新时代，高科技越来越发达，朋友们看了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友要注意什么？今天，我想和你分享一个关于科技的知识。我希望你会喜欢它。

有些人甚至认为机器将引领医疗的未来。但是既然出错的风险仍然很高，而且covid19强调我们需要人类干预的程度，那么人工智能的未来会不会导致疾病而不是疾病呢？

1979年，医学社会学家Aron Antonovsky提出了一种叫做“营养形成”的方法，这是一种关于一些人如何以及为什么保持健康的理论。“健康发生”这个词来自拉丁语salus(意思是健康)和希腊语Genesis(意思是起源)。作为一种医学方法，它侧重于支持人类健康和福祉的因素，而不是引起疾病的因素(发病机制)。

更具体地说，健康模式与健康、压力和应对之间的关系有关。现在，我们发现自己身处一个人们自己产生大量数据的世界。医疗保健公司是时候停止关注疾病的治疗，开始查看我们的数据，帮助我们对生活方式进行功能性调整，以阻止疾病，而不是治疗疾病。

称谓有趣的发现是压力无处不在，但不是每个人都会因为压力而产生不良健康后果。相反，一些人尽管暴露在潜在的致残压力因素中，却获得了积极的健康。那么，如何区分承受压力的人和能够控制压力的人呢？

这是初级卫生保健通过创造“一致感(SOC)”来了解影响我们的因素的一个很好的机会。任何情况下的一致性都是成功应对挑战的关键。连贯性意味着世界是可理解的、可管理的和有意义的。使用该算法为每个人提供对其数据和结果的一定程度的控制，将是人类的一大胜利。如果我们使用我们创造的技术来确定导致压力的途径和机制，那么我们就可以真正减少人们对病原体治疗的需求。

因此，健康促进技术意味着关注健康维护的过程而不是疾病过程。处理原因，而不是条件。

医疗保健连续体

有了新确定的连贯性，人类就能理解世界，利用所需的资源来处理这个问题，并觉得这些反应是有意义的，是有情感意义的。连贯性有三个要素：可理解性，这是一个认知要素，与人们如何看待世界有关，可管理性，工具性要素和意义，是指人们思考和行动的方式。

如果我们的医疗保健位于连续体的两端；借助AI的养生技术，可以轻松实现健康与疾病，建立将人带到健康的极致或保持健康的过程。建立可理解性、可管理性和意义。

人工智能称谓出现的三个用例

使用我们的数据和人工智能来分析、组织、排序和提供见解是一个很好的起点。如果我们让数据可见，那么个人可以使用他们的数据来了解负面行为及其对未来健康的影响。这种方法可以在人们知道自己需要帮助之前，帮助人们预测、预测和提供帮助。

以及生产率和性能的提高。

我们都过着忙碌的生活，我们经常为了短期的利益而牺牲长期的健康。我们长时间工作，偶尔吃饭，不规律运动。控制这些不良行为通常涉及许多手动和重复的干预，这会分散你对你认为高价值的任务的注意力(例如，支付账单和为客户送货)。现在完全有可能的是，Ai系统可以分析你的历史决策数据，以自动化提示和技巧，这些提示和技巧可能会提示你优先考虑最终情况的原因。

例如，如果我们通过可穿戴设备和手机知道你是如何睡眠的，我们就可以开始帮助你获得更多睡眠，或者推荐产品来改善或鼓励更好的睡眠。

个性化建议

大多数寻求营销灵感的消费者表示，他们愿意分享个人信息，以换取个性化的优惠或折扣，或者获得符合他们需求的产品推荐。

为个性化的生活方式调整创建有效的Ai算法，有利于任何一对一的长期健康策略。健康人工智能作为一种策略，专注于个性化的体验，并根据可能被认为对我们的长期健康有害的模式提出建议。

作为一种策略，它可以帮助人们找到他们需要的东西，即使他们并没有主动寻找。比如零售业，亚马逊近35%的销售额来自产品推荐。Ai只会在推荐东西方面变得更好，因为这些算法从反馈数据中学习。因此，通过在聊天界面上放置聊天等界面，或许可以确保人们能够与有益的算法进行协作，这可能是成功进行有针对性的健康和生活压力调整的关键。