更新时间：作者：小小条
段玉聪
现代医学正经历从被动治疗向主动预防的范式转变。传统的被动医学模式（Passive Medicine）以疾病为中心，往往在症状出现后才进行诊断治疗，典型表现是“头痛医头，脚痛医脚”的反应式医疗。这一模式深植于生物医学结构-功能范式，通过药物、手术等手段消除病灶，依靠医生和医院等专业力量挽救生命。被动医学在应对急性传染病、创伤等方面曾成效卓著，是现代医疗体系的技术基石。然而，其局限日益显现：被动医学通常将精力集中于院内治疗，干预时机滞后于疾病发生之后，对慢性疾病的长期管理、患者康复和生活质量提升关注不足。随着疾病谱与人口结构的变化（慢性病高发、人口老龄化等），传统模式难以及时防控慢病，医疗资源供需失衡，医疗费用攀升。公众对健康的追求也超越了单纯“治病救命”，更加关注生活质量、心理健康以及人与环境的和谐相处等更高层次的需求，而以疾病为中心的被动医疗难以全面满足这些需求。
在此背景下，“主动健康（Proactive Health）”理念兴起，以预防和健康管理为导向弥补被动医疗的不足。主动健康强调个人积极参与日常健康维护，通过改善生活方式降低疾病风险。例如，利用智能手机App和可穿戴设备随时监测血压、血糖等指标，获取个性化的运动与饮食建议；通过社交网络和科普教育获取健康知识，参与戒烟、健身和慢病管理的社区活动。这些举措将医疗干预前移，在疾病萌芽阶段甚至“未病”之前就介入，多由个人和市场驱动，从而逐步打破医院与个人之间的“诊室壁垒”。事实证明，预防投入是值得的——“在预防疾病上投入1元钱，能节省数倍的医疗花费”，这体现了主动健康模式的价值。然而，主动健康主要着眼于个体层面的行为干预和生活方式调整，其理论高度停留在公共卫生经验和循证医学知识的应用，缺乏更宏大的系统架构和哲学基础。实践中，主动健康的举措多为零散的、局部的，例如商业健康App、健身与保健服务等，并未从根本上撼动以疾病治疗为中心的主流医学框架。
为此，海南大学段玉聪教授提出了更全面、更高维度的“主动医学（Proactive Medicine）”理念，以期在更宏观的哲学与科学基准上重构医学模式。主动医学建立在主动健康的基础之上，但关注焦点拓展到整个医疗生态和人类健康观念的变革。它将医学工作的关口大幅前移：涵盖人的全生命周期，在疾病尚未发生时就主动采取措施；干预范围贯穿基因遗传、胎儿发育、青少年健康教育、中年风险预防、老年照护乃至临终关怀各阶段。在健康定义上，主动医学远超传统“无病即健康”的狭隘观，将健康视为生理、心理、社会、生态等多维系统的优化状态。这一理念融入了更深层的哲学思考，强调医学创新必须以人与自然、社会的终极和谐为原则，避免技术滥用或片面逐利导致失衡。主动医学不仅继承了循证医学的科学严谨性和精准医学的个体化追求，还将患者的主观意图和信息结构的调控引入医学范畴，主张通过对健康信息的重构来实现“无病而健”的理想境界。换言之，主动医学 = 信息重构医学：通过对生命系统的信息边界进行积极调节，实现从被动治病到主动塑造健康的范式跃迁。
在哲学与科学基础上，主动医学以“宇宙信息本体论”（Information Cosmology）为背景，主张从意识-信息-物质的统一结构出发重构医学理论与操作体系。下文将围绕这一思想，系统阐述主动医学的核心概念与未来架构，包括生命的宇宙信息学解读、主动医学的本体定义、张量结构模型、认知-干预闭环、系统技术架构，以及与现有医学范式的整合路径等内容，从而为未来干预医学构建一套可操作的新范式。
主动医学以信息宇宙论为哲学基础，从信息的视角重新审视生命与健康的本质。在信息宇宙论框架中，宇宙万物的根源被视为“信息”而非物质或能量。物理学家约翰·惠勒所倡导的“It from Bit”（万物源于比特）理念揭示了信息乃宇宙万物之本源。据此观念，物理存在本质上是信息的表现形式，维持信息的有序即是维持存在本身。在这个视角下，“延缓熵增、维护信息之序”便成为生命现象的重要命题：生命可以被看作宇宙熵增大潮中的局部逆行——通过获取并组织环境中的有序信息来对抗整体熵增。
