综述：人工智能视角下美国健康长寿生态框架驱动因素的概念验证模型

这篇综述推荐采用非线性人工智能方法（Extra trees模型）验证生态框架对美国县级寿命指标的预测效能，重点揭示文化基础（American Nations模型）与多层级驱动因素（如久坐行为、吸烟）对健康寿命（healthspan）的协同影响，其R2显示死亡率预测最具准确性。

　　

Abstract

不健康生活方式行为是导致下游健康危机的门户，表现为生活质量下降、慢性病风险上升及寿命缩短。本研究通过人工智能（AI）评估生态框架对美国县级预期寿命、死亡率和寿命损失年（YLL）的预测能力。采用Extra trees模型分析显示，死亡率预测的R2值始终最高，且特征数量增加可提升模型性能，证实生态框架中文化、环境等多维度因素的协同作用。

Introduction

美国民众普遍面临由久坐、不良饮食和吸烟构成的"健康门户危机"，这些因素以非线性方式相互作用，形成典型的"共病征"（syndemic）。现有研究多聚焦单一健康行为，而忽略了个体/社区决策背后的文化驱动力。基于Colin Woodard的"美国民族"（American Nations）文化分区理论，本研究构建的生态框架首次将文化基底作为核心驱动层，通过AI模型验证其对健康结局的系统性影响。

Methods

研究整合美国县级多源数据集，包括公共卫生指标、环境数据及非公开的"美国民族"文化分区数据。采用Extra trees回归算法，以生命预期、年龄调整死亡率及YLL作为结局变量，通过特征重要性排序筛选关键预测因子。

Results

数据分析覆盖全美3142个县，死亡率的模型预测精度显著优于其他指标（最高R2=0.87）。特征重要性分析揭示：文化分区类型、食品环境指数、烟草零售密度及公园可及性构成核心预测因子集群。值得注意的是，当特征数增至15个时，模型对YLL的解释力提升42%，表明健康决定因素存在明显的剂量-响应关系。

Discussion

该生态框架的创新性在于将文化基底视为"元驱动因素"——例如，"内陆联盟"文化区（以集体主义为特征）相比"深南"区（个人主义主导）表现出更低的肥胖相关死亡率。AI模型成功捕捉到环境暴露（如空气PM_2.5）与文化因素的交互效应：在相同污染水平下，拥有强社区纽带文化的县域居民保持更高健康寿命。这为精准公共卫生干预提供了地理靶向依据，但需进一步解析文化信念如何具体调控行为决策的神经社会学机制。