深护智康CEO叶海峰西湖大学畅谈AI+健康管理新机遇

（原标题：深护智康CEO叶海峰西湖大学畅谈AI+健康管理新机遇）

2025年4月12日，西湖生物大数据与健康创新产业化论坛暨第四届西湖大学营养论坛在西湖大学盛大召开。

图源：会议现场

本次论坛精准聚焦：慢性疾病防控与未来健康科技创新，汇聚了包括中国工程院院士沈洪兵、西湖大学校长施一公、美国范德堡大学郑苇教授等全球顶尖学者，以及来自公共卫生、营养、食品科学及生物大数据等多领域的国内外顶尖专家、行业领军人物，以及创新企业代表们汇聚一堂，共商科技赋能全民健康之策。

中国科学院院士、西湖大学校长——施一公  致辞

当天深护智康展位前人头攒动，吸引了众多参会者驻足交流。据悉，深护智康是依托前沿的混合专家模型（MoE）和多模态大模型技术，精心打造出的 AI +健康管理智能引擎，该引擎融合先进算法与海量数据处理能力，针对健康领域个体或机构的多样化需求，能够快速搭建专属的AI系统，精准匹配各类个性化应用场景。尤其是在慢病管理方面，深护智康结合AI大模型技术与内分泌医学、营养学、运动学、心理学等多学科，通过应用落地，实现生产力倍增。

启用深护智康Ai引擎，首先可以降本增效，拿健康管理师或营养师举例，人效高5倍以上，也就是说一个员工可以干5个人的工作量，算经济帐的话就是人力成本降低为原来的1/5；第二个是能力增强，资深的健康管理人才很难招，而且很贵，深护智康Ai引擎可以把一个资深的员工能力通过多轮强化预训练，变成内部Ai系统级能力，这样一个职场新人，在Ai 系统的加持下，可以像资深员工一样工作，这样既解决人才短缺的问题，又大幅降低人力成本。第三个就是Ai数字员工可以实现全时服务，人类员工需要休息时间、下班时间，但健康管理这类服务业，用户的需求全时覆盖，比如因为晚餐吃的不规范，晚上12点血糖异常，那需要营养师或健康管理师来判断下原因，一般这个点是没法及时反馈的，但Ai数字员工就可以接管进行服务，Ai会读取用户的健康数据，去研究历史存档的对话内容，用预训练的专业能力，自动给出指导意见，如果碰到紧急情况无法处理，还可以转交给人类员工。

深护智康CEO叶海峰打卡西湖大学营养论坛

在下午的行业论坛环节，深护智康CEO叶海峰以《AI+营养为核心的慢病管理市场机会》为题，系统阐述了人工智能技术在慢性病防控中的突破性应用。他指出：“中国老龄化加速与慢性病高发并存，传统‘一刀切’的健康管理模式已难以满足需求。AI驱动的精准生活方式干预，将成为破解这一困局的关键。”

行业主题：AI+营养为核心的慢病管理市场机会

深护智康 AI 创始人——叶海峰 演讲

深护智康叶总在演讲中指出，随着经济发展和人们健康意识的觉醒，健康管理市场正迎来爆发式增长。如今，人们逐渐从被动治疗转向主动追求健康，更愿意通过改善生活方式来预防和控制疾病，这一趋势为健康管理市场创造了广阔空间。

拿慢病管理举例，传统模式存在诸多痛点，院内治疗在慢病管理中已相对成熟，但院外管理部分却存在严重缺失。慢病患者在院外缺乏持续、专业的生活方式管理，难以有效控制病情。此外，慢病管理涉及医学、营养学、运动学、心理学等多学科知识，对专业人才要求高，人力成本居高不下。同时，个体需求差异巨大，传统方法难以提供精准的个性化服务，且服务周期长，进一步推高成本。这些难题严重制约了慢病管理行业的发展。

而AI技术的崛起为解决这些难题提供了新契机。叶总强调，深护智康是AI技术在健康管理领域的创新结晶，深护智康是基于混合专家模型（MOE）和多模态大模型技术构建的AI+大健康智能引擎，能为大健康领域的个体和机构提供全方位、个性化的AI解决方案。从辅助个人进行健康管理，到助力政府慢病防治、大/中/小型企业构建完善的Ai健康管理系统，深护智康都展现出强大的自由灵活适配能力。

深护智康 AI 创始人——叶海峰 演讲

叶总拿糖尿病管理场景举例，深护智康的 AI 系统展现出卓越的智能服务能力。它如同时刻在线的多角色专业健康管家，借助先进算法深度分析患者的血糖数据、日常饮食以及运动情况，像人类专家一样服务客户。凭借预训练的能力，AI 数字专家能够在微信服务群里能实现智能采集信息、自动点评、自动提醒、智能出方案、智能出管理报告，这些专业人员做的事情，大部分都可以交给数字专家来干，还可以根据情况灵活执行其他预先配置的任务。

比如：在饮食方面，Ai专家会根据患者的身体状况和血糖控制目标，智能推荐合适的食物种类与摄入量；在运动方面，Ai专家可以为患者量身定制运动计划，并及时提醒运动时间和强度，帮助患者逐步养成良好的生活习惯。

深护智康 控糖机器人

深护智康CEO叶海峰还提到：目前，基于Ai应用的底层系统，还可以为应用的企业推出企业专属的健康机器人。目前健康机器人1.0版本是糖尿病单病种桌面型，未来将升级为健康机器人2.0版本，实现全病种管理，并整合多智能硬件和传感器，实时采集更多健康数据，为患者提供更全面的健康服务。后续还将发展出具身健康机器人等更高级形态，不断拓展AI在健康管理领域的边界，提升服务的智能化和人性化水平。