负熵原理为生命的运行提供了深刻诠释。早在1944年，物理学家埃尔温·薛定谔在《生命是什么？》一书中提出“生命以负熵为食”，即生命体通过摄取环境中的有序能量和信息来维持自身结构的秩序，抵抗熵增趋势。控制论之父诺伯特·维纳也强调：“信息就是信息，不是物质也不是能量”——确认了信息在宇宙中的基本本体地位。这些观点提示我们：应从信息角度理解生命过程和健康状态，而不仅局限于传统的物质或能量范畴。生命体可被视为持续从环境吸收低熵信息并加以整合利用，从而维持自身动态平衡和结构有序的负熵系统。健康对应于系统信息熵的降低、结构有序性的提高；相反，疾病则意味着信息熵的快速增加导致结构紊乱和崩解。信息哲学家路齐亚诺·弗洛里迪也从伦理层面印证了这一观点：他认为“善”可理解为信息的创造与保存，“恶”对应信息熵的增加与结构破坏，并提出伦理原则“不得在人类信息空间中制造或增加熵”。由此可见，在信息宇宙论视角下，健康即信息系统内部局部秩序的熵减状态，疾病则是熵增导致的信息结构失序。
基于上述认知，我们可以构建生命-健康系统的模型：生命体充当宇宙信息张量中的负熵调节器，通过主动获取、处理和输出信息来维持局部的有序结构。具体而言，可将生命过程表示为一个包含数据、信息、知识、智慧、意图五层语义结构的动态系统（即DIKWP模型）。生命体不断从环境采集原始数据，经感知和认知过程将其转化为有意义的信息，进一步积累成对规律的认识（知识），再运用知识进行决策（智慧）；而这一切由更高层的目标和意图所引导（Purpose）。这五层结构一方面体现了语义抽象层级的逐步提升，另一方面通过最高层的意图赋予整个过程方向性。各层级之间通过双向反馈形成自我调节网络，以确保机体在内外环境扰动下维持稳定有序。信息层面的自稳机制通常也与能量代谢层面的机制协同运作——例如机体通过神经系统（信息控制）和内分泌系统（能量调节）的双重反馈来维持体内稳态。宇宙的熵增箭头与生命的负熵机制由此形成编码对偶关系：前者提供了演化的驱动力，后者通过信息摄取和组织不断在局部重塑秩序，从而延缓乃至逆转熵增在生命系统中的表现。
在这一信息宇宙观下，我们可以将疾病重新定义为“信息边界失衡”的状态。当生命系统无法有效管控自身信息结构，与环境的信息交换失衡，就会出现“熵流失”或“熵爆发”。换言之，疾病发生时，生命体的信息场边界受到扰动，信息流失增加，各层级语义映射发生偏差错位。具体表现为：原有的认知-生理闭环出现断裂与紊乱——例如信息层过载导致决策失调，知识结构解耦引发认知混乱，智慧层价值观错位，意图层目标崩解伴随意志丧失等。此时生命系统局部熵增加剧，信息结构的完整性遭破坏，正是疾病的本质体现。由此可见，在信息宇宙论框架下，维持健康的过程被视为一个持续调控信息边界、防止熵入侵的过程；而医疗干预的本质，则是在信息层面纠偏和重构：通过输入有序的信息或引导新的认知，将失衡的信息结构拉回稳态。
总而言之，信息宇宙论为我们提供了一个重构生命观的宏大图景：生命是宇宙信息流中自组织的涌现现象，健康是信息结构的稳定与协调，疾病是信息秩序的破裂与崩溃。下文我们将在此基础上，探讨如何以意识-信息-物质的统一张量结构来建模主动医学，使意识参与到信息结构的调控中，并将这些哲学理念转化为具体的医疗干预策略。
主动医学（Proactive Medicine）可以定义为：以患者主观意图为控制变量、以信息边界的主动调节为手段、以人机协同的认知闭环为执行路径的一种干预性医学结构。这一定义凸显了主动医学有别于传统医学模式的三个关键要素：意图驱动、信息调控、闭环执行。主动医学强调患者的主观能动性和意愿在医疗中的核心地位，将患者从被动治疗的客体转变为主动健康管理的主体；它把医疗过程视为对生命系统“信息场”的积极重构，通过多层次的信息调节来影响生理和心理状态；同时，主动医学依托人工智能等技术，构建起感知-判断-执行-反馈的智能闭环系统，实现对健康状态的持续优化控制。
