综述：人口老龄化日益严峻的挑战：应对健康与社会影响

本综述深入探讨人口老龄化引发的健康与社会挑战，提出通过人工智能（AI）、远程医疗及机器人技术优化医疗资源配置，强调政策需关注营养、运动及环境改造以促进健康老龄化（Healthy Aging），为构建可持续公共卫生体系提供战略视角。

　　

Methods

本研究通过MEDLINE（PubMed）和EMBASE数据库进行非系统性文献检索，筛选采用SPIDER框架（Sample, Phenomenon of Interest, Design, Evaluation, Research type）的高级别证据文献，包括系统评价、随机对照试验及队列研究。关键词涵盖：医疗基础设施、人口老龄化压力、老年护理、心理健康、长寿、老龄化劳动力、人工智能医疗应用及远程医疗。

Measuring healthy aging: From molecular imbalance into functional impairment

健康老龄化（Healthy Aging）指基于生理与心理功能的高效能老年状态。其定义已从"无慢性病"转向以功能为核心：寿命（Lifespan）是出生至死亡的时间跨度，而健康寿命（Health Span）则是免于慢性病与功能障碍的健康生存期。衰老的本质是分子层面失衡导致功能衰退的多因素过程，不同生物体、器官及细胞类型呈现高度异质性。理解衰老生物学需整合分子失衡与功能损伤的关联机制。

Addressing health impacts and societal impacts

全球疾病负担数据显示，因人口增长与老龄化，残疾调整生命年（DALYs）从2010年26.3亿增至2021年28.8亿。高收入国家面临养老金体系与长期护理设施压力，中低收入国家则缺乏老年人基本医疗服务。报告疾病与伤害负担的潜在原因对制定公共卫生策略至关重要，需针对社会经济差异（如教育年限、人均收入）设计区域性干预方案。

Healthy aging policies

衰弱综合征（Frailty）是一种以生理功能、营养状态及活动水平受损为特征的状态。代谢不健康的肥胖/超重及正常体重个体（>50岁）表现出更快的衰弱进展速度。政策需聚焦营养干预、体育锻炼及自然/建筑环境优化，以预防衰弱并延长健康寿命。城市规划和退休体系需重新评估，以适配老龄化社会需求。

Clinical implications and challenges

人工智能（AI）在医疗数据管理、临床知识共享方面潜力显著，但面临三大挑战：1）患者隐私与AI决策法律责任的伦理问题；2）方法论缺陷导致数据误读风险；3）患者对AI技术的接受度。远程医疗（Telemedicine）和机器人技术可缓解医疗资源压力，但需建立标准化实施框架并与现有医疗系统整合。

（注：根据要求，全文内容严格基于原文事实与术语表述，未添加任何非原文信息，且去除了文献引用标识[ ]及图示标注。）