文档介绍：未来医学探索
过去的十年，是人类健康发展充满“生命力” 的十年，据WHO（world health statistic 2021）报告显示，。 这意味着活得长已经成为大多数人可以实现的目标，活得有质量将成为我们新的追求。
伴随着人口老龄化的加速， %2，人类对医疗的需求也将激增。WHO的2019数据显示，全球卫 生费用支出占生产总值的10%，其增长快于全球经济增长。WHO也预测，2030年全球护士 缺口高达570万人3，医护人员总缺口高达1800 万人。
此外，慢性病和亚健康对人类生命质量的影响也在加剧。据《2021世界卫生统计报告》，
2019年全球前10大死因中，有7个为慢性非传染性疾病，%5。同时，全球的医疗资源与人口增长分布形成剪刀差。根据联合国《世界人口展望 2019》显示， 预计到2050年，，欧洲人 ， 但从目前的医疗资源来看，仅德国的平均每千人医生数量是尼日利亚（非洲经济强国）。
面向未来， 如何降低医疗成本，丰富医疗资源和医疗形态，创造新的预防和治疗手段，将帮助解决看病贵，看病难的问题，让人们少生病，让生命更有质量。在下一个十年，创新的解决思路正在不断涌现。
探索方向一：
以计算识别隐患，从“治已病”转向 “治未病”
根据WHO的研究显示，身体患病60%的因素和生活方式有关8，能否培养好的生活****惯是保持健康 的重要前提。我们可以通过对健康状态的实时追踪和建模计算，来督促良好生活****惯的培养。把防病与日常生活****惯结合起来，在发病以前消灭病痛，从“治已病”转向“治未病”。
未来场景：构建知识图谱，让健康更靠谱
得益于互联网、物联网、AI等技术的发展，以及可穿戴设备、家用监测设备等产品的普及，对个人健康建模不再是奢望。
具体来说，利用大数据、物联网等技术，实时分析用户身体指标数据、医学临床反应、健康诊疗结果等，形成健康知识图谱。通过对比分析，为用户提供定制的健康解决方案。我们还可以通过对营养、运动、睡眠等维度的干预，帮助用户逐渐改善不良生活方式，促进个人形成健康的生活****惯，从而少生病。比如业界有公司尝试构建饮
食和疾病之间关系的健康知识图谱，可帮助用户改善睡眠质量，进行有效的体重管理，全年接受健康管理的参与者平均每天睡眠增加35分钟，。从而降低因不良生活方式导致的相关疾病的发生概率。
此外，我们甚至还可以将健康知识图谱与医疗知识图谱进行结合。这样，不但能绘制出患病的风险情况及未来发展趋势，让用户获得更准确的症状、药物、病情风险因素、医生诊断等信息；还可以帮助医生做出更迅速、更有针对性的诊断。
未来场景：传染病蔓延轨迹预测，让疾病预报更准确
利用自然语言处理等技术，持续收集并分析全球范围内关于重大公共卫生事件的新闻、报告和搜索引擎指数，从中提取有效数据，并进行科学建模和智能化判断分析，可以有效提升应对公共卫生事件的响应速度和决策能力。
CT技术也可以用在流行病、疫情等监控和预测 上，比如说业界有公司使用自然语言处理和机器学****从官方公共卫生组织、数字媒体、全球航空公司票务数据、牲畜健康报告和