相比之下，传统的结构-功能医学（如经典生物医学模型）主要关注生物解剖结构和生理功能，将疾病归因于器质性病变或功能失调，治病逻辑上偏重“局部对抗”：发现病灶并予以消除。行为医学则认识到心理和行为因素对疾病的影响，通过心理干预、生活方式调整等手段改善健康，但多半作为辅助疗法附着于生物医学体系，缺乏独立的框架。个性化/精准医学利用基因组学、大数据等技术针对个人特征定制医疗方案，提高治疗的针对性和有效性，但其干预仍主要在疾病发生之后，且偏重生物学层面的精确干预，并不直接涉及患者主观意识或意愿层面的作用。系统医学（或整体医学）试图将人体视为一个复杂网络系统，整合多学科知识进行全面诊疗，但在实践中往往流于概念，缺少将“意识-信息”纳入医学系统的具体机制。主动医学吸收了上述各范式的长处又在关键处有所拓展：它承继了结构医学对生物学病因的重视，也接受行为医学对生活因素的干预手段，运用了精准医学的数据和技术，并强调系统医学的整体观，但在此基础上加入了“意识-信息维度”的新框架。主动医学主张患者的认知意图应成为医疗系统的显式输入，将人的主观能动力和对自身健康的目标追求纳入医学模型之中；并认为调控生命的信息结构边界（如生理-心理-社会各层面的信息传递与反馈）是干预疾病的有效路径；通过构建医患AI三元闭环，实现持续的感知评估与反馈学*，从而动态优化健康状态。
下面以表格形式比较主动医学与其他医学范式的差异和融合点：
范式 | 核心关注 | 干预时机 | 理论基础 | 与主动医学的关系 |
被动医学 （结构-功能医学） | 以疾病为中心，消除病灶 强调解剖、生理病变 | 疾病发生后，被动反应 （“头痛医头，脚痛医脚”） | 生物医学模型 （器质病因论） | 主动医学继承其科学实证方法 但将干预前移到疾病前期 |
行为医学 （预防/康复医学） | 强调行为与心理对健康影响 倡导生活方式干预 | 部分前移：疾病萌芽及康复期 预防为主，患者参与 | 心理学、公共卫生经验 | 主动医学吸收其干预手段 但建立更完整的信息-意图框架 |
个性化/精准医学 | 基于个体基因/分子特征定制治疗 提高治疗准确性 | 疾病发生后（诊断明确后） 提前预测易感风险（部分前移） | 基因组学、大数据分析 | 主动医学融合其技术手段 并将“个体意愿”纳入精准维度 |
系统医学 （整体医学） | 强调人体作为复杂系统的整体性 多学科综合诊疗 | 贯穿诊疗全过程 （但实践多集中于疾病期） | 系统科学、复杂性理论 | 主动医学深化其整体观 加入意识-信息张量模型，形成更高维架构 |
主动医学 | 以健康为中心，意图驱动信息重构 维持多维度协同有序 | 真正前移：贯穿全生命周期 涵盖未病先防至全程管理 | 宇宙信息本体论 数字理性医学范式 | ——（集成以上范式优点 开创以意识参与为特征的新范式） |
表：主动医学与其他医学范式的比较
如上表所示，被动医学解决的是“有病之后如何治疗”的问题；主动健康/行为医学提倡的是“未病先防”的行为改变；而主动医学追求的是更高层次的“无病而健”境界。主动医学不仅要求生理上没有疾病，更强调心理、社会、伦理层面的健康与和谐，将健康提升为一种整合状态。在主动医学看来，医学的使命不再局限于治病救人，而是拓展到促进行为改善、完善社会支持、优化生态环境等，以实现人类整体健康水准的全面提升。这一范式转型的背后，是对医学哲学基础的一系列重构：从全观健康观（holistic health view）的引入，到意识-信息模型的构建，再到伦理价值维度的嵌入，主动医学为未来医学模式奠定了全新的本体论框架。可以说，主动医学的本体定义蕴含着对生命、健康与医学的重新定位——它把生命视为一个意识-信息-物质的统一张力结构，把健康定义为信息秩序的持续维护过程，把医学提升为意识参与下的信息秩序治理活动。
