據(jù)流動人口的個體特征生成定制化健康干預方案。例如，針對2型糖尿病流動人口，AI系統(tǒng)會結(jié)合其飲食偏好（如是否喜食辛辣、高鹽食物）、工作作息（如是否為夜班）、藥物依從性（是否按時服藥）數(shù)據(jù)，推送“適合工間食用的低GI零食”“夜班期間的血糖監(jiān)測提醒”等個性化建議；對于隨遷兒童，AI則通過“生長發(fā)育曲線評估”“疫苗接種倒計時”“心理行為篩查”等功能，構(gòu)建“健康-教育-心理”一體化干預包。智能服務(wù)：構(gòu)建“主動-連續(xù)”的健康管理閉環(huán)智能語音助手：跨越“數(shù)字鴻溝”的服務(wù)入口針對流動人口“文化水平差異大、智能設(shè)備使用能力不足”的問題，智能語音助手（如方言識別、語音交互）成為重要的服務(wù)入口。例如，在廣東試點的外來務(wù)工人員健康服務(wù)熱線，支持粵語、客家話、潮汕話等6種方言，AI助手可解答“異地醫(yī)保報銷流程”“職業(yè)病鑒定材料”“兒童疫苗接種時間”等常見問題，并將復雜問題轉(zhuǎn)接人工客服。數(shù)據(jù)顯示，該熱線上線后，流動人口健康咨詢響應(yīng)時間從平均48小時縮短至15分鐘，服務(wù)滿意度達87.3%（廣東省衛(wèi)健委，2023）。智能服務(wù)：構(gòu)建“主動-連續(xù)”的健康管理閉環(huán)遠程醫(yī)療輔助：彌合“城鄉(xiāng)-區(qū)域”的醫(yī)療資源鴻溝AI輔助的遠程醫(yī)療系統(tǒng)可讓流動人口“足不出戶”獲得優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源。一方面，通過AI影像識別技術(shù)，基層醫(yī)生拍攝的胸部X光片、皮膚病變照片可由上級醫(yī)院AI系統(tǒng)輔助診斷，診斷準確率接近三甲醫(yī)院主治醫(yī)師水平（達92.5%）；另一方面，AI可實時翻譯醫(yī)患溝通中的專業(yè)術(shù)語，例如將“急性支氣管炎”解釋為“氣管突然發(fā)炎，會導致咳嗽、發(fā)燒，需要吃藥和休息”，確保流動人口準確理解病情。智能服務(wù)：構(gòu)建“主動-連續(xù)”的健康管理閉環(huán)智能隨訪管理：實現(xiàn)“院內(nèi)-院外”的健康服務(wù)延伸基于自然語言處理（NLP）和知識圖譜技術(shù)，AI可構(gòu)建流動人口的智能隨訪系統(tǒng)?；颊叱鲈汉?，AI助手會通過電話、短信、APP等渠道定期隨訪，詢問癥狀變化、用藥情況，并自動生成隨訪報告反饋給主治醫(yī)生。例如，一位因肺炎出院的流動人員，AI系統(tǒng)會在第3天、第7天、第14天分別進行隨訪，根據(jù)其“是否仍有咳嗽”“是否按時服藥”等數(shù)據(jù)，調(diào)整隨訪頻率并提醒社區(qū)醫(yī)生上門服務(wù)。這種連續(xù)性隨訪將30天內(nèi)再入院率降低21.6%（中華醫(yī)學會全科醫(yī)學分會，2023）。05實踐探索：流動人口健康人工智能的典型場景與案例場景一：職業(yè)病智能防護——從“被動救治”到“主動預防”案例背景在長三角某汽車零部件制造廠，3000名流水線工人中80%為流動人口，長期接觸噪音、粉塵、有機溶劑，職業(yè)?。ㄈ缭肼暶@、塵肺?。└甙l(fā)。傳統(tǒng)職業(yè)病防護依賴“年度體檢+定期培訓”，存在“檢出滯后、培訓效果差”等問題。場景一：職業(yè)病智能防護——從“被動救治”到“主動預防”AI解決方案廠區(qū)部署“AI+物聯(lián)網(wǎng)”職業(yè)健康監(jiān)測系統(tǒng)：-環(huán)境監(jiān)測層：在車間安裝噪聲、粉塵、VOC傳感器，實時監(jiān)測環(huán)境暴露濃度；-個體監(jiān)測層：工人佩戴智能安全帽（內(nèi)置麥克風、粉塵傳感器），實時采集個體暴露數(shù)據(jù)；-AI預警層：通過機器學習模型分析“環(huán)境暴露-個體反應(yīng)”關(guān)聯(lián)，當某工人的噪聲暴露量接近閾值時，立即通過安全帽震動提醒，并推送至車間負責人調(diào)整工位。場景一：職業(yè)病智能防護——從“被動救治”到“主動預防”實施效果系統(tǒng)運行1年后，工人噪聲聾檢出率從3.8%降至1.2%，職業(yè)病培訓參與率從45%提升至92%，企業(yè)因職業(yè)病賠償?shù)闹С鰷p少68%（《中國職業(yè)健康》，2023）。（二）場景二：隨遷兒童智能健康管理——構(gòu)建“醫(yī)教融合”的服務(wù)模式場景一：職業(yè)病智能防護——從“被動救治”到“主動預防”案例背景北京某隨遷子女學校，學生中85%為流動人口子女，普遍存在“營養(yǎng)不良、視力低下、心理適應(yīng)困難”等問題。學校衛(wèi)生室僅有1名校醫(yī)，難以滿足日常健康管理需求。場景一：職業(yè)病智能防護——從“被動救治”到“主動預防”AI解決方案

