报告人：爱研发（研究分析员）| 健康动力实验室
追踪时间范围：2024-2026年
报告日期：2026年6月7日
执行摘要
本报告从三个维度系统追踪了国际上个体与群体健康管理实践的最新理念与做法。在个体层面，精准健康正从基因层面扩展至多组学与数字表型融合，AI驱动的个性化风险预测已进入临床验证阶段，数字表型技术正在从研究工具向临床应用转化。在群体层面，整合照护模式从组织间协作升级为"生态系统"方法，社会处方的证据基础正在快速积累，WHO 2025年《健康公平社会决定因素世界报告》为SDOH整合提供了新的政策框架。在融合层面，AI正成为连接个体管理与群体干预的关键桥梁，实施科学正在从方法学工具发展为系统性战略，价值为基础的照护模式正从概念走向规模化实施。以下为各维度的详细分析。
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?? 1、个体健康管理新范式 — 精准健康、数字表型、AI驱动干预等
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??? 2、群体/社区健康新模式 — 整合照护、社会处方、SDOH整合等
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?? 3、个体-群体融合路径 — 数据融合、全科医学桥梁角色、实施科学视角等
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维度一：个体健康管理的新范式
1.1 精准健康（Precision Health）与多组学融合
核心要点：精准健康已从单纯的基因组学扩展为融合基因组、表观基因组、代谢组学、微生物组等多组学数据的综合框架，强调遗传、生活方式和环境之间的相互作用。
人群基因组筛查和多基因风险评分（PRS）正在从研究走向临床应用，例如用于乳腺癌分层筛查。
关键警示：当前基因组数据库缺乏多样性，多基因风险评分若直接用于临床可能加剧健康差距，需开发包含本地祖先的算法（如Tractor工具）。
来源年份：2024-2025
关键文献：
Khoury MJ et al. Precision public health in the era of genomics and big data.Nature Medicine, 2024.
Personalized Medicine Coalition. Personalized Medicine at FDA, 2024年度报告, 2025年4月发布.
Karger系列：A New Agenda for Implementing Population Genomic Screening,Public Health Genomics, 2024.
1.2 数字表型（Digital Phenotyping）在个体健康监测中的应用
核心要点：数字表型已被系统证明在P4医学（预测性、预防性、个性化、参与性）框架下具有全面的临床获益，涵盖诊断表型、预测表型、预防表型和监测表型四大应用方向。
智能手机传感器（GPS、加速度计、环境光传感器等）和可穿戴传感器（血氧、心电图、皮电活动）是当前最广泛使用的数据采集手段，无创血糖监测和呼吸成分分析传感器是下一代重点发展方向。
在精神健康领域，GPS是最广泛使用的数字表型传感器，智能手机数字表型已被用于精神分裂症、抑郁症、双相情感障碍等的早期检测和复发预防。
关键挑战：传感器数据标准化不足、隐私伦理问题、临床验证的严谨性仍需加强。
来源年份：2024-2026
关键文献：
Zhang Y et al. The comprehensive clinical benefits of digital phenotyping.npj Digital Medicine, 2025.
Onnela JP et al. Smartphone digital phenotyping in mental health disorders: A systematic review.Journal of Affective Disorders, 2025.
Meyer AN et al. Challenges and standardisation strategies for sensor-based data collection.Nature Communications, 2025.
Digital Phenotyping for Mental Health Conditions.Frontiers in Digital Health, 2026.
1.3 AI/机器学习驱动的个体化健康风险预测与干预
核心要点：AI与大数据分析的融合正在推动个性化预防医疗从概念走向实践——AI模型能够基于多维数据（EHR、基因组、环境变量）预测疾病发作，并生成实时个性化干预策略。
可解释AI（XAI）在个性化健康监测中的应用日益重要，通过提高模型透明度解决临床信任问题。
深度神经网络（DNN）已被用于构建健康风险预测与干预优化系统，旨在提高健康风险评估的准确性。
来源年份：2024-2025
关键文献：
Wang L et al. Personalized health monitoring using explainable AI.Scientific Reports, 2025.