为了将上述理念形式化，我们尝试用张量结构来建模患者健康状态及其干预机制。具体而言，引入一个三模张量来表示“患者状态”，其中维度代表物质过程（Physical Process，记作C域），维度代表生物信息（Bio-information，记作B域），维度代表意识投影（Consciousness Projection，记作A域）。可以将理解为一个意识-信息-物质融合集：它涵盖了患者的客观生理指标、体内能量代谢等物质层面状态（C轴）；基因表达、细胞信号、神经网络等生物信息层面的模式和结构（B轴）；以及患者的主观感受、认知内容、意图等意识层面的投影（A轴）。这三者共同构成了患者健康的全息描述。
在传统模型中，生物医学主要关注C域（如器官病变、代谢紊乱），心理与行为医学关注B域和部分A域（如神经-内分泌-心理的交互），而主动医学则力图将A、B、C三域纳入同一框架加以统一描述。这类似于将患者视为一个具有语义场（A-B信息) 与能量场（B-C物质)双域耦合的复杂系统。段玉聪教授曾提出“信息场-能量场”模型：信息场包含个体生理与心理的一切信息，能量场对应生命运转的能量流。在我们的张量模型中，B域可被视作信息场与能量场的交汇点：一方面B域的信息结构受A域的意识状态影响（如情绪影响内分泌）；另一方面B域的信息也依赖C域的物质能量支持（如血液生化为载体）。因此，实则描述了一个A-B-C三域张量网络，在不同域之间存在张量契合关系（tensor congruence）。患者的身心状态可以看作该三域张量在某一时刻的值，而健康演化就是在三维空间中沿时间轴的轨迹。
为了进行干预建模，我们再引入一个“干预路径”张量，用于表示医疗系统的干预操作在上述三域上的作用映射。可理解为一组变换算子，其作用是将某种干预（如药物、行为疗法、认知引导）映射为对患者状态张量各分量的改变。比如，一种药物干预主要作用于C域（物质过程），但也可能通过生理变化影响B域信息，进而改善A域的意识症状；一项心理疏导干预主要作用于A域（意识层），却能通过神经-内分泌途径影响B和C域的指标。这些都可以由相应的张量分量来描述。
关键的是，与并非解耦的：在主动医学中，患者状态张量与干预路径张量构成闭环耦合结构。医疗系统通过持续的“感知-判断-执行-反馈”循环，使的作用针对进行优化调整，从而逐步趋近目标健康状态。这一闭环包括以下环节：
感知（Perception）：通过多模态传感器和患者自述，采集的当前状态。例如，生理设备提供C域数据（如血压、血糖），医学影像和检验提供B域信息（如病理指标），问诊与量表评估获得A域信息（如疼痛评分、情绪状态）。这些感知数据构成对患者语义场的捕捉。解释与判断（Interpretation）：由医学智能引擎或医生对感知数据进行语义解析和医疗判断，相当于对进行状态评估和趋势预测。这一步涉及将低级数据转化为有意义的信息（如症状与异常的对应），并结合医学知识进行推理决策。例如，AI系统将患者的一组症状和生理信号映射为疾病诊断或健康风险评估（这可形式化为对在医学概念空间的投影，即一个“语义张量”的匹配）。意图确认（Intention Confirmation）：与患者进行人机交互，明确患者的主观目标和偏好，即建立意愿模型。医疗决策需要考虑患者希望达到的健康目标、价值取向和可接受的干预方式。这一步确保患者的主观意图作为控制变量被纳入干预闭环。例如，患者更看重生活质量还是最大程度延寿，抑或对某些副作用无法接受等——这些意愿都会影响的选择和优化。执行（Execution）：根据决策结果，激活干预路径张量实施具体干预行动。执行路径可以包括语言通道（如健康教育、心理疏导，通过语言符号作用于患者认知）、行为通道（如运动处方、生活方式调整，通过行为改变作用于生理）和分子通道（如药物、手术，通过物质手段作用于机体）三个方面。