-健康評估模塊：通過AI視覺識別技術(shù)分析學生午餐食譜（如蔬菜、蛋白質(zhì)占比），結(jié)合身高、體重數(shù)據(jù)生成營養(yǎng)評估報告；-心理疏導模塊：基于NLP技術(shù)的AI聊天機器人，可識別學生的“焦慮、抑郁”等情緒問題，并聯(lián)動學校心理教師介入。開發(fā)“隨遷兒童健康小管家”APP，整合三大功能模塊：-視力篩查模塊：利用手機攝像頭進行屈光度檢測，準確率達91.3%，對疑似近視學生自動推送“護眼操提醒”和“醫(yī)院掛號建議”；01020304場景一：職業(yè)病智能防護——從“被動救治”到“主動預防”實施效果APP運行半年后，學生營養(yǎng)不良率從18.7%降至9.2%，近視新發(fā)率降低34%，心理問題識別率提升至89%（北京市教委，2023）。（三）場景三：突發(fā)公衛(wèi)事件智能應(yīng)急——提升“流動-靜態(tài)”下的響應(yīng)效率場景一：職業(yè)病智能防護——從“被動救治”到“主動預防”案例背景2022年某市新冠疫情暴發(fā)期間，流動人口聚居區(qū)成為防控難點——人口流動頻繁、信息摸排滯后、核酸檢測資源不足。場景一：職業(yè)病智能防護——從“被動救治”到“主動預防”AI解決方案構(gòu)建“流動人口疫情動態(tài)監(jiān)測平臺”：-數(shù)據(jù)整合：接入手機信令、公共交通刷卡、社區(qū)網(wǎng)格化數(shù)據(jù)，實時識別流動人口流動軌跡；-風險預測：AI模型分析“流動軌跡-疫情分布”關(guān)聯(lián)，預測3天內(nèi)可能出現(xiàn)的疫情熱點區(qū)域；-資源調(diào)度：根據(jù)預測結(jié)果，動態(tài)調(diào)配核酸檢測車、志愿者、防疫物資至高風險區(qū)域，并推送“就近檢測點”信息至流動人口手機。場景一：職業(yè)病智能防護——從“被動救治”到“主動預防”實施效果該平臺使流動人口疫情摸排時間從72小時縮短至24小時，核酸檢測陽性檢出率提升40%，社區(qū)傳播風險降低56%（國家疾控中心應(yīng)急中心，2022）。06倫理與治理：流動人口健康人工智能的風險規(guī)避與制度保障數(shù)據(jù)隱私保護：平衡“數(shù)據(jù)賦能”與“隱私安全”的邊界隱私泄露的風險場景流動人口的健康數(shù)據(jù)包含“收入水平、職業(yè)暴露、家庭住址”等敏感信息，一旦泄露可能導致就業(yè)歧視（如因“職業(yè)病史”被辭退）、保險歧視（如因“慢性病”被拒保）等問題。例如，某AI健康平臺因未對用戶數(shù)據(jù)脫敏，導致10萬條流動人口健康記錄在暗網(wǎng)售賣，引發(fā)社會廣泛關(guān)注（國家網(wǎng)信辦《數(shù)據(jù)安全典型案例》，2023）。數(shù)據(jù)隱私保護：平衡“數(shù)據(jù)賦能”與“隱私安全”的邊界技術(shù)-制度協(xié)同的保護機制-技術(shù)層面：采用聯(lián)邦學習、差分隱私、同態(tài)加密等隱私計算技術(shù)，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”。例如，在跨區(qū)域健康數(shù)據(jù)共享中，各地區(qū)的醫(yī)療數(shù)據(jù)保留在本地服務(wù)器，僅交換模型參數(shù)而非原始數(shù)據(jù)，既保障數(shù)據(jù)安全，又實現(xiàn)模型優(yōu)化；-制度層面：制定《流動人口健康數(shù)據(jù)管理辦法》，明確數(shù)據(jù)采集的“最小必要原則”（僅收集與健康管理直接相關(guān)的數(shù)據(jù)）、使用授權(quán)機制（需經(jīng)本人明確同意）、泄露追責流程（建立數(shù)據(jù)安全黑名單制度）。算法公平性：避免“技術(shù)偏見”加劇健康不平等算法偏見的來源AI模型的公平性依賴于訓練數(shù)據(jù)的代表性。