你知道吗？中国每两个成年人中，就有一个体重超标。
国家卫健委数据显示，我国成年人超重率为34.3%，肥胖率为16.4%，合起来超过50%。体重失控的后果，远不只影响身材和体态，它像推倒第一块多米诺骨牌，糖尿病、高血压、脂肪肝、心脑血管疾病发生概率明显上升，最终会变成长期用药、反复门诊甚至住院治疗，并直接体现在医保账单上。
这也是为什么2024年，国家卫健委等16部门于联合启动“体重管理年”，今年正是收官之年。政策之外，有一个现实难题一直存在：科学体重管理如何真正融入日常生活？
6月22日，健康AI应用“蚂蚁阿福”给出了一个探索方向：发起“科学减重1亿斤“健康行动，并给出3条举措号召科学控重：低价送体脂秤、举办减重挑战赛、升级AI功能为用户定制饮食和运动方案……这一举动也迅速登上热搜，引发广泛讨论。
在公共卫生领域，有一个广为流传的成本极差模型：1∶8.5∶100，它描述了预防、治疗和抢救之间关系。干预每前移一步，医疗系统就多一次用较低成本管理风险的机会。我们也算了一笔账：减肥这件看似不起眼的小事，究竟能给个人和医保节省多少钱？
1元预防，省下8.5元治疗
体重早已超出个人审美话题，成为公共医疗体系成本计算的一个关键变量。
肥胖会显著提高2型糖尿病、高血压、血脂异常、冠心病和脑卒中风险，也与脂肪性肝病、睡眠呼吸暂停、骨关节炎以及多种肿瘤相关。
《柳叶刀·糖尿病与内分泌学》研究预测，到2030年，中国成年人超重和肥胖率可能达到 65.3%，由此产生的医疗费用或升至4180亿元，约占全国医疗费用总额的 21.5%。
对医保来说，肥胖很少以单独病种出现在结算单上，但它可能隐没在糖尿病、心脑血管疾病、肿瘤和骨关节疾病的庞大支出中。
这正是「治未病」在体重管理中的现实价值所在。
世卫组织测算：在健康管理领域，多投1元钱用于预防，治疗费用就能减少8.5元，还能节省100元的抢救费。
蚂蚁阿福这个“1亿斤”的减重目标，放进医保的长期账本里，对应的是一批慢病风险被提前识别、提前干预的可能性。
这解释了为什么体重管理已成为一项需要规模化解法的公共健康命题。
科学减重，为什么需要AI
科学减重有两个特点，专业且高度个性化。
年龄、基础代谢、饮食结构、运动能力、睡眠和慢病状况，都会改变同一套方案的效果，人的状态还会持续变化，体重下降、连续熬夜、运动中断，都可能影响方案效果。
传统的体重管理需要营养师、健身教练或医生长期跟踪。但专业服务费用往往要花数千元/月，线下服务还受到时间和地点限制。深夜想吃夜宵时，给营养师发信息，几乎不能得到即时回应。
海外数字健康公司已经走过几种路径。
Noom从饮食、体重和运动记录切入，再加入行为课程和健康教练，一项纳入 35,921 名用户的回顾性研究显示，在中位 267 天的使用期间，77.9% 的参与者报告体重下降。研究存在自报数据和观察性设计局限，但它捕捉到一个关键相关性，记录体重和饮食越频繁，减重效果越好。
Omada选择把联网体重秤、课程、健康教练和同伴支持组合起来。其网络糖尿病预防项目的两年期单臂研究中，项目启动者平均减去4.2%的初始体重，糖化血红蛋白平均下降0.43个百分点。付费方以代谢指标和长期保持率判断服务价值，而非单纯的体重数字。
Lark则把糖尿病预防课程改造成了24小时AI对话式辅导。《JAMA Network Open》一项覆盖79,437名参与者、146 万次辅导会话的研究显示，64.8%的会话发生在工作时间之外，健康管理的真实需求，大量出现在医生、营养师和教练下班以后。
三个案例得出了相同的结论，数字健康的价值来自长期记录、及时反馈和持续陪伴。AI有望将这三项能力的边际成本降至最低。
过去两个月，笔者做了一场减重实验，方法并不复杂，节制饮食，配合规律的阻抗训练。
有些不同的是，我这次在阿福App绑定了我的智能手表。
每天吃了什么，拍照交给阿福估算摄入。走了多少步，训练消耗多少，由智能手表记录，再由阿福分析并提供方案。
两个月后，体脂率下降了5个百分点，肌肉率上升了4.5个百分点。
“1亿斤”的目标看似宏大，考虑到阿福的用户规模，其实具备现实基础。
目前，蚂蚁阿福累计月活用户数已突破1亿，单日咨询量约1000万次，55%的用户来自三线及以下城市。对用户来说，AI一定程度上能7x24小时在线且免费的AI私教，提供健身教练、营养师相似的基础体验。
MIT Sloan学者Catherine Tucker参与的一项生成式AI体重管理实验，给出了一个有意思的发现：在所有使用AI工具的受试者中，减重效果最显著的，恰恰是受教育程度较低、缺乏基础营养知识的人群。
比如体脂秤这样的基本工具，在很多中国家庭中并不普及，尤其是在农村地区，渗透率还不及15%。
阿福此次面向全国范围的“科学减重一亿斤”活动，将集中采购体脂秤，以“地板价”提供给用户，让软件与硬件的门槛同时下降。
专业营养知识、硬件设备、运动建议，能触达更多健康管理服务供给不足、健康知识不普及的偏远地区，普惠价值更为直接。
当然，AI不能替代诊断，合并慢病、极端节食、饮食失调和其他复杂问题，仍需要医生与专业机构介入。
1 亿斤是起点，也期待它能成功。通过AI持续改善健康状况与生活质量，让个人将少承受一些疾病，公共医疗账本也可以少一些后续支出，这是我们期待的答案。
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