最近有机会与一些做大健康的人士交流，感觉他们在新质生产力下大健康的推进还是有些不知所措，我非常愿意来谈谈我的心得。我将从新质生产力的概念与健康产业转型的关联，技术赋能，数据驱动，模式创新，政策与产业协同，挑战与未来展望等几个方面来与大家交流交流。

1.引言：新质生产力与健康产业转型的历史性交汇 

在当代医学发展史上，一场深刻的范式革命正在悄然发生。健康产业的核心焦点逐渐从疾病治疗向健康预防转移，而新质生产力作为以科技创新为主导的生产力形态，正是这一转型进程的核心驱动力。新质生产力以其高科技、高效能、高质量的特征，通过先进技术工具、新型生产要素和创新服务模式的深度融合，正重塑着健康产业的价值链和生态系统。这一转变不仅体现了医学进步的内在逻辑，更响应了人口老龄化、慢性病负担加重等全球性公共卫生挑战的迫切需求。

从本质上看，新质生产力在健康领域的应用，推动形成了以预测性、预防性、个性化、参与性为特征的新健康范式。这一变革不仅局限于技术层面，更涉及健康产业的政策环境、服务体系、人才结构等全方位调整。正如山东省在健康产业领域的实践所示，通过聚焦信息化、数字化、智能化、智慧化的全面推进，健康产业正加速从被动式、疾病导向的治疗模式，转向主动式、健康导向的预防模式。

本文我将从技术赋能、数据驱动、模式创新、政策协同等多维角度，系统分析新质生产力如何推动健康产业从治疗向预防转型，并结合国内外典型案例，探讨这一转型过程的实现路径、面临的挑战以及未来发展方向，旨在为构建以预防为主的健康产业体系提供理论参考和实践借鉴。

2.技术赋能：健康管理的前置化与个性化 

新质生产力通过将大数据、人工智能、物联网、可穿戴设备等新技术与健康产业深度融合，从根本上改变了健康管理的时序和形态。传统健康管理主要依赖定期的体检和症状出现后的就医，而技术赋能的健康管理则实现了全程化、动态化和个性化，使健康干预从“事后应对”转向“事前预警”和“事中监测”。

健康风险早期识别：基于大数据的健康风险评估系统能够整合个体的基因组数据、临床指标、生活方式信息和环境暴露数据，通过机器学习算法建立疾病风险预测模型。例如，HRA人体电阻抗评测分析仪能在几分钟内完成全身健康筛查，评估器官功能状态、代谢水平等多项指标，已在全国180多家三甲医院应用，为人群提供早期健康风险识别服务。这类技术使健康干预时机大大提前，在亚健康阶段或疾病潜伏期即可采取针对性预防措施。

个性化健康干预：人工智能与可穿戴设备的结合，使连续监测和即时干预成为可能。智能手环、智能手表等设备可实时监测心率、血压、血糖、睡眠质量等生理参数，当数据异常时自动预警并生成个性化健康建议。在慢性病管理领域，海南省陵水县通过数字疗法对糖尿病患者进行个性化管理，AI算法根据患者实时血糖数据、饮食记录和活动量，动态调整治疗方案，3个月内患者空腹血糖达标率从22%提升至39%。这种基于技术的个性化干预，显著提高了慢性病管理效果，降低了并发症风险。

表：传统健康管理与技术赋能的健康管理比较

中医药领域的数字化预防体系是技术赋能的另一亮点。天津中医药大学研发的中医智能检测设备，通过数字化手段实现“望闻问切”的客观化采集与分析，结合机器学习模型辨识体质类型，为亚健康人群提供个性化的药食同源调理方案。这种融合传统医学智慧与现代技术的手段，为“治未病”理念提供了科学化、标准化的实践路径。

新技术应用还催生了远程健康管理模式，极大提升了健康服务的可及性。通过远程监测设备、移动应用和线上平台，医疗专业人员可为居家患者提供专业指导，尤其适合老年人群和慢性病患者。山东省推广的“互联网+”慢性病管理平台，实现了院前智慧问诊、院中精准诊疗、院后个性管理的全流程服务，使患者体验“一次就诊、终身服务”的连续性健康管理。

3.数据驱动：健康产业的精准化决策 

在新质生产力推动健康产业转型的过程中，数据驱动的精准化决策成为关键机制。医疗健康大数据的积累、整合与分析，正改变着健康风险的评估方式和预防措施的制定逻辑，使健康干预从“一刀切”的普适性模式迈向“量身定制”的个性化模式。

