人工智能在医疗领域快速应用和发展的关键其实在于医疗大数据的积累和数据库的发展。
这些数据不仅是通过采集医学图像或录入医院诊断信息而产生的，也可以在人们的日常生活中随时随地产生。
因此，未来的医疗大数据实际上会在人们日常健康管理的过程中产生和集中。
在此基础上，通过人工智能算法，人们不仅可以准确掌握个人健康状况，还可以通过大数据掌握传染病和季节性疾病的发展情况，从而做出相应的应对措施。
从某种程度上来说，这可能是人工智能与人类日常生活结合最紧密的领域，能够为人类提供优质、智能化、日常化的医疗保健服务。
从目前整体发展情况来看，依托大数据和算法技术，人工智能在健康管理领域的发展主要集中在以下六个方面。
第一，大数据与流感预测。
早在2017年，谷歌就推出了流感预测服务，通过检测用户在谷歌上的搜索内容，可以有效追踪流感爆发的迹象。
例如，某个地区“头痛、发烧”、“恶心”、“打喷嚏”等关键词的搜索量每天通常在20万次左右。
在一段时间内，这些关键词的搜索量急剧上升至60万次。
当这个数字达到80万时，谷歌服务器就会判定有必要对疫情进行预测和预警。
谷歌还将分析用户的电子邮件并关联用户的搜索，以更准确地确定此类流行病的发生。
此外，谷歌基线研究希望建立一个庞大的人类健康数据库，并识别完全健康的人类基因模型。
根据该数据库，每当发现用户的健康数据与模型存在差异时，谷歌就会提醒用户可能存在的健康问题，并帮助他们预防。
Google Fit平台开发了一系列可穿戴设备，包括衣服、鞋子、手环、眼镜等，这些产品不断收集海量的生物识别数据，并与谷歌基线研究相结合，提供更强大的应用。
不难看出，通过大数据和互联网技术的结合，我们可以对某些传染病进行更加及时、准确的监测和预防。
建立一些数据库和智能分析模型后，我们可以让这些活动变得更加方便快捷。
第二，机器学习和血糖管理。
今年11月，《细胞》杂志发表文章阐述了机器学习应用于营养的积极意义。
研究团队首先对志愿者进行标准化饮食测试，收集他们的血样、粪便、血糖、肠道菌群等数据，并通过问卷等形式收集饮食、运动和睡眠数据。
研究人员发现，即使吃同样的食物，不同的人也会有截然不同的反应。
因此，以往凭直觉得出的一般膳食摄入量建议往往无法完美匹配每个人。
接下来，研究人员开发了一套“机器学习”算法，试图通过分析和学习人们的肠道菌群特征与餐后血糖水平之间的相关性来预测标准化食品对血糖的影响。
经过志愿者的数据“训练”后，这套机器学习算法建立的预测模型在新一批志愿者身上得到了有效验证。
此后，研究团队进一步验证了机器学习是否可以指导健康饮食。
他们指派了一组新的志愿者，接受机器学习算法提供的饮食建议，以及医生和营养专家的建议。
饮食建议也分为两种：一周“健康饮食”和一周“不健康饮食”。
通过仔细比较，他们发现机器学习算法给出了更准确的营养建议，能够更好地控制餐后血糖水平，而传统的专家建议则稍显逊色。
不难看出，机器学习的作用在这项研究中得到了充分体现。
在精准营养方面，人工智能可以帮助用户进行精准的辅助分析，让用户做出更合适的选择。
三是数据库技术与健康因素监测。
总部位于都柏林的 Nuritas Biotech 是一家初创公司，将人工智能与分子生物学相结合，建立食品数据库，以确定肽（食品产品中的某些分子）是否可以用作食品补充剂或新元素。
通过利用机器学习，Nuritas可以为食品制造公司提供数据挖掘服务，还计划未来为消费者推出个性化营养计划产品。
在中国，人工智能生物科技初创公司碳云智能也在从事相关研发。
该公司正在尝试建立一个健康大数据平台，最终可以利用人工智能技术来处理这些数据，帮助人们管理自己的健康。
不难看出，食品数据库和健康大数据平台都旨在通过大数据和人工智能技术来监测和记录人类健康因素，并通过对这些记录和数据的分析来获得更准确有效的结果。
健康管理计划。
四是健康管理和生活质量提高。
随着人们生活水平的不断提高，严格管理自身健康将成为很多人的日常需求。
如果能够收集每个人各方面的健康数据，并基于这些数据，通过人工智能算法，就可以轻松实现健康的日常管理。
相当多的科技公司正在从事相关研究。
美国Welltok公司就是其中之一。
该公司的核心产品是CaféWell健康优化平台。
该产品的一个核心理念是，医疗健康服务不仅是患者需要的，普通人也需要时刻关注和维护自身的健康。
通过技术开发和服务拓展，CaféWell平台可以协助医疗保险公司和人口健康管理者引导和激励用户改善健康，为个人提供精准的健康服务。
IBM还投资了WellTok，并将其开发的Watson平台集成到Café Well中。
它利用沃森的人工智能认知能力来理解复杂的人类语言，并对海量数据进行快速计算，为用户提供健康管理、慢性病康复和健康食谱指导等。
当然，类似CaféWell的其他技术平台和服务也在开发和应用中。
如前所述，这种趋势源于人们对自身健康的更高需求，也需要健康服务来补充医疗服务。
第五，人脸识别和情绪分析。
Emotient 是一家位于圣地亚哥的初创公司，专注于通过面部表情分析来确定人们的情绪。
Emotient起源于加州大学“机器感知实验室”，其最终目标是创建一个“无处不在”的人类情感分析系统。
Emotient利用摄像头捕捉并记录面部肌肉运动，并利用其人工智能计算模型来分析面部表情，可以在几秒内解读面部表情的含义。
这项技术的应用领域其实非常广泛。
当它用在医疗领域时，可以用来判断病人的感受。
目前，Emotient已经可以识别快乐、悲伤、愤怒、惊讶等基本表情，还可以分析一些更微妙、复杂的表情，例如焦虑、抑郁等。
今年1月份，苹果宣布收购了这家人工智能科技公司，这在一定程度上也说明了这项技术的发展潜力。
第六，人类寿命的医学分析与预测。
人们对健康的重视，实际上是为了追求更长、更好的品质生活。
如果人们能够对自己的寿命有准确的预期，人们也许就能更好地对待自己的生活。
当然，这也可能会带来一些负面后果。
然而，对于医生来说，如果能够掌握患者的预期寿命，就可以更好地确定相应的治疗方案。
目前，澳大利亚科学家已经开始利用人工智能分析医学图像来预测人们的健康状况和寿命。
他们使用机器学习算法来分析数据库中 48 名 60 岁以上成年人的胸部 CT 扫描结果。
通过分析图像数据，人工智能算法预测了志愿者在五年内死亡的可能性。
通过与实际情况对比，该算法的预测准确率接近70%，相当于医学专家的预测准确率。
当然，由于研究样本较少，人工智能算法预测的准确度尚未超越人类专家。
然而，人工智能的发展依赖于数据样本的扩大。
如果增加分析的患者数量和诊断部位的数量，就能获得更准确的预测率，从而帮助医生尽早诊断和治疗。