健康中国背景下人工智能促进体育与医疗的融合发展研究

王 刚，林 俐，乔凤杰

健康中国背景下，体医融合发展在慢性病治疗和居民健康管理方面已初见成效，但阻滞因素也逐渐凸显。学者们在探讨体医融合发展困境的问题时，聚焦组织和制度等因素，很少关注技术进步对组织变革和制度发展的影响作用。技术是组织和制度发展的物质基础，在赋能组织变革、化解制度性制约、推进精准治理方面具有重要效能。新技术手段和关键技术突破对体医融合的发展意义重大。人工智能在数据、算法、算力等方面的优势在体育和医疗的实践中都发挥了重要价值。人工智能作为当前重要的创新技术，其助力体育与医疗融合发展的议题值得关注。

1 我国体育与医疗融合发展的现状

1.1 体医融合的背景及概念界定

2015年3月，国务院政府工作报告中首次提出“健康中国”。2016年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》提出“健康中国行动计划”，并着重列出了智慧医疗和全民健身等。同年，《“健康中国2030”规划纲要》明确提出“加强体医融合和非医疗健康干预”。2017年12月，“中国医体整合联盟”由国家体育总局体育科学研究所牵头成立，成为国内首家为医疗系统和体育系统提供整合合作平台及服务保障的联盟。2019年6月，《国务院关于实施健康中国行动的意见》发布的三大任务之一为全方位干预健康影响因素，提出“实施全民健身行动……推动形成体医结合的疾病管理和健康服务模式”。2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出“全面推进健康中国建设”，“广泛开展全民健身运动，增强人民体质。推动健康关口前移，深化体教融合、体卫融合、体旅融合。”可见，体医融合已成为实现健康中国战略的重要途径。

“体医融合”作为一个特定的概念被提出的时间并不长，体医融合是“体医结合”理念和实践的升华（胡扬，2018）。当前学者对体医融合概念的阐释主要侧重于价值功能和组织管理两个视角。体医融合的价值功能方面，主要集中于慢性病预防和康复、健康促进等（郭建军等，2016；刘海平等，2019）。体医融合的组织管理方面，主要集中于体育和医疗系统的改革、联动管理、协同治理等（常凤等，2019；胡扬，2018）。结合当前体医融合发展背景和实践应用的需要，本文采用如下概念，“体医融合”是指在政策引导下，政府部门有效整合体育系统和医疗卫生系统的有形资源和无形资源，通过广大人民群众的广泛参与，达到增强人民体质、提高人民健康水平的服务模式和服务过程（于洪军等，2020）。

1.2 体医融合的实践

目前，体医融合的实践模式主要有3种类型，第1种是以上海嘉定区为代表的社区平台体医融合体育公共服务的创新模式；第2种是以江苏苏州为代表的以健身场所为平台的体医融合促进健康模式；第3种是以北京北太平庄医院为代表的以医院为平台的体医结合促进健康模式（刘海平等，2019）。这3种模式为体医融合实践的进一步发展提供了宝贵经验。体医融合发展至今，取得了一定的成绩，也存在一些不足。综合来看，体育与医疗现有融合的双向对接中呈现体育在医疗实践中被接纳程度低、体育运动指导中医疗指标使用少、双向融合创新不足的问题。具体反映在体育运动干预在医疗全过程中的应用有待深入、体育与医疗融合的人才培养和知识融通应用方面进展缓慢和服务效率不高、体育与医疗的融合维度较单一、体育与医疗融合的大数据挖掘和数据库建设不足，以及体育与医疗融合的可持续性缺乏等问题。解决这些问题的重要助力之一可能就是当前已然分别在体育与医疗领域广泛应用的人工智能技术。借助人工智能技术，体育与医疗可能会迎来新的融合发展趋势，开创新的融合发展局面。

