健康管理是对个体、群体的健康状态以及风险因素进行监测、分析、评估与预测，通过健康咨询和指导对健康危险因素进行干预的全过程。事实上很多疾病可以通过科学干预达到预防效果，有效的健康管理可以实现改善用户健康水平、减轻国家医保压力的双重目标。传统的健康管理通常来说可分为５步：第１步，收集用户群体的健康数据，如体检报告结果等；第２步，评估用户群体的健康状态及风险因素；第３步，筛选出需要进行干预的用户群体并制定相应健康管理方案；第４步，执行健康管理方案，通常以线下健康讲座或专家咨询等集中干预形式帮助用户改善生活方式；第５步，跟踪、随访用户群体的健康状态改善情况。
健康管理核心需求：
传统的健康管理虽然在促进人们健康意识等方面取得一定效果，但在实际改善健康水平上却收获甚微。其关键在于两大核心问题尚未得到解决。一是健康管理需要用户长期性的自控和努力，坚持良好的饮食、睡眠和运动习惯，而以往的健康管理方式很难切合用户个性化的真实需求，无法实现持续性健康管理。如肠胃不好的用户尽管在聆听专家讲座时了解到用餐细嚼慢咽对保护肠胃的重要性，但讲座结束后若没有持续性的健康服务投人便可能迅速遗忘不再注意。二是健康管理从健康咨询指导到健康改善成果的转换需要用户的实际行动参与。传统健康管理无法观测用户的健康自控行为，缺乏对用户健康生活的有效激励，难以达到预期提升健康水平的效果。沿用上述例子，由于快速吃饭与肠胃病没有必然联系（或关联概率较低），在用户认知中周围许多用餐快的人肠胃也很好。因而部分用户最后将选择漠视专家指导，仍然保持快速用餐行为。传统健康管理便止步于健康知识科普的形式干预，无法真正转化成用户健康改善的实际效果。
智能健康管理系统的需求：
任何一种新技术的出现都会产生与之相匹配的社会形态和社会制度。大数据挖掘、用户画像、智能推荐等技术兴起使得高效率、高质量的个性化智能健康管理服务成为可能。同时从服务形式、干预手段、用户意识等方面重塑健康管理生态链。如果说传统健康管理是对用户进行线下集中干预的被动控制，那么智能健康管理可以说是用户追求线上个性化服务的主动健康。基于此，智能健康管理指以用户体检及医疗记录信息为基础，实时采集体征数据为依据，运用大数据挖掘、用户画像等新技术对用户健康状态及风险因素进行监测、分析、评估、预测，通过线上或移动终端提供健康咨询、提醒、指导等服务形式对健康危险因素进行持续、全生命周期干预的过程。因此，研发出智能健康管理系统。
1.智能健康管理系统介绍：
智能健康管理系统运用大数据分析、物联网、用户画像等技术，以循证医学成果为理论基础，对收集到的健康大数据进行挖掘分析，帮助不同健康水平人群达到未病先防、既病防治目的。将从实现路径和激励机制两个层面对智能健康管理模式进一步展开构想设计。
2.智能健康管理系统的核心功能：
(1)收集用户健康信息大量、真实、可靠的健康数据是提供个性化健康管理服务的前提。近年来医疗信息化普及使线上聚集海量健康医疗信息，形成原始的用户健康数据池。根据类别不同划分用户健康数据的主要来源有３种：一是门诊数据，如年龄、性别、居住区域等。这部分用户基础属性信息可以从互联网医疗产品数据后台提取。二是住院数据，如既往病史、家族史、化验结果、影像检查单等。这部分医疗数据主要存储在医院信息系统，尚未得到有效利用。2018年颁布的《全国医院信息化建设标准与规范（试行）》非常重视对医院大数据的挖掘分析，对大数据应用场景如病历首页的智能化处理等做了详细要求。需注意的是出于保障医疗数据安全考虑，电子病历的住院信息通常需授权使用。三是动态体征数据，动态信息能反映出用户实时健康状态，可以通过智能终端设备如手环等采集得到。
(2)提炼用户结构化信息表对用户画像所需要的资料和基础数据收集完成后，进行结构化和清洗，去除噪音和非规整的数据，尽量选取能反映用户健康状态的核心指标，为后续可视化模型的构建做好准备。
(3)制作用户群体分类标签标签库的最终用途在于对用户行为、属性进行标记，是将其他实体转换为计算机可以理解的语言的关键步骤。用户健康状态数据获取后便可对用户群体进行因子分析和聚类分析。如利用门诊数据可以对用户基本属性进行分类，形成性别、年龄段、居住地分布、教育程度、职业等指标。对于住院信息，可以对影响用户健康的潜在风险因素进行分类，如既往病史、家族遗传史、体格检查情况、治疗药物禁忌等。不同的目的分类依据不同，为每个用户打上标签并根据该标签对准确反映用户健康状态所作贡献确定出标签权重。通常对用户进行标签化后会得到一些精准的描述，如50岁左右、男性、糖尿病患者、伴随高血压、眼部疾病、青霉素过敏等。这是简单意义上的用户画像，既可以表示一个用户，也可以用来描述一个群体。用户画像就是为便于具体地、标签化地、有针对性地描述用户特征。