Zhang H et al. Artificial Intelligence and Big Data for Personalized Preventive Healthcare.Open Access Library, 2025.
Frontiers研究集体：AI-driven transformation of precision medicine,Frontiers in Public Health, 2025/2026.
The Next Frontiers in Preventive and Personalized Healthcare.PMC, 2025.
1.4 可穿戴设备与远程患者监测的最新实践
核心要点：2024-2025年系统性综述表明，可穿戴设备在临床健康监测中的应用已覆盖心血管疾病、糖尿病、呼吸系统疾病、老年跌倒预防等多个领域，从医院场景扩展至家庭连续监测。
物联网（IoT）与可穿戴设备的融合使远程患者监测实现了个性化护理和高效数据传输，正在超越传统医疗边界。
远程健康监测的系统综述（2026年发表于SAGE）指出，远程患者监测概念已从简单的数据采集发展为综合的数据处理与临床决策支持系统。
来源年份：2024-2026
关键文献：
Khan M et al. Exploring wearable technologies for health monitoring.Neural Computing and Applications, 2025. (纳入50项临床研究的系统综述)
PLOS Digital Health: Wearables research for continuous monitoring of patient health, 2025.
Frontiers in Bioengineering: Wearable sensors-based assistive technologies for patient health monitoring, 2025.
SAGE: A systematic review on wearable-enabled remote health monitoring, 2026.
1.5 行为经济学/助推理论在个体健康行为改变中的应用
核心要点：2025年发表的研究表明，行为经济学在健康领域的应用正从简单的默认选项设置转向更复杂的个性化助推设计，结合助推、激励和个性化干预来促进健康行为。
关键争议：助推理论在公共卫生中的效果存在混合证据。2024年Undark杂志的深度报道指出，部分助推干预在真实世界中的效果有限，尤其是在面对系统性健康问题时。
数字助推（Digital Nudge）是一个新兴方向——2025年BMC Medicine发表的系统综述评估了数字助推干预在促进癌症筛查行为中的效果，显示有前景但系统证据仍不足。
来源年份：2024-2025
关键文献：
ROJAM: Behavioral Economics in Health: Nudging Better Choices, 2025.
Premierscience: Enhancing Public Health Strategies: The Role of Behavioral Economics, 2024.
Undark: Can Nudge Theory Improve Public Health? 2024年8月深度分析.
BMC Medicine: Evaluating digital nudge interventions for the promotion of cancer screening, 2025.
PNAS: The effectiveness of nudging: A meta-analysis (440+效应量, n=2,148,439), 虽发表于2022年但仍是该领域最全面的元分析.
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?? 1、个体健康管理新范式 — 精准健康、数字表型、AI驱动干预等
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??? 2、群体/社区健康新模式 — 整合照护、社会处方、SDOH整合等
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?? 3、个体-群体融合路径 — 数据融合、全科医学桥梁角色、实施科学视角等
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维度二：群体/社区健康管理的新模式
2.1 基于社区的整合照护（Integrated Community Care）——从组织协作到生态系统方法
核心要点：整合照护发展模型（DMIC）在2025年完成了重大更新，从原有的89个要素扩展至108个要素，新增20个要素覆盖9大主题集群，实现了从组织间协作到"生态系统"方法的范式转变。
更新的五大重点方向：客户及其社会网络的角色（从单一患者到家人、社区志愿者等更广泛社会网络）、超越传统照护边界（延伸至健康生活方式和预防性干预）、更广泛的生态系统治理、数字化发展（混合和数字照护解决方案、在线平台与临床信息系统整合）、价值观与伦理。
WHO持续推动整合型以人为本的卫生服务（IPCHS），2024年WHA77号文件强调了加强整合型、以人为本的卫生服务的更新与未来报告。
WHO ICOPE（老年人整合照护）实施框架提供了政策制定者和项目管理人员的指导，评估服务和系统提供整合照护的准备度。
来源年份：2024-2025
关键文献：
Minkman MMN et al. The renewed Development Model for Integrated Care (DMIC).BMC Health Services Research, 2025.