2 人工智能在体育与医疗中的应用

2.1 人工智能在体育中的应用

人工智能与体育领域的深度融合在科技迅猛发展的当今社会已经成为一个必然趋势，并且会愈演愈烈。在竞技体育方面，借助人工智能设备，通过对运动员的生理、训练以及比赛等海量数据进行追踪、采集以及大数据分析，可以帮助教练员更有效、更有针对性地进行训练安排，提高运动员的训练成绩。诸如“鹰眼技术”、电子计时判断系统的应用，不仅保障了比赛的公平、公正、公开，也让观众获得了更为舒适与逼真的观赛体验。在群众体育方面，随着智能手机的普及，各种运动健身类的APP以及智能穿戴设备等已广泛地应用于全民健身中，逐渐成了人们运动健身的必备助手（郭远冬，2018）。人工智能与全民健身的融合正逐渐引导着人们形成健康的体育行为与生活习惯，并有助于形成全民健身数据库，为政府在相关领域的科学决策提供数据支撑。在体育产业方面，人工智能与大数据等技术的结合应用，可以降低劳动成本、提高生产效率、促进体育产品与服务的创新、推动体育产业的转型升级。借助人工智能与大数据，更多优质且具有创意的体育产品与服务将进入到人们的日常生活之中，不断地满足人们日益多元化的精神文化需求。在体育教育方面，智能穿戴设备在教学中的运用，既可以帮助教师做好数据整理，了解学生运动状态，又可以激发学生的学习兴趣，养成良好的运动习惯。

2.2 人工智能在医疗中的应用

医疗领域是人工智能的重要研究与应用领域。近年来，随着人工智能的迅猛发展，尤其是机器深度学习的成功，使得人工智能与医疗领域产生了深度的融合，极大地促进了医疗水平的提升，并在智慧医疗建设过程中起到了关键的作用（田雪晴等，2019）。在疾病诊断方面，人工智能通过广泛的图像训练以及对大数据与复杂的非确定数据的智能化识别，可以高效地辅助医生进行医学影像诊断。在临床治疗方面，最为典型的代表是具有精准、便捷与微创化等优点的达芬奇机器人手术系统在外科治疗中的应用。在康复护理方面，人工智能的运用包括疾病管理、病情变化预测、智能病房以及居家护理机器人等。值得一提的是，目前，人工智能在中医领域的发展也十分快速。基于大数据和类脑计算技术的中医智能辅助诊疗系统的研发是未来中医学发展的重要方向（张德政等，2018）。除此之外，人工智能通过利用大数据和机器学习，在药物分子挖掘、生物标志物筛查、新药有效性与安全性测定方面，发挥了减少药物研发成本、提高药物研发效率、增强新药安全性的作用。

3 人工智能促进体医融合的关键点

目前，人工智能在体育与医疗领域呈现出迅猛的发展态势，这将为体育与医疗的融合发展打下坚实的基础。人工智能也必将会在体育与医疗融合发展的过程中扮演越来越重要的角色。因此，需要找准人工智能促进体医融合的关键点，进而将人工智能的优势转化为成就体医融合的优势。本文认为，人工智能可以从体育接轨医疗、医疗指导体育、体医融合创新三方面发挥自身的优势与价值。

3.1 体育接轨医疗

强调体育接轨医疗主要是因为当下医疗对体育的主动接纳不足。就疾病的治疗而言，医疗的参与度远高于体育，体育运动手段的介入非常薄弱，使得医疗工作者与广大社会群众并没有真正认识到体育在疾病防治与康复中的作用，这在客观上成了体医融合的阻碍。然而，人工智能的快速发展尤其是在体育领域的普遍应用，将有助于搭建体育与医疗的沟通桥梁，促进体育更好地接轨医疗。利用人工智能的大数据挖掘与处理技术，使人们在体育运动过程中能够更客观、准确地掌握自己各项生理指标的变化。同时，可以不断地形成更为优质的数据资源，促进人工智能在体育领域的应用水平快速更新与升级。

常凤等（2019）提出，体育与医疗关联度主要取决于医疗体系对体育的接收度，医生是促进两者深度融合的关键和核心。然而，我国现有医疗资源有限，医生体育专业知识相对不足，随着人工智能在体育领域的应用，这种现象将得到改善。借助人工智能，可以搭建体育与医疗的对接平台，实现数据共享。医生可以根据患者平时的运动数据与生理指标，对疾病的发生、发展进行更准确、更客观的诊断。例如，美国非常重视将体力活动情况纳入临床诊断，与四大体征（呼吸、体温、脉搏和血压）共同用于判断病人病情轻重和危急程度的指征，常用于临床问诊与建议过程中（岳建军，2017）。人工智能在体育领域的海量数据以及对数据进行深入挖掘与处理后的信息资源，将成为体医融合的一个重要对接点。

