■李桂麟 王國燦

引言

當健康管理的核心邏輯從“被動治病”轉向“主動防病”，傳統(tǒng)營養(yǎng)建議的“同質化”短板愈發(fā)凸顯：同樣的膳食纖維補充，有人腸道蠕動改善顯著，有人卻引發(fā)腹脹不適；相同熱量的低脂飲食，部分人血脂平穩(wěn)下降，少數(shù)人反而出現(xiàn)代謝紊亂。這些差異的背后，是基因多態(tài)性、腸道菌群結構、代謝通路活性等個體生命密碼的深層驅動?！丁敖】抵袊?030”規(guī)劃綱要》將“個性化健康服務”列為核心發(fā)展方向，精準營養(yǎng)與個性化康養(yǎng)正是這一戰(zhàn)略的科學實踐載體。它以多組學技術為“精準導航”，打破經驗主義的飲食范式，通過對個體生命數(shù)據的深度解碼，將營養(yǎng)干預從“大眾配方”升級為“私人定制”，為慢性病防控、老年健康促進、亞健康調理提供可量化、可追溯的科學方案，最終實現(xiàn)“治未病”的健康管理終極目標。

一、精準營養(yǎng)與個性化康養(yǎng)結合應用面臨的挑戰(zhàn)

（一）技術挑戰(zhàn)

數(shù)據整合與分析的復雜性：實現(xiàn)精準營養(yǎng)與個性化康養(yǎng)需要整合多維度的個體數(shù)據，如基因、代謝、生活方式、飲食等。然而，當前數(shù)據來源分散，不同設備和平臺的數(shù)據格式不統(tǒng)一，實現(xiàn)有效整合和深度分析存在困難。

精準干預技術的局限性：雖然靶向遞送系統(tǒng)等技術展現(xiàn)出潛力，如乳鐵蛋白修飾的納米顆粒穿越血腦屏障、半乳糖修飾載體靶向肝細胞等，但這些技術大多仍處于研發(fā)或初步應用階段，其長期安全性和有效性有待更多臨床驗證。

AI算法的可靠性與偏差：AI在健康管理中雖能輔助分析數(shù)據和提供建議，但其回答可能基于概率預測而非醫(yī)學驗證，存在誤診風險。此外，AI模型訓練數(shù)據若存在人群代表性不足等問題，可能導致算法偏差，影響個性化方案的準確性和公平性。

（二）數(shù)據挑戰(zhàn)

數(shù)據隱私與安全問題：精準營養(yǎng)和個性化康養(yǎng)依賴大量個人健康數(shù)據的收集，如激素水平、睡眠質量、基因信息等。當前，消費級健康設備收集的數(shù)據常不受現(xiàn)有醫(yī)療數(shù)據保護法規(guī)覆蓋，廠商可能將其用于AI訓練或出售給第三方，引發(fā)用戶隱私泄露擔憂。例如，36%的消費者不愿分享醫(yī)療和基因等敏感健康信息，數(shù)據隱私成為行業(yè)發(fā)展的一大障礙。

數(shù)據質量與標準化不足：人群營養(yǎng)干預研究缺乏統(tǒng)一標準，科學證據可靠性不足。不同研究的數(shù)據收集和分析方法各異，難以形成高質量的循證依據，制約了精準營養(yǎng)方案的制定和推廣。

（三）政策挑戰(zhàn)

監(jiān)管體系不完善：目前個性化營養(yǎng)在許多地區(qū)尚未受到專門法規(guī)或指令的直接監(jiān)管，雖需遵循數(shù)據保護、消費者保護等現(xiàn)有法規(guī)，但在醫(yī)療設備資格認定、健康聲明規(guī)范等方面仍存在模糊地帶。例如，歐盟對個性化營養(yǎng)的監(jiān)管尚處于過渡階段，新的《醫(yī)療器械條例》將疾病預測納入醫(yī)療目的監(jiān)管范圍，但實際操作中仍需進一步明確。

政策支持與協(xié)調不足：雖然“健康中國2030”規(guī)劃綱要等政策推動精準營養(yǎng)發(fā)展，但在具體實施細則、跨部門協(xié)同以及科研轉化激勵等方面仍需加強。部分國家和地區(qū)監(jiān)管政策的不確定性，也給企業(yè)創(chuàng)新和市場推廣帶來風險。

（四）健康公平性挑戰(zhàn)

資源分配不均：城鄉(xiāng)、區(qū)域間經濟和公共衛(wèi)生發(fā)展不平衡，導致精準營養(yǎng)與個性化康養(yǎng)服務在可及性上存在差異。經濟發(fā)達地區(qū)能更快接觸和應用先進技術與服務，而欠發(fā)達地區(qū)則面臨資源短缺、技術普及困難等問題，可能進一步擴大健康差距。

特殊群體適配性差：針對老年人、特定疾病患者等特殊群體的個性化康養(yǎng)方案開發(fā)不足，現(xiàn)有產品和服務在易用性、功能設計等方面未能充分滿足其需求，影響了健康公平的實現(xiàn)。