WHO: Updates and future reporting on strengthening integrated, people-centred health services, WHA77, 2024.
WHO ICOPE Implementation Framework (持续更新).
Springer: Integrated Care Models for Older People: An Umbrella Review, 2025.
2.2 人群健康管理（Population Health Management）的创新框架
核心要点：人群健康管理（PHM）被重新定义为"以人为中心、数据驱动和主动性的方法"，旨在改善定义人群的健康和福祉，考虑群体间差异。
莱顿大学2025年发表的研究系统阐述了PHM如何加强初级卫生保健，强调PHM不仅仅是疾病登记和风险分层，而应包括对当地社区健康的责任。
初级保健中整合PHM的渐进式框架：阶段一为风险分层（人口管理为主），阶段二为对当地社区的责任（社区健康为主），关键转变是从基于诊所的人口健康转向基于社区的人口健康。
核心张力：人口管理（由质量指标驱动）与以患者为中心的护理之间存在内在矛盾——“患者的目标并不总是医生或保险公司的目标”。
来源年份：2024-2025
关键文献：
Cerezo-Manuel C et al. Unlocking the power of population health management to strengthen primary health care.Atención Primaria, 2025.
Frontiers in Medicine: Population health in primary care, 2024.
Johns Hopkins ACG System: A Population Health Management Approach to Primary Care, 2024.
NHS England: Population health management programme (持续更新).
2.3 社会处方（Social Prescribing）的最新实践证据
核心要点：社会处方的证据基础正在快速积累。2025年9月《柳叶刀》发表评论指出，社会处方的证据库正在增长，近年来的研究已经解决了此前识别的一些关键挑战。
英国NHS通过附加角色补偿计划（ARRS）在全国范围推广社会处方联络员（Link Worker），BJGP 2025年发表的研究首次评估了这一全国推广对人群结果的影响。
牛津大学2024年的政策报告发现，联络员与患者之间的关系实践是该角色中重要但被忽视的元素——联络员被视为患者一致的关怀来源。
2024年NASP发布的《全球社会处方》报告显示，社会处方已从英国扩展至全球30+国家，各国采取了不同的实践模式。
关键挑战：仍需更多关于社会处方对不同人群长期健康结果的高质量研究证据，以及如何将研究与政策制定过程对齐。
来源年份：2024-2025
关键文献：
Osborn C et al. The growing evidence base for social prescribing.The Lancet, 2025.
BJGP: Impact of the rollout of the national social prescribing link worker, 2025.
NASP: Social Prescribing Around the World, 2024年报告.
Oxford University: Understanding the implementation of link workers in primary care, 2024.
Springer: Social Prescribing Policy, Research and Practice (专著), 2024.
2.4 健康社会决定因素（SDOH）在群体健康干预中的整合
核心要点：WHO于2025年5月发布《健康公平社会决定因素世界报告》，这是自2008年委员会报告以来的重大更新。报告确认了健康更多地取决于非医学的根本原因，而非基因或医疗保健。
报告核心数据：国家内部预期寿命差距可达数十年，国家之间相差33年；低收入国家5岁以下儿童死亡率是高收入国家的13倍；全球38亿人缺乏基本社会保护。
医院和卫生系统对SDOH的倡议正成为实现全人照护和推进健康公平的关键。2025年BMC发表的系统综述指出，加强SDOH-EHR整合、培养社区伙伴关系和支持政策倡导是连接个人与社区需求的关键。
美国CMS在2024年实施了SDOH相关要求变更，2025年继续推进更新，代表了政策层面整合SDOH的系统性进展。
来源年份：2024-2025
关键文献：
WHO: World report on social determinants of health equity, 2025.
BMC Health Services Research: Impact of hospital and health system initiatives to address SDOH, 2025.
CDC: Social Determinants of Health (持续更新, 2024).