3.2 医疗指导体育

当下，我国体医融合的另一个瓶颈是医疗对体育缺乏专业的指导。体医融合中的体育要在医生的指导下有针对性地从事运动干预。借助人工智能，医疗与体育机构可以建立数据共享平台，共同为患者进行科学运动指导，促进疾病的防治与康复。通过人工智能，患者也可以将自己在体育机构的运动康复信息实时反馈到医疗机构，以帮助医疗机构及时对患者的状况进行监测与指导。利用人工智能的科技手段，通过大数据共享平台，有助于真正实现“药物处方”与“运动处方”的有效连接，以及医疗资源与体育资源的优质整合。

3.3 体医融合创新

体医融合并不等同于体育与医疗的简单相加，而是要实现真正融合后的创新。人工智能在体育与医疗融合创新上的着力点主要体现在两个方面。1）人工智能可以在体医复合型人才培养上发挥优势；2）人工智能可以在充分整合体育与医疗大数据的基础上，利用深度学习算法，优化与创新传统的医疗方案，实现某些疾病在防治与康复上的突破性进展。具体而言，体医融合创新的关键在于培养兼具运动康复与医疗诊治技术的体医复合型人才。我国现有医疗资源并不充裕，在这种情况下，具有运动处方大数据的人工智能系统则可以作为医生的助手，协助医生开具运动处方或指导性建议。同时，也可以通过这种方式培养医师的运动处方技能，成为体医复合型人才。运动康复师、健康指导师以及运动处方师也可以通过人工智能加强与医疗机构的信息沟通与数据共享，逐渐掌握一些疾病的医学机理，探索更有效的体育介入方案。

4 人工智能助力下体育与医疗的融合发展趋势

4.1 深度融合的发展趋势

人工智能技术将更好地促进体育运动干预融入疾病的预防、治疗与康复等整个医疗过程之中，实现体医的深度融合。具体而言，人工智能可以将人在体育运动中的相关生理指标数据作为疾病诊断与治疗的重要参考，同样，医疗方面的数据也可以作为开具运动处方的重要依据。人工智能充分挖掘体育的医疗价值，把体育促进健康、预防与治疗疾病的效果进行数字化与智能化处理，进而实现体育在医疗过程中的科学化、规范化介入。除此之外，体医深度融合也体现在体育与医学两大学科体系的互联互动。体育与医学两大学科体系能够实现充分、深入地融合需要建立在大数据与人工智能技术的基础之上。

4.2 快速融合的发展趋势

人工智能技术推动体医快速融合发展，主要体现在两个方面。1）人工智能技术能够解决医疗领域融入运动干预方式的循证依据问题，从而打破融合的理念屏障，促进体医快速融合。运动对于降低患病可能性的影响、对慢性病患者介入运动干预手段的效果等问题都需要借助人工智能技术进行大数据的追踪分析。2）人工智能技术有助于体医融合高效服务体系的建立，从而推动体医快速融合。医疗行业资源稀缺问题严重，制约着体医融合的发展速度。而人工智能技术基于数据分析能力和算法应用，能够降低人力和时间成本，达到高效诊疗的效果。

4.3 多维融合的发展趋势

人工智能为体医多维融合发展提供了可能性。基于人们多元化健康需求，体医融合的应用场景是多维度的，包括体医融合人才培养、体医融合服务平台的建设、体育产业和健康产业的对接以及体医融合产业链的完善。具体来说，人工智能与大数据的结合促进了跨领域、跨学科的学习，培养出高质量的体医复合型人才，为体医融合实践提供人力资本；人工智能技术促进远程、多方、即时的体医协作方式，为体医融合服务平台的建设提供技术基础；在健康关口前移的过程中，人工智能技术有助于体育产业和健康产业的对接，运动与营养、可穿戴设备、医疗检测仪等器械、健康管理等体医融合产品的技术性和应用性增强，推进体医融合产业链的完善。