資料圖

二、精準營養(yǎng)與個性化康養(yǎng)結合的未來發(fā)展趨勢

（一）技術創(chuàng)新

多組學與AI深度融合：多組學技術（基因組學、蛋白質組學、代謝組學等）與人工智能的結合將構建更全面的個體健康圖譜，推動精準營養(yǎng)從“檢驗-評價-干預”的1.0模式向“機制靶點明確+功效可驗證”的2.0模式升級，實現(xiàn)更精準的健康評估和干預。

智能化監(jiān)測與干預設備發(fā)展：可穿戴設備、智能傳感器等將更加小型化、精準化，能夠實時監(jiān)測生理指標（如心率、血糖、睡眠等），結合AI算法提供動態(tài)、個性化的健康建議。例如，能預測排卵期的“智能蛋”、通過面部掃描讀取血壓的“魔鏡”等產品已在CES等展會上亮相。

靶向遞送與3D打印技術應用：靶向遞送系統(tǒng)將活性成分精準輸送至靶向器官，如治療阿爾茨海默病和脂肪肝的納米顆粒載體。3D食物打印技術可根據個體營養(yǎng)需求定制餐食，實現(xiàn)口感與營養(yǎng)的精準匹配。

（二）應用模式

預測性與主動性健康管理：未來將實現(xiàn)“預測性營養(yǎng)”，系統(tǒng)根據個體實時代謝數(shù)據、日程安排與健康目標，主動推薦最佳飲食組合和干預方案，變被動治療為主動預防。

整合型健康服務生態(tài)：以患者為中心，整合醫(yī)療、營養(yǎng)、康復、心理等多學科資源，構建“防-篩-診-治-管-康”一體化的慢性病綜合防控體系。例如，價值醫(yī)療（VBC）模式下，通過多學科團隊協(xié)作和持續(xù)數(shù)據監(jiān)測，為患者提供個性化、全流程的健康管理服務。

虛擬健康與遠程監(jiān)護普及：虛擬健康平臺、AI聊天機器人（如ChatGPT Health）將提供便捷的健康咨詢和初步診斷服務，結合遠程監(jiān)護設備，彌補醫(yī)療資源缺口，提升服務可及性，尤其在農村和偏遠地區(qū)效果顯著。

（三）政策支持

標準與規(guī)范體系建設：隨著《精準營養(yǎng)白皮書2.0》《人群營養(yǎng)健康干預研究實施指南（征求意見稿）》等文件的發(fā)布，行業(yè)將逐步建立統(tǒng)一的技術標準、數(shù)據規(guī)范和倫理框架，為精準營養(yǎng)與個性化康養(yǎng)的產業(yè)化發(fā)展提供指導。

多部門協(xié)同與政策激勵：政府將加強跨部門協(xié)作，出臺科研轉化激勵政策，支持產學研融合，推動精準營養(yǎng)技術從實驗室走向臨床和市場。例如，中國“健康中國2030”規(guī)劃綱要明確將精準營養(yǎng)作為健康管理的關鍵路徑，未來有望加大政策支持力度。

（四）產業(yè)融合

產學研用深度合作：產業(yè)巨頭通過戰(zhàn)略布局、收購兼并和建立上下游戰(zhàn)略聯(lián)盟，打造產業(yè)閉環(huán)或生態(tài)圈?？蒲袡C構、醫(yī)療機構與企業(yè)合作，實現(xiàn)數(shù)據共享、聯(lián)合研究，加速技術轉化和產品創(chuàng)新。例如，北大醫(yī)學與蒙牛聯(lián)合實驗室在菌群代謝物調控血糖穩(wěn)態(tài)方面的研究實現(xiàn)了產業(yè)化應用。

跨領域技術集成：數(shù)字技術、生物技術、信息技術等與健康產業(yè)深度融合，催生新業(yè)態(tài)和新產品。例如，AI在藥物研發(fā)、臨床決策、健康管理等環(huán)節(jié)的應用，以及物聯(lián)網技術在遠程監(jiān)護和智能家居康養(yǎng)場景的拓展，將推動產業(yè)向智能化、精準化方向發(fā)展。

細分市場與個性化產品涌現(xiàn)：針對不同人群（如老年人、女性、慢性病患者）的專屬營養(yǎng)解決方案和康養(yǎng)服務將成為市場熱點，產品將更加注重功能細分和精準化，如中老年專屬營養(yǎng)調制乳粉等。

三、結語

綜上所述，精準營養(yǎng)與個性化康養(yǎng)的結合在面臨技術、數(shù)據、政策和公平性等多方面挑戰(zhàn)的同時，也因技術創(chuàng)新、應用模式優(yōu)化、政策支持和產業(yè)融合而展現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿?。未來需通過跨學科協(xié)作、完善法規(guī)標準、保障數(shù)據安全和促進健康公平，推動其可持續(xù)發(fā)展，最終實現(xiàn)全民健康福祉的提升。

（本文作者：李桂麟系浙江之江綠色科技創(chuàng)新研究院常務副院長；王國燦系浙江之江綠色科技創(chuàng)新研究院資深副院長，文化戰(zhàn)略觀察家）