3.1 医疗健康大数据的整合与挖掘

健康医疗大数据的价值在于其规模性、多样性和高速性。山东省依托全民健康信息平台，高水平建设国家健康医疗大数据北方中心，打造“健康数据高铁”和“数字大脑”，推进全行业“一数一源、同数同源”，强化了数据支撑能力。这种数据基础设施的建设，为健康风险预测和预防策略制定提供了坚实基础。

在基因技术领域，数据驱动的方法实现了遗传性疾病的精准预防。解放军总医院利用基因检测与大数据分析，成功阻断了遗传性耳聋的垂直传播。通过识别导致耳聋的“幽灵基因”，并结合胚胎植入前遗传学诊断技术，诞生了国内首例无遗传性耳聋的试管婴儿。这一案例展示了如何通过基因技术与大数据分析的融合，从源头阻断疾病遗传，实现从“治疗疾病”到“预防遗传”的跨越。

3.2 基因技术与AI的融合应用

基因技术与人工智能的结合，进一步提高了疾病预测的准确性和预防的针对性。基于大规模基因组数据库和机器学习算法，研究人员能够识别疾病相关的遗传变异，评估个体的疾病易感性，从而制定针对性预防措施。例如，对于遗传性肿瘤高风险人群，可通过增加筛查频率、采取预防性生活方式干预甚至药物干预，显著降低发病风险。

在肿瘤预防领域，多组学数据整合分析已成为趋势。通过结合基因组、蛋白质组、代谢组等多维度数据，AI算法能够更全面地评估个体的健康状况和疾病风险，为精准预防提供科学依据。中国医学科学院北京协和医院开展的国内首个自主研发基因编辑药物YOLT－201的临床试验，代表了基因技术在疾病治疗与预防领域的最前沿探索。

3.3 健康医疗大数据的产业应用

健康医疗大数据的产业应用也在不断拓展。山东省打造健康医疗“政产学研金服用”数据平台，推进健康数据资产化管理，明确数据产权、流通交易和收益分配机制，促进了健康大数据产业的创新发展。这种数据要素的市场化配置，激发了各方参与健康预防的积极性，形成了可持续发展的商业模式。

值得注意的是，数据驱动的健康预防不仅关注个体层面的风险干预，也重视群体层面的疾病流行规律和影响因素。通过分析区域健康数据，公共卫生机构可识别高危人群和重点健康问题，优化资源配置，制定更有针对性的群体性干预措施。例如，基于社区的健康数据分析可揭示慢性病聚集性分布特征，为区域性慢性病防控提供靶点。

4.模式创新：健康产业体系的系统性变革

新质生产力对健康产业的推动，远不止于技术层面的革新，更引发了一场系统性变革，重新定义了健康服务的提供方式和组织形态。这一变革的核心特征是从“以疾病为中心”的碎片化治疗模式，转向“以健康为中心”的整合型预防模式。

4.1 从“治已病”到“治未病”的范式转变

健康产业最根本的范式转变体现在从注重“治已病”转向注重“治未病”。这一转变需要健康服务体系的前移和下沉——前移意味着健康干预时点的提前，下沉意味着健康服务重心的基层化。山东省积极推动的“防治管”一体化健康管理新模式，正是这一范式的具体实践。该模式通过医防融合、防治结合、中西医结合和医养结合，构建了覆盖全生命周期的健康服务链条。

在服务流程上，健康产业正从“医院中心化”向“网络分布式”转变。传统模式以医院为核心，患者需主动前往医疗机构获取服务；而新范式则通过数字化手段将健康服务嵌入日常生活场景，实现无处不在的健康管理。北京市探索的研究型病房卓越临床研究计划，推动医疗服务从院内向院外延伸，形成了院前、院内、院外相衔接的新模式。

4.2 整合型服务体系的构建

新质生产力推动下，健康产业各环节之间的界限正变得模糊，不同服务机构之间的协同性不断增强。山东省以紧密型县域医共体和城市医疗集团为抓手，促进系统上下联通、服务协同联动和要素有序流动，积极构建优质高效的整合型医疗服务体系。这种整合不仅提高了资源配置效率，更确保了健康服务的连续性和协调性。

