2026年5月20日，"2026未来医疗医药100强大会·慢病管理与健康险创新论坛"在上海成功举办。来自北京大学第三医院、壹树健康、爱连健康、啄术鸟互联网医院、平安健康、京东健康、暖哇科技等头部机构的重磅嘉宾齐聚一堂，共同探讨慢病管理与健康险协同发展的新路径、新机遇。
一、行业背景：慢病高发与健康险转型并行
当前，我国慢性病已呈现高发、年轻化、并发症危害大的态势，慢病管理成为全民健康保障的核心议题，也是医疗健康产业高质量发展的关键抓手。与此同时，健康险作为多层次医疗保障体系的重要组成部分，正从传统费用补偿型向服务给付型转型，与慢病管理的深度融合成为行业必然趋势。
然而，行业仍面临诸多痛点：服务碎片化、险企与服务方脱节、产品适配性不足、技术落地难度大等问题，亟待破解。
二、AI动态风控：破解慢病人群可保难题
暖哇科技合伙人颜忠智指出，传统静态风控模式采用"静态快照"式核保评估，仅依据承保时的瞬时健康数据判断风险，承保后风险评估缺乏持续监测，且人工核保高度依赖经验。由于信息不对称与逆选择问题突出，赔付风险难以控制，导致慢病人群在商业健康险中的可及率低，这也是慢病人群可保范围难以扩大的核心原因。
为破解这一难题，暖哇科技依托临床医学、大数据科学与前沿AI技术，构建了覆盖2000余种慢病的动态风险预测模型——长期健康风险风控模型。这套模型通过分析慢病疾病演进路径，精准预测患者中长期就诊概率、医疗费用与并发症风险，并结合保险理赔数据不断修正优化，实现了从静态风险识别到动态风险预测的升级，改变了传统风控的被动局面。
这套动态风控模式已实现实战落地，可将传统风控拒保的40%以上慢病人群纳入保障范围，同时有效控制赔付率，实现了保障范围扩大与风险控制的双赢。
三、平安健康：全流程慢病管理体系的实践
平安健康（检测）中心在慢病管理落地层面，聚焦高血压、糖尿病、高血脂、高尿酸、脂肪肝五大商保客户高发慢病，打造了"深度体检-风险评级-人群分层-个性化干预"的全流程体系。
该中心组建自有管理团队与外部专家组，结合动态健康数据制定"一人一策"的干预方案，同时依托平安全球医疗资源，为中高净值客户提供海外就医、全球购药等稀缺服务，实现从单病种管控到多病共管的升级。
在数据维度方面，平安健康（检测）中心整合了影像、检验、功能评估和问卷四维数据，使得客户画像更加立体、风险判断更加精准。而在采集周期上，该中心已连续11年为商保客户提供服务，可揭示长时间、持续的用户健康动态变化。
实战案例验证：在某城市商业保险机构的运营中，合作方筛选出100位存在指标异常、有延期加费记录的存量老客户，依托平安健康（检测）的慢病管理体系开展专项精细化干预。经过数月周期化的饮食、运动、用药全维度养护，72位客户的异常指标得到显著改善，健康风险大幅降低，最终推动客户成功承保，实现了存量客户的高效盘活与价值转化。
四、技术深度嵌入：AI赋能慢病管理全周期
近年来，以大模型、数字分身为代表的新一轮人工智能浪潮已席卷医疗健康各行业。平安健康（检测）中心正在探索将AI技术深度嵌入全周期慢病管理体系中，以提升管理效果，实现精准干预。
在服务内容升级层面，该中心将功能医学理念注入慢病管理全流程，实现从"单科治疗"向"多病共管"、从"指标导向"向"整体调控"的全面升级。
前沿探索：医学世界模型。正如深度甲基在2026年5月25日发布的预印本论文《SteeraMed: A Biomedical World Model》中提出的那样，医疗AI的下一步可能不是继续停留在"解释一份报告"，而是逐步走向生命轨迹推演。
医学世界模型试图建立一个关于患者健康状态如何随时间、生活方式、药物、营养、运动、睡眠、心理压力和环境暴露而变化的内部模型。这与传统风险预测模型有着本质区别——它不仅回答"现在属于哪一类"，更要回答"未来可能如何变化"以及"采取什么干预措施最有效"。
五、整合照护体系重构：多方协同的新生态
论坛嘉宾普遍认为，未来慢病管理的发展方向是构建整合式照护体系，打破医疗、保险、科技之间的壁垒，形成多方协同的新生态。
这个新生态将具备以下特征：
1. 数据驱动的精准干预：通过多源数据融合，构建立体的患者健康画像，实现风险的精准识别与干预效果的动态评估。
2. 服务闭环的完整构建：从风险筛查、健康评估、干预方案制定到效果追踪，形成完整的服务闭环，改变过去碎片化服务的局面。
3. 支付与服务的深度融合：健康险不再是简单的事后费用补偿，而是深度嵌入健康管理全过程，通过保险杠杆撬动健康管理服务，实现"治未病"的目标。
4. 人机协作的服务模式：AI负责基础数据采集、风险预警、常规咨询等重复性工作，而医护人员专注于专业判断、复杂干预和人文关怀，实现效率与质量的双重提升。
六、基层落地：慢病管理的主战场
值得注意的是，慢病管理的主战场在基层。上海交通大学贾伟平教授团队的研究表明，当前基层糖尿病数字化管理面临四大核心挑战：缺乏基于中国人群的大规模、纵向多模态、高质量专病数据库；AI模型"算法黑箱"缺乏可解释性；缺少高级别临床循证证据；基层AI落地的适用性与接受度不足。
针对这些痛点，贾伟平教授团队通过临床医生分级诊断、真实世界数据训练保障数据质量，破解AI生成数据带来的模型性能下降与"幻觉"风险；通过视网膜血管参数定量解析、热力图可视化破解AI可解释性难题；开展真实世界前瞻研究验证临床获益；通过友好界面设计、基层医生持续培训实现技术落地。
这些实践经验表明，基层慢病管理的数字化转型，不仅需要技术投入，更需要理念更新、流程优化和人才培养的系统工程。
结语
慢病管理+健康险+AI的融合创新，正在重构整个慢病管理生态。从静态风控到动态预测，从单病种管理到多病共管，从费用补偿型保险到服务给付型保险，这一系列变革的最终目标，是为广大慢病患者提供更精准、更高效、更可及的健康管理服务。
对于行业参与者而言，拥抱技术变革，打破行业壁垒，构建多方协同的整合式照护体系，将是未来发展的必由之路。
据《2026VB100|从支付破局到服务闭环，慢病管理+健康险+AI=答案?》（http://m.toutiao.com/group/7645844607967740422/）、《第三届糖尿病数字管理大会圆满召开》（http://m.toutiao.com/group/7646013764067770921/）、《科学网—医疗AI的下一步:从报告解读到生命轨迹推演》（https://wap.sciencenet.cn/blog-508476-1537098.html）综合报道