CMS: SDOH requirements and updates for 2025.
2.5 共创式社区健康改善（Co-production in Community Health）
核心要点：2025年发表的系统综述表明，共同创造（Co-creation）方法在公共卫生研究中正从理念走向方法学规范化，但过程评估仍需加强。
初级卫生保健中共同生产、共同创造和共同设计的系统综述（Health Expectations, 2025）梳理了这三种协作方式在初级保健中的关键概念和实践。
共同设计（Co-design）的系统综述（Journal of Public Health, 2025）检验了概念、过程和结果，发现需要更标准化的评估框架。
共同创造方法正在从"参与式研究"向"响应多样化社区需求的协作式过程"发展，强调灵活性和对社区需求的响应性。
来源年份：2024-2025
关键文献：
Health Expectations: Co-Production, Co-Creation and Co-Design in Primary Health Care, 2025.
Journal of Public Health: Exploring co-design: a systematic review, 2025.
BMC Medical Research Methodology: Co-creation methods for public health research, 2025.
Public Health: Evaluating the co-creation process in public health interventions, 2025.
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?? 1、个体健康管理新范式 — 精准健康、数字表型、AI驱动干预等
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??? 2、群体/社区健康新模式 — 整合照护、社会处方、SDOH整合等
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?? 3、个体-群体融合路径 — 数据融合、全科医学桥梁角色、实施科学视角等
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维度三：个体与群体融合的创新实践路径
3.1 AI驱动的个体-群体健康数据融合与桥接
核心要点：npj Digital Medicine 2025年发表的评论指出，AI在初级保健中的下一个重要挑战和潜力在于人群健康管理——当前AI应用主要优化个体就诊（如环境语音记录），但真正的价值在于整合纵向患者数据实现从被动反应到主动预防的护理转变。
AI驱动的护理管理预警系统已被证明可实现全因急性事件减少22.9%、门诊敏感住院减少48.3%（针对医疗补助患者的主动"追踪名单"策略）。
AI在融合中的关键路径：从"个体就诊"到"全天候面板管理"、从"被动反应"到"主动预防"、打破健康公平壁垒（多语言AI护理代理在结直肠癌筛查中参与度显著高于传统团队）。
关键风险：向均数回归（过度标准化忽视罕见高风险病例）、加剧健康不平等（AI偏袒已与医疗系统互动的人群）、模型适应性不足、EHR数据质量参差不齐、自动化偏见、警报疲劳。
来源年份：2024-2025
关键文献：
Lyles CR et al. Optimizing AI solutions for population health in primary care.npj Digital Medicine, 2025.
ScienceDirect: Bridging the digital divide - AI as a catalyst for health equity in primary care, 2025.
PwC: AI-powered healthcare: Shaping the future of population health, 2024.
3.2 全科医学/家庭医学在个体-群体融合中的桥梁角色
核心要点：BJGP Open 2024年发表的研究深刻揭示了公共卫生（关注人群健康结果的水平和分布）与初级保健服务（关注个体需求）之间的张力，但同时也指出全科医学是连接个体与群体健康的天然桥梁。
初级保健在提升人口健康结果方面具有核心作用：拥有充足高质量初级保健的国家和人群全因死亡率更低、预防性护理更好、健康差距更小。
关键转型：将人口健康概念化为"社区健康"而非仅仅是"人口管理"，能有效促进初级保健与公共卫生组织、社区伙伴建立合作联盟。
核心挑战：健康信息技术（HIT）的局限性——数据难以跨组织共享、风险分层工具主要依赖临床参数难以纳入SDOH、系统更新滞后于护理标准演变。
来源年份：2024-2025
关键文献：
BJGP Open: Public health and primary care — bridging the divide, 2024.
Frontiers in Medicine: Population health in primary care, 2024.
BMJ Open: Dilemmas in the development of the general practitioner workforce, 2025.