特别是，基层医疗机构在预防为主的新体系中被赋予了新的角色定位。它们不再仅仅是疑难重症的转诊前哨，而成为健康管理的主力军。通过远程医疗、AI辅助诊断等工具，基层医疗机构能够提供更高质量的健康服务，成为群众健康的“守门人”。数字疗法与基层医疗的结合，有效弥补了基层服务能力的不足，提高了健康服务的可及性和公平性。

4.3 中医药“治未病”优势的现代化发挥

中医药在健康预防领域的独特价值在新质生产力推动下得到重新发掘和现代化诠释。聊城市依托省部共建中医湿证国家重点实验室，积极进行“中医药+”现代化产业链建设的实践探索，打造“防未病”和“治已病”同步发展的大健康产业格局。中医药强调的整体观、辨证观与预防医学的理念高度契合，而其现代化路径则借助了数据科学和技术手段。

中医智能诊疗系统通过数字化、客观化的方法，实现了中医诊断的标准化和可复制性。通过智能设备采集舌象、面象、脉象等信息，结合AI算法进行中医证型辨识，为体质偏颇人群提供个性化调理方案。这种融合传统医学智慧与现代技术的手段，使中医药“治未病”的优势在新时代得以充分发挥。

5.政策与产业协同：构建预防为主的新生态

新质生产力推动健康产业向预防转型的过程，不仅依赖技术创新，更需要政策引导和产业协同。从国家战略到地方实践，从体制改革到机制创新，一系列政策举措正共同构建有利于预防为主健康产业发展的生态系统。

5.1 政策支持与体制机制创新

国家层面高度重视卫生健康科技创新对形成新质生产力的重要作用。国家卫生健康委成立了“1+2+2+3+X”的组织管理体系，并围绕构建科技创新工作体系、凝练攻关任务等10个方面，出台了促进卫生健康科技创新的50条政策举措。这种顶层设计的系统性和全面性，为健康产业向预防为主转型提供了制度保障。

各地也在国家政策引导下，结合本地实际推出创新举措。四川省卫生健康委等15个部门联合印发《加快培育新质生产力全面激发卫生健康发展新动能的若干措施》，提出6个方面20条措施；河南省政府办公厅发布《关于加强医学科技创新体系建设的指导意见》，从6个方面提出19项具体任务。这些地方性探索丰富了政策工具箱，为全国层面的制度创新提供了实践经验。

5.2 医保支付方式改革的关键作用

医保支付方式改革对健康产业转型具有直接的引导作用。传统的按项目付费模式客观上鼓励了过度医疗，而不利于预防性服务的开展。近年来，医保支付方式改革逐步从“价值医疗”理念出发，将预防性服务纳入支付范围，建立激励相容的机制。例如，三明医改经验中的按病种打包付费方式，不再限制只使用医保目录内产品，医院可根据患者治疗需要使用数字疗法或效果好的创新药械和数字健康服务。

商业健康保险在构建预防为主健康体系中也扮演着日益重要的角色。通过开发疾病早期控制和大病健康管理型保险产品，将更多预防性服务纳入保障范围，商业健康保险不仅丰富了健康保障供给，也推动了健康消费升级。山东省支持济南、青岛等地发挥领军企业带动作用，引导医养健康企业跨区域延伸产业链，培育生物医药、医疗器械、中医药等优势产业集群。

5.3 产学研协同创新体系的构建

健康产业向预防为主的转型，需要产学研各环节的紧密协同。医疗机构、高校、科研院所和企业之间的深度合作，加速了科技创新成果的转化应用。北京市公布的首批研究型病房卓越临床研究计划立项名单，正是这种协同创新的典型代表。通过整合临床资源、科研力量和企业能力，产学研协同创新体系有效解决了科研与临床应用脱节的问题。

医工融合是产学研协同的重要形态。上海交通大学、北京航空航天大学、清华大学等高校纷纷设立医工交叉研究院，培养复合型人才，推动医学与工程技术的交叉创新。这种跨界融合促进了新技术、新产品在健康预防领域的应用，为健康产业注入新动能。

职务科技成果管理改革是激发科研人员积极性的关键环节。浙江、陕西、四川等地出台政策，明确职务科技成果转化后的收益分配，优化国有资产管理方式，打消了科研人员“不敢转”的顾虑。这些制度创新解决了科技成果转化的梗阻问题，加速了科技创新成果在健康预防领域的应用。

