三年前，58岁的陈先生在常规体检中被告知“未见明显异常”，却在数月后因心梗紧急入院。这类“隐性风险”长期困扰着传统健康管理模式。近年来，部分医院与健康管理机构开始试点应用“基于自适应量化深度神经网络优化算法的患者健康风险评估系统V1.0”，来改变这种局面。这一新兴工具正被视为推动风险识别和健康干预的一种尝试。

　　传统诊断依赖“阈值思维”——血糖、血压等数值一旦超过标准线才被视为异常。但在真实世界中，风险往往早在指标轻微波动时已显露端倪。“基于自适应量化深度神经网络优化算法的患者健康风险评估系统V1.0”可通过自适应量化机制，为每一位用户构建多维度健康画像。算法会根据不同个体的数据特征，动态调整权重，从而实现差异化、个性化的风险评估。

　　通过“基于自适应量化深度神经网络优化算法的患者健康风险评估系统V1.0”进行健康风险分层，医疗机构可以更清晰地识别哪些群体需要重点关注、哪些群体适合长期干预。某健康管理中心在试点应用这项技术后发现，40—55岁高管群体普遍存在睡眠质量下降与心血管风险叠加的现象，因此调整了健康管理产品的侧重点，并推出了差异化服务方案。在保险行业，也有企业基于此技术生成的数据，尝试开展差异化定价的探索。一位业内人士表示：“这类技术的潜力在于，让预防性健康服务更具针对性，而不仅仅是提供统一套餐。”

　　研发过程中，技术发明者宋丹辉面临的最大难题，是如何让AI模型既具备预测精度，又能给出合理解释。为此，她设计了“多层次自适应学习”机制，让算法既能学习疾病的共性模式，又能捕捉个体差异。在模型训练阶段，她处理了数十万份健康数据，涵盖多种疾病谱系与人群特征。“医疗健康需要的不仅是准确率，还需要让医生和患者理解为什么会得到这样的结果。”宋丹辉强调。因此，该技术在输出风险提示的同时，会生成可视化报告，以辅助医患沟通。

　　在实际应用中，该技术不仅被视为临床辅助工具，也带来了一些医疗营销层面的思考。通过风险分层与行为预测，医疗机构可以更科学地配置资源，把重点服务提供给真正有需求的群体，从而提高整体效率。有业内观察指出，这类工具在健康服务推广中，正在推动医疗营销从“面向大众”逐步转向“面向个体”，使产品和服务更贴近患者的真实需求。

　　同时，在数字健康时代，隐私保护成为用户最关切的问题。该技术引入加密与区块链存证机制，符合国际通行的医疗数据规范。专家认为，这种“安全优先”的设计理念，将为AI在医疗营销场景中的广泛落地提供坚实保障。

　　截至目前，该技术成果已在百余家医疗及健康管理机构中应用，主要集中于预防医学和个性化健康管理领域。随着更多数据沉淀和应用场景拓展，它不仅有望成为健康管理的常态化工具，也将推动医疗营销模式从经验导向走向数据驱动、精准定位的新阶段。

　　“健康管理不能只停留在发现问题，更要提前介入。”宋丹辉表示，“而技术的作用，就是帮助机构和个人在复杂数据中找到更有价值的信号。”

　　（记者 | 张薇）