(4)匹配健康管理知识库完成用户画像后可对用户实时健康状态监测、评估、分析形成的独特干预需求匹配与之相应的健康知识内容。在一定程度上推荐算法被用来挖掘和建立人与人、内容与内容以及人与内容之间的关联。目前主流的推荐算法有基于内容的推荐算法、用户协同推荐算法和混合推荐算法等。基于内容的协同过滤通常基于用户历史行为数据进行推荐。当智能终端检测到血糖连续异常后便会触发内容生成机制，向糖尿病用户提供饮食、运动或用药就医指导。协同推荐是指根据用户画像寻找一种特定模式，计算用户之间相似度，相似度高的可定义为“邻居”。如若需要向糖尿病用户Ａ推荐一种营养饮食，可以找健康状态相似的糖尿病“邻居”Ｂ，然后将用户Ｂ行之有效的科学营养食谱推荐给用户Ａ。混合推荐算法则结合以上两种方式，借助两种方法的优势。
(5)智能推荐健康指导内容健康指导内容是提升用户健康状态、实行慢病控制的核心。目前国内智能健康管理系统形式呈现多样化，包括为用户提供触手可及的健康养生指导（包括饮食、运动、用药指导）、健康风险评估、中医药健康保健以及预约挂号提醒、用药提醒、医护患远程沟通等Ｗ。基于大数据分析的健康养生指导还能根据个人生理参数、体质情况、季节天气变化、工作生活环境变化等动态调整，以确保方案的可靠、安全。
智能健康管理系统的特点：
(1)电子病历-集成用户健康大数据
2010年原卫生部发布的《电子病历基本规范（试行）》明确指出电子病历是指医务人员在医疗活动中使用医院信息系统生成的文字、数据、符号、图形、图表、影像等数字化信息，能实现存储、传输、重现和管理的医疗记录，是病历发展到后期的一种记录形式，可在医疗过程中作为主要的信息取代纸质病历，提供超越纸质病历的服务，满足所有医疗、法律、管理的需求。完整的临床数据集成、展现以及智能化应用成为电子病历发展的目标。通常来讲一份病历对过医生并没有多大价值，然而当数百万、千万的病历汇集到一起，同时能运用大数据、用户画像等技术手段分析得出相应的结论，医生、医药公司和保险公司都会非常重视。2018年国家制定的《全国医院信息化建设标准与规范（试行）》多处强调电子病历的标准化和质控。国家对电子病历的重视有利于企业推进专病结构化电子病历。专病结构化电子病历是大数据应用的前提基础条件，只有收集到高质量的数据才有可能谈及其应用。
(2)可穿戴设备-记录用户动态体征数据
用户的动态行为和健康体征可以通过智能终端采集转变为数据，企业通过分析数据可以揭示用户的健康状态并预测用户的健康发展趋势。近年来如何实现糖尿病患者的自我管理、病情的及时监测及反馈、并发症的自我监护引起广泛关＆“可穿戴设备＋慢病管理系统”开启糖尿病患者管理新模式，如谷歌和Ｄｅｘｃｏｍ合作开发微型血糖监测可穿戴设备，向健康监测迈出新的一步使糖尿病患者能够主动了解健康情况。众多海外公司均加快在智能可穿戴医疗以及健康医疗数据平台的布局。其中包括苹果的可穿戴设备ＡｐｐｌｅＷａｔｃｈ和健康数据平台ＨｅａｌｔｈＫｉｔ，谷歌的GoogleFit等，用户基于相关硬件获取体能生理数据并通过数据平台进行分析。智能可穿戴设备通过大数据、云计算、物联网等技术应用实时采集大量用户健康数据信息和行为习惯已成为未来智慧医疗获取信息的重要入口。
(3)用户画像-可视化用户健康状态
用户画像的概念最早由交互设计之父ＡｌａｎＣｏｏｐｅｒ提出。所谓用户画像是建立在真实数据之上的目标用户模型，具体来说是从多维度对用户特征进行描述，提炼群体共性特质，为用户群体打上不同标签，结合场景、基本属性的描述即形成人物原型。数据处理依赖于计算机的运算支持，标签提供一种将不规则、复杂信息进行量化处理的方法，使计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解”人。通过一些算法和模型标识用户，设计健康特征标签，形成用户画像能够将推荐知识库中的健康服务精确送达用户。推荐系统的重点很大程度上取决于用户画像的建模，画像越完善推荐越精确。
智能健康管理系统适用行业:
体检行业健康管理:
医院保健科、体检科、治未病科、健康管理中心、病房如老年病房，各级疾控中心、专业体检机构、健康管理机构
养老产业健康管理:
养老机构、敬老院、养老院、老年公寓、老年护理院、托老所、老年人服务中心、老年社会福利院、护老院、护养院，养老地产
企业健康管理:
公安武警单位（如以地级市为单位）、铁路部门、 交通运输部门、石油单位、电力能源单位、建筑勘探单位、生产制造单位、政府部门等
保险行业健康管理:
保险公司及各级分公司，保险经纪公司
康养行业健康管理:
中医养生会所、养生旅游景点、度假村、美容美体中心、中医相关机构、康养地产、养生旅游景点、度假村、保健养生会所、休闲娱乐会所、健身中心、美容美体中心
药企药店健康管理:
药店、综合性药房、药企及其各级销售代理商、保健品企业等