若訓練數(shù)據(jù)中“高收入、高學歷”流動人口占比過高，可能導致模型對“低收入、低學歷”群體的健康需求識別不足。例如，某AI健康風險評估模型因訓練數(shù)據(jù)中“制造業(yè)工人”樣本不足，對其職業(yè)病風險的預測準確率比“白領(lǐng)群體”低28個百分點（《科技倫理研究》，2023）。算法公平性：避免“技術(shù)偏見”加劇健康不平等公平性校準的技術(shù)路徑21-數(shù)據(jù)層面：采用過采樣、SMOTE算法等平衡訓練數(shù)據(jù)中不同流動人口群體的樣本比例；-評估層面：建立算法公平性審計機制，定期邀請第三方機構(gòu)對AI系統(tǒng)的預測結(jié)果進行交叉驗證，發(fā)布《流動人口健康A(chǔ)I算法公平性報告》。-模型層面：引入公平約束項，在模型訓練中優(yōu)化不同群體的預測性能差異（如確保農(nóng)民工與白領(lǐng)群體的疾病風險評估誤差率差異不超過5%）；3責任界定：厘清“人機協(xié)同”下的權(quán)責劃分責任模糊的現(xiàn)實困境當AI輔助決策出現(xiàn)失誤時（如AI漏診某流動人員的肺癌，導致病情延誤），責任應(yīng)由開發(fā)者（算法缺陷）、使用者（醫(yī)生操作失誤）、還是平臺（數(shù)據(jù)質(zhì)量問題）承擔？目前我國尚無專門針對健康A(chǔ)I責任界定的法律條款。責任界定：厘清“人機協(xié)同”下的權(quán)責劃分分層遞進的責任框架-開發(fā)階段：開發(fā)者需承擔“算法透明義務(wù)”，公開AI模型的訓練數(shù)據(jù)來源、算法原理、潛在風險，并對高風險AI系統(tǒng)（如疾病診斷模型）進行注冊備案；-使用階段：醫(yī)生需對AI輔助決策承擔“最終審核責任”，不得完全依賴AI結(jié)果；若因AI明顯錯誤（如數(shù)據(jù)輸入錯誤）導致失誤，責任由平臺承擔；-監(jiān)管階段：建立“AI健康侵權(quán)糾紛調(diào)解委員會”，由醫(yī)學、法學、技術(shù)專家組成，快速判定責任歸屬并推動賠償機制落實。數(shù)字包容性：彌合“技術(shù)鴻溝”的服務(wù)公平數(shù)字鴻溝的表現(xiàn)形式流動人口中的“老年人、低學歷者、低收入者”面臨“接入鴻溝”（缺乏智能設(shè)備）、“使用鴻溝”（不會操作APP）、“認知鴻溝”（不信任AI技術(shù)）三重障礙。例如，一項調(diào)查顯示，55歲以上流動人口中僅23%能獨立使用健康類APP，而18-30歲群體這一比例達89%（中國信息通信研究院，2023）。數(shù)字包容性：彌合“技術(shù)鴻溝”的服務(wù)公平包容性設(shè)計的實踐策略-服務(wù)渠道多樣化：保留電話咨詢、社區(qū)服務(wù)站等傳統(tǒng)服務(wù)方式，為不擅長使用智能設(shè)備的人群提供“AI+人工”雙渠道服務(wù)；1-交互界面適老化/簡化化：開發(fā)“老年版”健康A(chǔ)PP，放大字體、簡化操作流程、增加語音導航；針對低學歷群體，多用圖標、視頻替代文字說明；2-數(shù)字素養(yǎng)提升：在流動人口聚居區(qū)開展“AI健康工具使用培訓”，編寫《流動人口智能健康手冊》，聯(lián)合企業(yè)、社區(qū)開展“一對一”指導。307未來展望：邁向“人本智能”的流動人口健康治理新范式未來展望：邁向“人本智能”的流動人口健康治理新范式回望流動人口健康人工智能的發(fā)展歷程，我們經(jīng)歷了從“技術(shù)工具”到“服務(wù)系統(tǒng)”再到“治理范式”的躍升。然而，技術(shù)的終極目標永遠是“人”——正如我在東莞工廠調(diào)研時，那位因AI健康預警及時就醫(yī)的工人所說：“機器再聰明，也比不上讓我們普通人能看上病、看得起病?！蔽磥?，流動人口健康人工智能的發(fā)展需進一步聚焦“人本、智能、協(xié)同”三大方向：從“功能智能”到“人本智能”：技術(shù)向善的價值回歸未來的AI系統(tǒng)需更注重“情感感知”與“人文關(guān)懷”。例如，在心理健康干預中，AI不僅要識別焦慮情緒，更要通過“共情式對話”（如“我知道在外打拼不容易，但你的健康最重要”）建立情感連接；在慢性病管理中，AI應(yīng)結(jié)合流動人口的“家庭角色”（如“父親”“母親”），設(shè)計“家庭健康契約”，鼓勵家屬共同參與健康管理。技術(shù)唯有“懂人心”，才能真正走進流動人口的日常生活。從“單點智能”到“生態(tài)智能”：多元主體的協(xié)同共治流動人口健康治理不是“AI單打獨斗”，而是需要