主动医学强调多通道协同干预：语言/认知层面的引导与物质/行为层面的治疗同时进行，以在A、B、C各域产生协同疗效。例如，在治疗糖尿病时，既开具药物（分子通道影响C域代谢），又指导饮食运动（行为通道影响B域生理），并提供健康咨询（语言通道影响A域认知），三管齐下以优化整体状态。反馈（Feedback）：持续监测患者反应，将新的状态反馈回感知层，从而进入下一个循环。通过反馈，系统可以评估干预效果是否逼近预期目标，如果未达到则调整干预策略。这形成了一个自适应的闭环学*过程，保证干预不断得到优化。上述闭环结构体现了一种动态智能控制：医疗系统就像一个控制器，不断根据反馈调整对患者信息张量的作用，使其朝着健康目标状态演进。在这个过程中，患者的自然语言表达和主观感受需要与AI系统的计算模型和干预行动建立接口。这正是主动医学中引入“符号跃迁层”的意义：我们需要一个将自然语言的语义内容映射到机器可理解的语义空间，再映射到具体医疗行为的中介层。通过这一符号过渡层，医生和患者的语言意图可以被数字系统准确解读为可执行的干预指令，反之，AI给出的决策建议也能以可解释的语言呈现给患者，从而实现自然语言-计算模型-实际行动三者之间的无缝衔接。虽然目前文献中对“符号跃迁层”鲜有直接描述，但从已有研究看，将医疗知识图谱、临床决策规则与大模型的语言生成能力结合，正是实现这一接口的可行途径。这种设计有望让患者的每一句话、每一个反馈都直接参与到闭环调控中，使医疗体系真正成为“以患者意图为中心”的主动智能系统。
实现主动医学，需要建立一个多层次协同的系统架构，以整合数据、模型、人机交互、决策调度和伦理监管等各方面功能。我们提出主动医学系统可概括为五层架构：
数据层（感知层）：负责多模态健康数据的采集与预处理，包括可穿戴传感器、家庭监测设备、电子病历和环境数据等。该层相当于医疗物联网，实时获取患者生理参数、行为信息和环境因素。典型的主动健康感知系统采用分层架构：底层是各类传感器和可穿戴终端，中间层为个人智能终端或家庭网关（如智能手机、家用健康中枢），顶层是云端健康数据平台。底层设备完成前端数据采集和初步处理（如滤波、格式化），中间层进行本地聚合和简易分析，顶层平台负责大规模数据存储、关联和提供接口给上层模型使用。这一层确保系统能够全面感知患者状态和相关情境，实现对张量初始值的量化描述。建模层（AI分析层）：这是主动医学的大脑，包含各种预测、分析和决策模型。核心是对患者健康状态张量的时空预测与反演能力：通过对多源数据的融合和机器学*建模，实时评估当前健康状态，并预测未来趋势；通过反演分析，寻找导致偏离健康稳态的潜在信息结构失衡之处，为干预提供依据。例如，利用数字孪生技术构建患者的个性化生理-病理模型，在虚拟环境中模拟不同干预的效果（相当于对施加不同，观察张量响应），以选取最佳方案。建模层还包括医学知识图谱和语义引擎，能够将传感数据与医学知识关联解释，充当符号跃迁层的一部分。一个值得强调的设计是将DIKWP模型嵌入其中，使AI系统具备从数据到意图的五层语义推理能力。这可提升模型对患者高层次目标的理解，避免只关注生物指标而忽视患者意愿。在实践中，可以将DIKWP用作大模型的Prompt模板：明确要求模型按数据(D)、信息(I)、知识(K)、智慧(W)、意图(P)五个层次分析医疗问题，从而生成结构化的全面应对方案。研究表明，这种提示设计能引导大型语言模型输出更有条理和完整的医疗建议。建模层总的来说负责将感知数据转化为对健康状态的认知，并据此输出干预决策方案，是主动医学的信息中枢。交互层（人机认知接口层）：用于在人、AI和医疗服务之间建立顺畅的沟通与协作。包括医生和患者使用的应用接口、可视化仪表板、对话式AI助手等。