6.挑战与未来展望 

尽管新质生产力已为推动健康产业从治疗向预防转型提供了强大动力，但这一转型过程仍面临诸多挑战。识别这些挑战并探索应对策略，对于构建以预防为主的健康产业体系具有重要意义。

6.1 当前面临的主要挑战

数据孤岛与隐私保护：医疗健康数据的碎片化分布和难以共享，限制了数据价值的充分发挥。不同机构间的数据标准不一、共享机制缺乏，形成数据孤岛。同时，健康数据作为敏感个人信息，如何在利用与保护之间取得平衡，也是一大挑战。

技术成本与可及性：许多创新技术产品前期研发成本高，导致价格昂贵，难以普及推广。如何通过规模化生产、医保覆盖等方式降低成本，提高可及性，是实现预防为主健康体系公平性的关键。

人才结构转型滞后：健康产业向预防为主转型，需要更多掌握新技术、具备跨学科知识的复合型人才。现有人才培养体系与这一需求之间存在差距，特别是基层健康管理人才数量不足、能力不够。

政策与监管壁垒：创新产品的审评审批周期长，进医保目录流程复杂，限制了创新技术产品的应用推广。监管政策如何既确保安全有效，又不抑制创新，是需要权衡的难题。

表：健康产业向预防为主转型面临的主要挑战及解决路径

6.2 未来发展方向与趋势

展望未来，新质生产力将继续深刻重塑健康产业的面貌，推动其向更加预防性、预测性、个性化、参与性的方向发展。以下几个趋势尤为值得关注：

融合性健康技术平台的崛起：随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展，融合多种技术的健康平台将成为主流。这些平台能够整合不同来源的健康数据，提供全方位的健康管理服务。例如，山东省正在打造的“健康数据高铁”和“数字大脑”，代表了健康技术平台的发展方向。

精准预防的深入发展：随着基因技术、蛋白质组学等前沿领域的进步，健康预防将更加精准化。基于多组学数据的健康风险评估，使预防措施更加有针对性；而基因编辑等技术的成熟，为遗传性疾病的根本性预防提供了可能。

医工交叉创新的加速推进：医学与工程技术的交叉融合将催生更多创新产品和服务。脑机接口、可植入设备、数字疗法等前沿技术，将为健康预防开辟新路径。我国在脑机接口等领域已处于全球第一集团，未来有望在这一赛道实现引领。

健康产业生态的持续完善：随着政策环境的优化和创新主体的壮大，健康产业生态将更加丰富多元。传统医药企业、科技公司、保险公司等不同主体之间的跨界合作将更加频繁，形成协同创新的良好生态。

为抓住这些发展机遇，政府、产业界、学术界等各方需要共同努力。一方面，要持续深化体制机制改革，消除阻碍创新的制度壁垒；另一方面，要加强创新能力建设，特别是在关键核心技术领域实现突破。只有通过政策、技术、人才、资本的协同发力，才能真正实现健康产业从治疗向预防的转型，构建以人民健康为中心的现代化健康产业体系。

7.结语 

新质生产力通过技术赋能、数据驱动和模式创新，正推动健康产业经历一场从理念到实践的系统性变革——从以治疗为中心转向以预防为中心。这一转型不仅体现了医学发展的内在规律，也是应对人口老龄化、慢性病负担加重等公共卫生挑战的必然选择。

在技术层面，大数据、人工智能、可穿戴设备等新技术使健康管理的前置化和个性化成为可能；在数据层面，健康医疗大数据的整合与分析提高了健康风险评估和干预措施的精准性；在模式层面，整合型服务体系的构建实现了从“治已病”到“治未病”的范式转变；在政策层面，制度创新和产学研协同为预防为主的健康产业创造了良好生态。

尽管转型过程面临数据孤岛、技术成本、人才缺口等多重挑战，但通过政策引导、技术创新、产业协同的合力，这些挑战是可以克服的。未来，随着融合性健康技术平台的崛起和精准预防的深入发展，以预防为主的健康产业将更加高效、普惠和可持续。

健康产业从治疗向预防的转型是一项系统工程，不会一蹴而就。但只要坚持新质生产力引领，坚持以人民健康为中心，加强系统规划和战略布局，这一转型必将为健康中国建设提供强大动力，为人民群众带来更多健康福祉。