日前，美国梅奥医学中心基础科学研究主任利阿米尔·莱尔曼教授、肾病与高血压研究部副主任利拉克O·莱尔曼教授和中华医学会健康管理分会全国常委王占山、亚洲肥胖问题研究专家陈兵、浙江大学医学院公共卫生系副教授吴一华、浙江大学医学院公共卫生系流行病学与卫生统计学教研室副教授余运贤，莅临浙江卫健科技有限公司，参加“数字健康管理研讨会”，旨在探讨大数据时代下如何破解肥胖难题。

　　研讨会上，以大数据结合人工智能控制肥胖为案例，专家们与卫健科技CEO林伟华进行了充分研讨。

　　林伟华表示，中美社会的糖尿病、脂肪肝以及睡眠呼吸暂停症等慢病在医疗保险和医疗健康方面为政府带来压力，卫健科技正通过凭借在大数据研究方面取得的经验，发展基于人体健康大数据的健康管理服务，探索健康大数据结合人工智能的可能。

　　王占山认为，让肥胖的人瘦下去，这是很困难的事情。卫健科技正探索单因素管理和大数据管理，开创中国的先河。从卫健科技对科学的态度和对健康管理看到了他们解决肥胖难题的希望，也非常迎合国家“预防为主，防治结合”的卫生工作方针。

　　利阿米尔·莱尔曼表示，大数据目前有很多在医疗领域应用，首先是拥有很多数据，做出算法，知道更多的患者情况，针对不同的病症更有针对性。当技术应用于大规模人群，可以根据过去的血糖或血压预测是否会得冠心病。

　　“医疗大数据，第一就必须是‘准确的’，因为医疗数据如果不是准的，极有可能会危机用户健康，任何医疗产品一定要达到非常严格的医疗标准，这是获取用户精准健康数据的大前提。第二个是要避免‘真实的假数据’，这对收集数据的智能硬件设备和技术有着较高的要求。”利阿米尔·莱尔曼说。

　　陈兵则认为，研究发现，肥胖中的糖代谢异常也非常多，减肥过程中血糖会同步下降，最长使用了胰岛素十八年的患者，通过减脂以后，胰岛素完全可以停止使用，餐后血糖和空腹血糖都可以控制在很好的范围内。

　　“减肥人群一定要分类，比如冠心病病的减肥、糖尿病病人的减肥、重度脂肪肝人群的减肥，一定要有个性化的解决方案，不能统一作为肥胖人群处理。所以，我们认为大数据通过某一关键指标，有可能预测很多疾病发生的变化过程，另外这对临床指导也非常有价值。”陈兵认为。

　　“健康管理的主要目标是预防，不仅仅是肥胖的问题，很多疾病的问题都可以归结到这方面的管理，结合以往的研究成果，如果可以采集到相关健康数据，可能对后面的健康管理会更有利。”余运贤说。

　　本报记者 赵琦 徐军 通讯员 潘丽娜