4.4 精准融合的发展趋势

人工智能促进体医精准融合的发展趋势主要体现在精准诊断、精准医疗和个性化的健康管理三方面。精准医疗是一种将遗传基因、环境因素与生活习惯结合在一起进行疾病预防与处置的新兴方法。例如，通过对患者基因组的调查和筛选，可以有效地计算出某疾病在家族中遗传的可能性，从而对此制定针对性的医疗方案（俞碧莹，2019）。在人工智能技术的助力下，医疗卫生数据的分析壁垒降低，医学影像等可以机器分析、精准诊断，机器深度学习和算法构建使得运动处方等干预手段精准化；另外，在身体健康管理方面，利用可穿戴设备获取的生理动态数据、电子病历等数据，体医融合服务平台将进行用户健康水平判断、风险识别和生活方式建议等，实现个性化、精准化的健康管理，这也标志着体医融合成熟发展的重要趋势。

4.5 持续融合的发展趋势

在人工智能的助力下，体育与医疗融合的数据价值提升、融合路径建立以及协同创新机制成熟，共同促进体医持续融合发展趋势。以往的医疗数据和体育数据都是分散的、未标准化的，通过人工智能技术对数据的处理和数据库的建立，使得数据相通，数据价值得到提升，体医数据发挥普惠性价值成为体医持续融合的价值动力。人工智能从技术层面建立了体医融合的平台路径和各方合作机制，从而形成更为成熟的协同创新机制。人工智能深度学习和算法构建下的技术持续性创新与体医持续融合创新形成良性循环，将为我国的大健康产业打开全新的局面。在体育与医疗深度融合、快速融合、多维融合和精准融合的发展趋势下，居民主动健康意识增强，体医融合产业消费需求扩大，政府引导与市场、社会组织形成体医融合的闭环生态，共同促进体医持续融合。

5 关于人工智能促进体医融合发展的建议

5.1 搭建智能平台

中国医体整合联盟、体医融合促进与创新研究中心等体医组织可以协同中国人工智能学会、高校、研究院、AI公司等共同搭建体医智能平台，打造多元化的线上线下沟通渠道，整合体医资源，共享实践成果。依托人工智能科技，打造多层级的网络平台，实现数据库与各级终端的连接，为体医融合提供更广阔的交流渠道。体医智能平台通过线上与线下的智能连接，应涵盖到医疗机构、体育机构、个人、家庭、社区、政府组织、非营利性组织、医药企业以及商业保险公司等多元主体，满足各主体方的多元功能需求。体医智能平台依托人工智能技术将整个体育与医疗卫生领域的“物”联结在一起，所有对象全部实现数字化，并使相关主体从中受益。

5.2 制定统一标准

近年来，我国在人工智能领域已开展了标准体系的研究工作，研制和发布了一系列相关标准。由于体医融合领域自身的独特性和复杂性，尚缺乏完整的标准体系来指导人工智能在体医领域的研发与应用。因此，加强人工智能在体医领域的标准化建设与顶层设计，是推动体医领域智能技术研发，促进体医产业健康可持续发展的关键举措。统一标准的建设，大体上应该涵盖术语标准、测试评估标准、大数据标准、系统软件标准、通用技术标准、特殊领域技术标准、智能终端与服务标准、安全以及伦理标准等方面。通过制定统一标准，可以更好地规范人工智能在体医领域的技术研发与应用。

5.3 提供政策保障

健康中国背景下，人工智能想要实现在体医融合领域的促进作用需要政府提供相应的政策保障。政府可以通过相应的政策鼓励企业或高校在体医融合领域成立人工智能研究院、应用平台以及科学示范基地等，构建“政、产、学、研、用”协同创新体系（陈静锋等，2016），推动人工智能在体医融合领域的科技成果转化与产品落地。同时，要加快完善人工智能顶层协调机制，创新管理模式，促进灵活准入，鼓励人工智能新产品在体医融合领域的大胆尝试，加快商业化进程。

5.4 加快人才培养

推动人工智能促进体医融合，相关人才储备至关重要。要加快人工智能与体育、中西医等相关学科的交叉融合，推进人工智能学科建设，打造高层次复合型人才。近些年，国家加快了在人工智能人才培养方面的推进速度。2018年4月，教育部研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立人工智能专业，进一步完善高校人工智能学科体系。2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格。要大力推动人工智能职业教育发展，鼓励企业创办人工智能相关技术培训（张鑫等，2019）。同时，要加大高端人才的引进力度，组建人工智能与体医融合领域的创新团队，并为青年科研人员打造学习提升平台（江丰光 等，2020）。