3.3 实施科学（Implementation Science）视角下的融合实践
核心要点：2024年11月第三届IMPACT会议（日内瓦）明确了实施科学在弥合研究-实践鸿沟中的关键角色，提出了四大推进策略：教育与培训、资金与资源配置、跨学科合作、战略发展。
实施科学的五大障碍被明确识别：实践转化能力不足、教育培训缺失、资金碎片化与不足、评估委员会偏见、学术激励机制不合理（重资助和论文数量而非实际影响）。
CFIR 2.0（实施性研究综合框架更新版）于2024-2025年发布了新的用户指南和工具模板，提供了更细致的内在领域、外部领域和个人领域框架。
中国学者在CFIR应用方面也取得了进展——中华流行病学杂志2025年发表了CFIR在公共卫生领域应用现状的计量学分析。
未来重点方向：经济评估与政策参与、领导力与学术激励机制改革、标准化评估与国际合作。
来源年份：2024-2026
关键文献：
SSPH Journal: The Future of Implementation Science for Public Health (IMPACT会议报告), 2026.
Implementation Science: CFIR 2.0 user guide and templates, 2025.
中华流行病学杂志: CFIR在公共卫生领域的应用现状分析, 2025.
GACD: Practical application of CFIR (updated), 2024.
Frontiers: RE-AIM and CFIR in CAPABLE implementation (5年追踪), 2025.
3.4 数字健康工具如何连接个体管理到群体干预
核心要点：中国工程院2025年发表的研究提出了"主动健康"理论框架——“主动感知、主动评估、主动干预”，数字健康技术在主动健康领域的应用正在快速发展。
政策驱动的数字健康干预正成为健康促进的重要手段。2025年系统综述评估了政策驱动数字健康干预的临床和环境结果。
AI驱动的PHM中，生成式AI通过多样化数据整合和情境化（融合EHR、基因组数据、环境变量和社会经济因素）实现从个体洞察到群体精准干预的转化。
中国2025年发布了《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，标志着国家层面对AI赋能医疗的政策支持。
中国全科医学2025年发表了"基本公共卫生服务下数字化赋能全-专协同社区慢性病路径化管理"的实践探索，代表了数字工具在基层融合实践中的最新尝试。
来源年份：2024-2025
关键文献：
中国工程院: 数字健康技术在主动健康领域的应用进展与发展建议, 2025.
WHO: Global Strategy on Digital Health (持续更新).
MDPI Healthcare: Policy-Driven Digital Health Interventions, 2025.
PwC: AI-powered healthcare: Shaping the future of population health, 2024.
中国全科医学: 数字化赋能全-专协同社区慢性病路径化管理, 2025.
国务院办公厅: 关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见, 2025.
3.5 价值为基础的照护（Value-Based Care）模式创新
核心要点：2025年Frontiers发表的范围综述（纳入145项研究）系统梳理了VBHC的关键要素、结果和挑战：基于价值的采购（38.2%）和时间驱动作业成本法（16.0%）是最常用的资金模式，但传统按服务收费仍占15.3%。
NEJM Catalyst 2025年专刊指出，价值为基础的照护承诺正在全球范围实现，涵盖北美、欧洲、非洲和亚洲，包含初级保健和专科护理领域。
2025年VBC洞察报告指出，从按服务收费向价值为基础的照护转型进展缓慢但持续——关键的转变需要统一的结果测量标准、合理的财务激励以及更高的数据透明度。
核心障碍：缺乏充足资金支持、医护人员抵触、数据与IT基础设施缺失、组织难以从"以服务为导向"转变为"以疾病为导向"。
关键促进因素：患者报告结果措施（PROMs）的应用、强有力的领导与多学科合作、数字工具与数据共享、财务激励对齐。
来源年份：2024-2025
关键文献：
Frontiers in Public Health: Implementing value-based healthcare (范围综述, 145项研究), 2025.
NEJM Catalyst: Achieving the Promise of Value-Based Care (专刊), 2025.
The Garage: 2025 Value-Based Care Insights Report, 2025.
Mayo Clinic Proceedings: Advancing Translation of Clinical Research Into Practice and Population Health, 2024.
