非传染性疾病代表着一场全球行为危机，需要个性化干预，而非泛泛的公共卫生措施。
人工智能技术如今能够整合零散数据，提供可规模化的超个性化健康建议，从而改善健康结局。
保险机构可以利用这些由人工智能驱动的洞察和激励措施，鼓励可持续的行为改变，提升全球人口的长寿水平。
疫情结束五年后，世界面临的最大健康危机已非传染性，而是行为问题。心脏病和糖尿病等非传染性疾病（NCD）是全球死亡的主要原因，但现有公共卫生干预措施在应对这些疾病背后的行为因素方面仍远远不够。与需要疫苗接种等广泛通用疗法的传染病不同，生活方式相关疾病往往需要根据个人具体情况量身定制指导。
迄今为止，个人健康数据彼此割裂等多种因素阻碍了这一进程。然而，人工智能的新能力正使大规模提供超个性化健康建议成为可能，有望显著改善全球健康结局。
非传染性疾病是宏观层面的问题，但需要在个人层面进行干预
非传染性疾病导致的死亡人数超过全部死亡人数的70%；全球每分钟有70多人死于这些在很大程度上可预防的疾病。无烟法、消费税和广告禁令等现有公共卫生举措可能有效，但在设计、执法和遵守方面仍存在问题。关键在于，这些干预措施缺少一些可能决定行为改变成败的重要背景因素。我们需要建立机制，在个人层面提供健康指导，这意味着让人们了解既要知道做什么，也要知道如何去做。
世界经济论坛如何通过协作帮助领导者强化卫生系统
健康与医疗保健中心汇聚各方领导者，共同理解全球卫生系统面临的挑战，包括医疗可及性、公平性、韧性和准备度。
通过可信对话以及公私合作，该中心帮助合作伙伴围绕共同优先事项协调一致，并推动集体行动，以改善健康结局。
行为改变的力量
我们的数据集涵盖6000万生命年、80个数据来源和2800个维度，证实了行为改变的力量。
我们从数据中获得的第一个重要发现是因果关系，即可以证明行为改变会导致健康结局发生变化。例如，一项分析对超过500,000名参与者进行了五年跟踪，结果显示，45至65岁的人从不运动转为中等或高强度运动后，死亡风险分别降低了38%和58%。
我们还发现，这种影响具有弹性且普遍存在；换言之，只需做出少量行为改变，就能显著延长寿命、增加健康寿命，而且对年龄较大、健康问题较多的人，效果更加明显。
根据Vitality的数据，健康状况中等的30岁人士通过采取几项关键行动，可将寿命延长6%、健康寿命延长7%；而健康状况不佳的70岁人士改变行为后，寿命可延长45%，健康寿命更可惊人地延长90%。无论年纪多大或病情多重，都不妨碍变得更健康。
最后，行为改变还会因习惯的形成而产生累积效应。许多人能够快速、轻松地养成习惯；一旦形成牢固习惯，健康结局就会大幅改善。此前的研究表明，大多数人需要七至15周才能养成牢固习惯；坚持适度强度运动习惯的人，全因死亡风险可降低27%。健康习惯还能降低特定疾病的风险：连续两年每周五次走7500步的人，患2型糖尿病的风险可降低41%，患4期癌症的风险可降低36%。
健康数据分散且彼此割裂
我们已经阐明了行为改变在延长寿命和健康寿命方面的强大作用。但有一个重要前提：要产生正确的影响，必须做到精准。我们需要绝对准确地了解每个人具体需要做出哪些生活方式改变，并从长期角度掌握这些行为改变将如何影响其死亡率和发病率。
为解决这一问题，出现了多个行业领域的解决方案，包括设备、可穿戴设备、实验室检测平台和健康教练，但它们往往各自独立运作，通常只涵盖少数几项健康指标。这些平台往往无法获取医院和医生的临床数据，也不了解保险理赔数据和长期死亡模式。要克服这一问题，需要强大的计算能力和复杂技术来梳理割裂的数据。
从数据采集走向数据联通
得益于人工智能（AI）近期的发展，我们有了应对这一挑战的新机遇。Vitality AI就是一例。这是Vitality与Google合作推出的项目，将Google的人工智能和数据分析能力（包括Vertex AI和Gemini模型）与Vitality多样且长期积累的健康寿命和寿命数据相结合，从而能够将不同来源的数据汇聚到一个易于扩展的技术平台中。
由此，数百万客户能够获得高度相关且个性化的健康建议，涵盖身体活动和睡眠等生活方式选择，以及筛查、慢性病管理和健康指导。
根据Discovery的数据，由人工智能驱动的个性化筛查建议已使筛查率提高至原来的1.22倍，并使癌症早期检出率提升了19%，彰显了精准预防的力量。
MediKarma是人工智能助力数据整合的另一个例子。这一医疗科技平台运用人工智能和数据分析，为健康管理、疾病预防和就医导航提供个性化服务。通过分析医疗记录、生物特征数据和行为信息，MediKarma提供循序渐进的指导，帮助个人及早应对健康问题，并更明智地决定如何护理，同时提示他们可以与医生讨论的相关问题。
此外还有美国公司Ada Health，它将临床专业知识与先进人工智能相结合，帮助个人和卫生组织更早根据洞察采取行动。Ada的平台整合病史、生活方式数据和可穿戴设备信息，提供个性化诊断建议和后续步骤。在一项孕产妇健康研究中，研究在南非开展，名为“SafeMom”。临床医生认为Ada的紧急程度建议中有98%是安全的；使用该服务后，约三分之一的女性改变了原先寻求医疗服务的计划。
参与：缺失的一环
然而，即使人们知道该做什么，也不一定会付诸行动。因此，激励措施必不可少。这让我们从确定每个人该做什么，转向思考如何促成改变。通过叠加来自不同数据源的洞察，包括人们采取行动的倾向、可能激励他们的奖励，以及最能引起他们共鸣的沟通方式，我们就能为每个人提供个性化奖励，最大限度地提高激励其改变的可能性。如今，我们可以通过与Google的合作，将这一能力推广到更大规模。
这些人工智能赋能模型不仅正在彻底改变医疗健康、改变人们的生活，也将重塑全球规模最大、影响力最强的行业之一——保险业。保险与健康相关行为改变之间存在双向关系：人寿和健康保险机构有望从健康状况和死亡率的改善中大幅受益，因为它们的业务与人们的健康和长寿息息相关。
与此同时，保险机构是少数能够将健康改善转化为经济价值的参与方之一，因此非常适合大规模推动改变：它们可以为健康改善提供资金，将行为改变带来的额外利润用于奖励和激励措施，从而确保相关行为改变持续发生。
这是一个惠及个人、保险机构和社会的良性循环：个人获得更好的健康状况和奖励；行业提升盈利能力、减少理赔并增强竞争力；社会则降低疾病负担，建设更健康、生产力更高的人群。
