人工智能与数字健康：个性化体力活动干预提升人群健康水平的新范式

来自国际团队的研究人员针对人群健康管理中体力活动干预的个性化需求，开展了基于人工智能(AI)和数字健康技术的创新研究。该研究通过机器学习算法分析多维度健康数据，构建了个性化运动处方模型，显著提升了干预依从性和健康改善效果（p<0.05），为慢性病防控提供了可扩展的数字化解决方案。

　　

在当代公共卫生领域，人工智能(AI)与数字健康技术的融合正在重塑体力活动干预模式。研究团队开发了基于机器学习(ML)的个性化推荐系统，通过可穿戴设备实时采集心率(HR)、步数和能量消耗(EE)等生物标志物，结合深度学习算法分析用户基线特征和动态响应。

关键发现显示，采用强化学习(RL)框架的干预组在12周后VO₂max提升达15.2±3.8%，显著优于传统方案（p<0.01）。研究特别强调了数字表型(digital phenotyping)在识别运动响应异质性中的价值，通过聚类分析确定了3种典型的运动应答亚型。

该技术框架整合了电子健康记录(EHR)、全球定位系统(GPS)和社交网络数据，实现了多模态健康数据的智能融合。值得注意的是，研究验证了基于卷积神经网络(CNN)的运动姿态分析算法，其识别准确率达到92.4%，为远程监控提供了可靠工具。

在机制探索层面，研究揭示了规律运动通过调节白细胞介素-6(IL-6)和脑源性神经营养因子(BDNF)等生物标志物，改善糖代谢和心血管功能的分子通路。这些发现为开发下一代智能健康管理系统提供了重要理论基础和技术支撑。