5.5 完善人机协作

人工智能技术尽管越来越强大，但具有应用条件的限制。人工智能对大数据有很大的依赖性，而目前体医领域的数据在标准化与规范化方面都比较欠缺，很难给人工智能提供可重复且稳定的数据。人工智能思考问题的角度与维度仍存在很大的局限性，更无法以人类价值观对问题进行个性化处理等。同时，即便体医领域的人工智能产品在当下已非常普遍，但是仍然有很多群体对人工智能的理念与技术运用尚未完全接纳（赵宇平等，2020）。可以预见，在未来很长一段时期内，人工智能对体医融合领域工作者如医师或体育健康管理师的完全取代是难以实现的。因此，我们要创建相应的人机协作机制，有意识地弥补人工智能在诸多方面的不足。如此，也可以发挥人的主观能动性，避免对人工智能的过度依赖。

5.6 强化伦理规范

人工智能作为新生事物，我们在促进其智能不断发展的同时，更要抓紧设定道德伦理规范，防控人工智能可能带来的安全风险。学界也应对人工智能进行哲学、伦理学、人类学、法学、社会学等多学科领域的交叉与深入研究，建立科学的人工智能认识论，将人工智能风险限制在可控范围之内，最大限度地保障人类的自身利益（王晓丽等，2020）。我国近年来不断加强人工智能伦理道德和相关法律的研究与实践，2019年6月17日，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出了人工智能治理的框架和行动指南，强调和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放协作、敏捷治理等八项治理原则。不断强化人工智能的伦理规范，以其价值理性驾驭其工具理性，人工智能会与人类和谐相处，成为人类的亲密伙伴。

5.7 促进技术融合

目前，人工智能已经整合了包括新型算法、云计算、物联网、大数据、新材料等在内的一系列前沿技术，并且其技术融合的图谱仍在迅速拓展。这对于人工智能早日实现跨地域、跨领域、跨学科以及跨行业的全面而深度的融合打下了坚实的基础。随着人工智能与5G、物联网的深度融合，人工智能越来越呈现万物智能、泛在感知、共创分享等特征（李华才，2019）。人工智能对前沿技术的整合将推动体医融合的数字化与智能化建设，为体育接轨医疗和医疗指导体育提供技术基础，人工智能呈现的技术特征也与体医融合创新发展的属性相一致，有助于我们更好地应对体医融合过程中遇到的各种新问题、新瓶颈，创新性地将体医融合建设成一套更具科技内涵且覆盖面广的健康促进体系，为人们提供更加多元化、专业化与个性化的健康服务。此外，体医融合的需求消费端的刺激引导也将受新技术整合的影响。只有当体医融合与高精尖技术、高质量服务相结合，并与消费者健康消费相联系的现实需求和潜在需求有机对接，形成产业链条时，体医融合才能释放出巨大的经济能量，形成健康新产业、新业态和新模式（李璟圆等，2019）。

5.8 打造文化特色

体医融合不仅承担着促进社会大众身心健康的使命，也肩负着弘扬体医文化的责任，尤其是承载着中华优秀传统文化的武术与中医更要在体医融合发展过程中发挥出文化传播的重要价值。体医融合在文化传播方面价值的实现既依赖于人工智能在技术方面的支撑，也与人工智能的人文底蕴息息相关。我国人工智能要增加原创性，将人工智能研制成具有中国特色的高端产品。同时，在算法、伦理、运用等方面要形成具有中国特色的文化风格。

6 结语

健康中国背景下，人工智能技术的迅猛发展为体育与医疗的进一步融合提供了坚实的技术基础，为体医融合深度发展和创新实践提供了充足蓄能。新技术的整合和发展是创新实践和推动社会发展的重要动力。充分利用人工智能整合新技术，推进体育与医疗的融合发展，同时注重规避技术弱点和弥补技术限制，力争探索出一条符合中国国情、具有中国特色、彰显中国文化的体医融合之路，助力健康中国战略的实现。