精準醫療的核心不在“醫療”，而在“精準”。
HN智能健康管理系統的評估之所以與眾不同，是因為我們對收集到的全部健康數據運用了我公司專屬的人工智能（AI）技術。在人工智能的幫助下，我們才能為您提供定制化的健康報告，通過詳盡精準的信息，來幫助您做出以數據為準繩的明智健康決策。
人工智能
人工智能（AI）是指運用科技來執行通常只有人腦才能完成的任務，從中模擬人類的認知功能。
機器學習
機器學習（ML）會尋求可用于后果預測的規律并幫助各方做出決定。
深度學習
深度學習是機器學習的其中一種類型。受到人類大腦的啟發，深度學習會運用多層神經網絡，在大數據集中查找傳統機器學習可能遺漏的復雜規律和關系。
人腦VS人工智能，發現隱藏關聯
HN智能健康管理系統檢測后，每個受檢人會被收集超過150G的數據。相比之下，普通體檢的人均數據生成量只有80M*。如此巨大體量的數據，單靠人腦的力量，不可能完全整合并使用，但AI技術則可以發現其中隱藏的關聯性。
在HN智能健康管理系統上開發的AI技術，從我們的專屬數據庫當中提取成像、代謝和基因組數據來自動識別疾病。神經網絡會提取定量生物標志物來監測您的健康狀況和風險，尤其針對與年齡相關主要慢性疾?。喊┌Y、心血管疾病、神經系統疾病和代謝系統疾病。
*參考：https://catalyst.nejm.org/case-data-scientists-inside-health-care/
AI技術如何能夠讓您做出更明智的健康決策？
我們從AI技術應用當中得出的信息，可幫您更深刻地理解個人遺傳基因以及當前的表型測量之間的關聯。比如與年齡相關的腦萎縮，以及通過全身MRI得出的身體構成的詳細信息，都是通過深度學習獲得的表型測量。
利用機器學習整合的數據信息生成定制化健康報告，可以建議您如何改變生活方式來降低您未來的患病風險。這套系統最重要的價值在于，最精準地幫您發現健康隱患，無論是您的健康現狀，未來健康狀況，以及您家人的未來健康狀況。
阿爾茨海默病/老年癡呆癥
過對阿爾茨海默病的風險評估，讓我們看看HN智能健康管理系統和目前臨床方法的對比，您就能更清晰地理解HN智能健康管理系統的價值所在。
目前臨床方法
預測個體患病風險的現有方法，主要依賴于單一數據集或生物標志物。例如，預測阿爾茨海默病患病風險的廣泛公認的基因標志物是APOE基因。與老年癡呆癥發作相關的另一項生物標志物是通過大腦MRI來觀察海馬回體積的海馬結構占用評分（HOC）。阿爾茨海默病檢查的現有金標準是淀粉樣PET篩查，但這種是一種成本高昂且具有侵入性的檢查，需要注射放射性同位素才能獲得檢查圖像。
HN智能健康管理系統的方法
HN智能健康管理系統已經開發出了專屬的MRI成像協議和遺傳模型來評估阿爾茨海默病的風險，效果上等同于淀粉樣PET篩查，而且無需使用放射性同位素，因此可以減少患者的輻射接觸。我們的阿爾茨海默病風險分析模型，可以在確診前10年就預判出您的阿爾茨海默病風險，而且相比單獨的HOC檢查，可以更加準確地預測出癡呆的發作。
綜合性新模式：重新定義“健康”
- HN智能健康管理系統的綜合性和創新模式，不僅為疾病風險分析帶來了尖端前沿的標準，而且還重新定義了健康的標準。
- 目前普遍的年度體檢的傳統方法，數據收集的維度有限，評估不精準，做不到因人而異；而未來的健康評估，是由數據驅動的，通過全維度收集人體健康大數據，制定符合每個人的健康標準。隨著全基因組測序、先進影像學，特別是核磁共振成像和專門血液分析的成本繼續下降，我們的綜合性疾病風險模型在臨床實踐中的應用越來越廣泛，可以幫助臨床醫生進行早期篩查和因人而異的治療，幫助患者實現更好的健康結果。
- 這些類似于精算的風險模型將為老年癡呆、冠心病和糖尿病等發作風險提供定制化的評估，讓高危個體有相應的方法可以評價自己的健康狀況，利用可以改變的風險因素來大幅緩解疾病進展的風險。
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