在中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)附屬第一醫(yī)院內(nèi)分泌科診室，副主任醫(yī)師鄭雪瑛的電腦屏幕上彈出一份AI生成的餐單——“皖北風(fēng)味減重食譜”：雜糧饅頭替換精面主食、牛肉湯去浮油、搭配半碗涼拌馬齒莧。患者王先生接過餐單，驚訝道：“這比我自己折騰強多了！”
“過去，這樣的個性化飲食方案需要醫(yī)生和營養(yǎng)師查詢食材成分表，逐一手動計算卡路里，耗費至少1小時。而現(xiàn)在，借助AI只需要30秒即可完成?！编嵮╃f。
這份餐單背后，是全球首個專注于體重管理的人工智能大模型“減單”的臨床應(yīng)用。從20年前預(yù)見肥胖危機，到如今用AI破解傳統(tǒng)減重難題，這場“化繁為簡”的醫(yī)療變革如何實現(xiàn)？
跨越20年的“數(shù)據(jù)長跑”
“減單”的誕生，源于一場提前20年的“預(yù)判”。
2008年，安徽醫(yī)科大學(xué)校長翁建平參與了一項全國糖尿病流行病學(xué)調(diào)查。數(shù)據(jù)顯示，中國糖尿病患病率從3%驟增至近10%。這一發(fā)現(xiàn)讓翁建平團(tuán)隊意識到，肥胖問題將成為未來公共衛(wèi)生的重大挑戰(zhàn)。
事實也印證了這一判斷。2025年3月，《柳葉刀》發(fā)布的最新研究報告顯示，中國2021年25歲及以上成年超重和肥胖患者達(dá)4.02億，肥胖率28.7%，肥胖人數(shù)位居全球第一。國家衛(wèi)健委也在全國兩會期間提出，要持續(xù)推進(jìn)“體重管理年”計劃，將全民健身和減肥推向新的高度。
“我們在20年前就預(yù)感到，中國居民健康將面臨一場巨變?！编嵮╃f。從那時起，鄭雪瑛所在的翁建平團(tuán)隊便開始聚焦體重管理的臨床數(shù)據(jù)，至今已沉淀有20余年的經(jīng)驗。
2025年3月，借助DeepSeek、OpenAI、豆包等大模型技術(shù)，團(tuán)隊積累的40多萬患者的臨床數(shù)據(jù)被激活，全球首個專注于體重管理的AI大模型“減單”應(yīng)運而生。
“讓減重變得簡單，是我們推出‘減單’的初衷和愿景?！编嵮╃f。
臨床治療的兩大“痛點”
“減單”是一款“治療型”體重管理AI大模型。
“可能很多人覺得體重管理是為了漂亮和美貌，但對患者來說，減重是為了治病和救命?！编嵮╃f，“例如多囊卵巢綜合征，患者吃再多藥，也不如減重來的治本。”
然而，傳統(tǒng)體重管理長期面臨兩大難題：專業(yè)建議“不接地氣”與執(zhí)行依賴“人力瓶頸”。臨床中，醫(yī)生常需手動計算患者的飲食熱量，耗時費力；而患者面對“多吃蛋白質(zhì)”“控制碳水”等抽象建議，往往一頭霧水。
“最大的痛點在于飲食指導(dǎo)‘不說人話’?！编嵮╃e了個例子：如果患者中午吃了一碗牛肉面，過去醫(yī)生會問“蛋白質(zhì)多少克？脂肪占比多少？”——這對普通人而言如同“天書”。
“減單”的目標(biāo)正是將專業(yè)術(shù)語轉(zhuǎn)化為通俗易懂的語言?；颊咧恍枧恼丈蟼黠嬍痴掌珹I即可以超過90%的準(zhǔn)確率識別宏量營養(yǎng)素，并給出改進(jìn)建議，例如“把紅燒肉換成清蒸魚”，“米飯減半，加半碗雜糧粥”。
減重的另一個痛點在于執(zhí)行困難。與外科手術(shù)有賴于醫(yī)生不同，減重的成功與否90%以上取決于患者的執(zhí)行效果。
“我可以給患者很多意見，但我無法24小時監(jiān)督他們每一餐。患者有95%以上的時間是在醫(yī)院外與自己的身體相處。”鄭雪瑛表示，面對這一點，醫(yī)生也感到無助。
AI技術(shù)有效解決了這一難題?！啊疁p單’能夠?qū)⑽覀兊慕?jīng)驗以最快捷、最便利、最真實的方式傳遞給到患者，實現(xiàn)24小時全天候服務(wù)?！编嵮╃f。
從“經(jīng)驗復(fù)制”到“人機共生”
AI是否會替代醫(yī)生和專業(yè)營養(yǎng)師的工作？
鄭雪瑛的回答是：“中國的專業(yè)營養(yǎng)師僅3000人，而超重人群高達(dá)4億。AI不是替代醫(yī)生和營養(yǎng)師，而是‘復(fù)制’無數(shù)個專業(yè)團(tuán)隊。”
“減單”的誕生，是臨床經(jīng)驗與AI技術(shù)的深度結(jié)合。團(tuán)隊20年形成的臨床管理路徑被轉(zhuǎn)化為AI的決策邏輯。“例如遇到一名肥胖患者，他是否需要手術(shù)？如何與普外科協(xié)作？飲食怎樣配合？這些經(jīng)驗都被我們‘喂’給AI?！编嵮╃f。
模型研發(fā)的主要挑戰(zhàn)不在技術(shù)層面，而在于數(shù)據(jù)積累。翁建平團(tuán)隊?wèi){借超過20年的臨床經(jīng)驗積累，使得這一研發(fā)的最大難題迎刃而解。
值得一提的是，由安徽醫(yī)科大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)附屬醫(yī)院與諾特健康構(gòu)建的“科研-臨床-公共衛(wèi)生”三元協(xié)同體系，形成了產(chǎn)學(xué)研融合閉環(huán)，保障了模型既專業(yè)又“接地氣”。
盡管AI表現(xiàn)亮眼，但團(tuán)隊始終恪守一條鐵律：涉及醫(yī)療決策，AI絕不越界。
“與大多數(shù)疾病相比，減重的容錯率相對較高，這也是我們率先推出體重管理大模型的原因。”鄭雪瑛解釋道，“但我們在程序設(shè)計時就明確了嚴(yán)格的界限，AI不會進(jìn)行臨床診斷，也不會提供手術(shù)或用藥建議。”
截止目前，“減單”已在醫(yī)院內(nèi)分泌科和減重門診投入使用，并推出了公眾可使用的網(wǎng)頁版。團(tuán)隊計劃在未來開發(fā)患者端APP，進(jìn)一步提升用戶體驗。
“我期待看到更高維度的動態(tài)管理。不是簡單的餐單，而是更深層的人機交互。例如，加強與可穿戴設(shè)備的連接，讀取患者的運動信息、睡眠狀態(tài)等，為患者提供更全面、動態(tài)、及時的服務(wù)?！编嵮╃f。
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