对中国全科医学/社区健康管理实践的启示
一、个体健康管理层面
数字表型的本土化应用迫在眉睫：中国拥有全球最大的智能手机用户群，应加速开展数字表型在精神健康和慢性病管理中的临床验证研究，建立中国人群的数字表型常模，而非简单移植欧美标准。特别应关注中国高发疾病（如卒中、糖尿病）的数字表型标记物开发。
精准健康需警惕"数据殖民主义"：当前多基因风险评分主要基于欧洲人群数据，直接应用于中国人群可能产生误导。中国应加大投入建设本土基因组数据库，开发适用于中国人群的精准风险预测工具。
助推理论需要文化适配：西方助推理论在中国文化语境下的有效性尚缺乏系统验证，需开展本土化研究识别哪些助推策略在中国社区健康促进中有效。
二、群体/社区健康管理层面
整合照护应升级为"生态系统"方法：中国正在推进的医联体/医共体建设可借鉴DMIC更新版的"生态系统"视角，将社区、数字化、价值观和预防性照护纳入整合框架，而非仅关注组织间协作。
社会处方在中国有巨大发展空间：中国社会处方尚处于起步阶段，可借鉴英国NHS的联络员模式和全球30+国家的实践经验，发展符合中国社区治理结构的社会处方模式——将全科医生与社区工作者、社会组织连接起来。
SDOH整合需要政策与数据的双重突破：WHO 2025年报告揭示的健康不平等驱动因素在中国同样存在。中国应将SDOH数据纳入电子健康档案，建立跨部门数据共享机制，并推动"健康融入所有政策"。
三、个体-群体融合层面
AI是个体-群体融合的关键使能技术：中国应重点发展AI驱动的面板管理工具，从当前以个体就诊优化为主升级为全天候人群健康管理——主动识别高风险患者、多语言外展服务、整合临床数据与社会需求数据。
全科医学的桥梁角色需要系统性支撑：全科医学是个体与群体健康管理的天然连接点，但当前中国全科医生在数据工具、团队支持、激励机制方面均存在短板。需加强健康信息技术建设（使风险分层工具能纳入SDOH数据），建立全科医生主导的多学科协作团队。
实施科学是缩小研究-实践鸿沟的关键：中国健康管理的创新实践丰富但证据化不足。应将实施科学方法（如CFIR 2.0、RE-AIM）系统性应用于健康管理的评估和改进，同时解决学术激励机制问题——从重视论文数量转向重视实际影响。
价值为基础的照护是融合的制度保障：VBHC的成功实施需要统一的结果测量标准、合理的财务激励和更高的数据透明度。中国可借鉴国际经验，在医联体/医共体框架下探索按价值付费模式，将个体健康结果与群体健康改善统一纳入考核体系。
附录：关键文献索引
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Precision public health in the era of genomics and big data
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The comprehensive clinical benefits of digital phenotyping
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Smartphone digital phenotyping in mental health disorders
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Challenges and standardisation strategies for sensor-based data
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Personalized health monitoring using explainable AI
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AI and Big Data for Personalized Preventive Healthcare
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Exploring wearable technologies for health monitoring
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Neural Computing & Applications
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Systematic review on wearable-enabled remote health monitoring
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Evaluating digital nudge interventions for cancer screening
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The renewed Development Model for Integrated Care
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BMC Health Services Research
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World report on social determinants of health equity
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Unlocking the power of PHM to strengthen primary health care
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The growing evidence base for social prescribing
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Impact of social prescribing link worker rollout
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British J General Practice
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Social Prescribing Around the World
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Implementation of link workers in primary care
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Co-Production, Co-Creation and Co-Design in PHC
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Optimizing AI solutions for population health in primary care
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Public health and primary care — bridging the divide
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Implementing value-based healthcare (scoping review)
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The Future of Implementation Science for Public Health
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Population health in primary care
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AI-powered healthcare: Shaping the future of population health
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The Next Frontiers in Preventive and Personalized Healthcare
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