CFS2024第十三届财经峰会暨Amazing 2024创新企业家节定于今年7月25日至26日在北京举行，主题为“向新而行，新质生产力激发新活力”。
作为中国经济领域最具影响力的思想盛会，CFS第十三届财经峰会将汇聚国内外颇具远见的商业领袖、经济学界翘楚、创业家及新青年代表，讲述中国故事，共享中国机遇，共促复苏增长。
以下是中国疾病预防控制中心营养与健康所科技处处长、研究员 何丽在2024CFS第十三届财经峰会的精彩演讲，由云现场整理。
尊敬的各位嘉宾大家下午好，非常高兴来参加第十三届财经峰会，今天演讲的题目是人工智能助力健康中国。我来自中国疾控中心营养与健康所的，我的专业就是搞营养研究的。
2019年国家颁布十三号文件，国务院办公厅13号文件，促进健康中国行动，2019-2030，健康中国行动一共有15项行动，我们通过健康知识的普及以及合理膳食行动，全方位来干预健康影响因素，以达到维护全生命周期防控重大慢病的作用。
民以食为天，营养，营养，就是谋求养生的意思。营养为人类的生命繁殖、养护长寿做出巨大的贡献，回顾营养研究的路程，首先是对食物和食物成分的认识，再去研究吸收代谢机制，我们认识到营养素，营养素分为洪量营养素、微量营养素、生物化学成分、生物活性成分，通过营养干预能消除营养不良和营养缺乏病的过程，我们就研究了营养的需要量。
随着科学进一步发展，营养跟很多慢性病、慢性非传染性疾病，糖尿病、高血压、肿瘤有着息息相关的关系，还有与人们的生活健康有很大的关系，营养是非常大的学科，人们更加注重食品安全，营养跟健康的关系更加息息相关，我们会研究食物的营养，研究营养与慢病的关系，我们还会研究基础营养，比如营养与代谢分子机制，营养和慢病防控等等。营养研究的方法有很多种，你讲这么多营养，跟AI有关系吗，我们都知道传统营养学有很多研究方法，实验性研究、观测性研究。
实验性研究有随机对堆照研究、交叉对照研究、前后对照研究，非随机对照研究等等。观测性研究有横断面研究等，营养顶层最高的是RCT实验，前瞻性研究，回顾性研究和病例对照研究，最低等的研究，证据很一般，排在最后的是动物性研究结果。
营养与健康所最近这些年来利用我刚才说的研究方法，我们取得了庞大的数据库，1959-1982-1992-2002年，我们开展四次全国营养调查，2010年开始，我们每五年就做一次中国居民营养与健康检测，我们还有很多的队列研究，比如有将近30年的自然人队列，还有母婴队列、老年人队列，通过这些研究我们取得了庞大的数据库，我们可以纵向对比也可以横向联合，除此以外，我们中心还有中国成年人慢性病和危险因素检测系统，我们从2004年开始通过问卷调查、身体测量、实验室检测等取得了很多慢性病危险因素的证据。
我们还有适应检测系统、肿瘤登记系统，通过调查研究我们取得了很多数据，也有很多研究机构包括国际上国内都对数据库非常感兴趣，通过这些数据库知道中国人群缺乏什么，存在什么问题，跟慢病有什么关系。我们都知道慢性非传染性疾病是影响中国人健康最重要的原因，我们有88%以上患者死于慢性非传染性疾病，首当其冲是心脑血管疾病和癌症以及慢阻肺，我们跟很多机构进行联合，也取得了慢性病和营养方面其他的数据，比如跟医院合作取得医院电子病例数据，病例受案数据，同体检机构取得健康体检数据，还有通过互联网+取得了很多健康管理数据。
在新的健康挑战面前，这些传统检测方法和研究方式也呈现了一些局限性，比如说除了膳食影响还有身体活动的影响，烟草使用、酒精滥用、心理方面的问题，这些都跟慢性病发生发展是息息相关的。随着慢性非传染性疾病的快速增长，已经成为我国人群最重要的疾病负担，大数据的分析技术也要跟上时代，我们就想到了人工智能AI，起到引领新一轮科技革命战略性技术，是一门研究如何使计算机能够模拟和执行人类智能任务科学技术领域，在我们所里很早就有研究生、博士、硕士他们就会采用这个机器学习，机器学习通过研究一些数据，从数据中自动分析获得规律，并且利用规律对未知数据进行预测的算法。
大家接触过AI的人会知道机器学习，通过机器学习我们进一步深度学习，可以将低层次数据进行挖掘海量数据中的深层关系，随着时间的推移，这些数据有什么样的联系，发生了变化，更能刻划数据的本质和内在丰富信息，我们做AI的时候需要大量的数据极，人工需要的非常少，人工智能AI已经上升到国家战略的高度，深化大数据、人工智能等研发应用开展人工智能+运动，打造具有国际竞争力数字产业集群，人工智能技术应用，也按传统的产业不断升级，新质生产力，人工智能+就成为了热点。
人工智能可以助力疾病模式和风险因素的发现，随机生灵，人工智能可以通过分析庞大的数据库，患者数据发现疾病模式和风险模式，美国加州大学旧金山分校通过机器学习，发现在阿尔兹海默症出现之前提前七年预测到老年痴呆。
我们认知大模型，通过AI健康助手可以让它成为每个人的健康助手，服务居民，服务患者，也可以通过人工智能的诊疗助理，担任诊疗助理，充当每个医生的诊疗助理，比如病理的协作、问诊都可以用到AI。健康人工智能落地的前提，我们要处理好四个要素。
首先基础数据是根本，比如说中国疾控中心我们就有海量的数据，这些数据都是我们全国各地，各个省市的同行们，通过面对面调查得到的宝贵数据；其次专业人才，除了有营养、慢性病防控、公共卫生人才，还有计算机人才，其次你的技术可信是关键，尤其是跟人面对面，跟医生充当助手的时候，结果不正确，就会出现一些问题，我们会强调结果可信是关键；
数据库安全也非常重要，保障安全是底线，人工智能赋能健康领域新质生产力腾飞，智慧引领营养健康研究，未来无限可能，谢谢大家。