交互层一方面向患者呈现健康状态、风险和干预建议，促进患者理解和参与决策；另一方面接收患者的反馈和意愿输入，更新到模型中。患者意图作为AI系统的显式输入主要通过此层实现。比如，交互界面可以引导患者设定个人健康目标或偏好（如控制血压目标范围、选择偏爱的运动方式），这些参数会送入建模层的决策逻辑中。为了增强可解释性，交互层可利用符号跃迁层的机制，将AI决策背后的因果逻辑用接近自然语言的方式解释给患者，例如：“因为您的血糖波动较大，我们建议调整饮食和药物剂量，其依据是…”。这样患者能够理解干预意图并给予配合。交互层实质上充当语义场-概念场互动的界面：将患者的主观语义（症状描述、生活困扰、健康目标）映射到AI的概念空间，再将AI的知识和策略映射回患者可理解的语义空间。高质量的人机交互使主动医学闭环中的每一次反馈都更加准确、高效。调度层（干预执行层）：负责具体调配和执行各项干预任务，相当于主动医学系统的行动中枢。调度层将建模层输出的干预方案分解为可执行的子任务，并分配给不同执行单元。执行单元可以是：医生及护理团队（执行专业医疗操作）、患者本人（配合行为及生活方式改变）、智能设备（自动给药装置、健康机器人等）以及人工智能代理（提供认知行为疗法的对话Agent等）。调度层需要解决的核心问题是干预的协调与优化。在多通道协同模型下，不同干预可能相互影响甚至冲突，因此调度层应采用智能决策算法来编排干预时序和组合，使整体效果最佳。例如，对于高血压患者，调度层可能安排每天清晨由智能助手通过语言引导患者冥想放松（语言通道），饭后提醒散步运动（行为通道），晚上按医嘱服用降压药并记录血压（分子通道和数据采集），定期将结果反馈医生评估。所有这些行动需要统筹安排，以免遗漏或干扰。现代技术如强化学*、自动控制可以用于优化调度策略，使干预节奏既不过于频繁打扰患者又不失时机。可以说，调度层将抽象的干预路径张量落实为现实世界中的具体行动序列，连接了信息空间与物理空间。边界层（伦理与信息权层）：作为整个主动医学系统的安全网和守门人。主动医学在提升医疗效率的同时，也带来了伦理和隐私的新挑战。边界层的作用是设定并维护系统运行的边界条件，包括伦理规范、法律法规、数据安全和隐私保护等。具体功能如：对AI决策进行伦理审查和合规性检查（避免歧视性决策或越权操作），对敏感健康数据进行脱敏和权限管理（确保患者信息自主权），提供紧急情况下的人类干预开关（当AI决策可能危及患者利益时由医生接管）等。边界层也负责记录和审计系统行为，以便追溯和改进。由于主动医学系统深入涉及患者的意识和生活，对信息自主权和知情同意提出更高要求：患者有权了解哪些数据被收集、AI如何做出决定，并可以参与或拒绝决策。因此，边界层实际上是一个包含技术和治理双重职能的控制层，确保主动医学始终以患者福祉为中心，并在社会可接受的范围内运作。综上，主动医学系统架构从底至顶依次为感知的数据层、智能的建模层、友好的交互层、高效的调度层和可靠的边界层，各层各司其职又协同运行。尤其重要的是在架构中落实“意识-技术协同”的理念：通过交互层和建模层的设计，让患者的意识意图真正成为AI医疗系统的显式输入维度和优化目标；通过数据层和调度层的闭环控制，让技术执行围绕患者意图来调整。当DIKWP这样的语义模型嵌入大模型医学认知路径后，AI将不再是冷冰冰的算法，而是能理解“为何治疗”与“为谁治疗”的智能体。这标志着一种“数字理性医学”架构的诞生：融合了数据理性和价值理性，让数字技术既具备逻辑推理能力，又内嵌人文关怀和目的导向。在这种架构下，医学大模型不再只是依据统计相关回答问题，而是被赋予了概念上的“目的函数”——即维护和增进患者的信息健康及意愿满足。这将大幅重构AI医疗的认知路径，使其从工具上升为协助人类实现健康意志的“智慧伙伴”。
主动医学作为一种新范式，并非要完全取代现有医学模式，而是将其核心理念融入并整合进当代医学的各个分支，从而共同推动医学进步。在实践中，主动医学可以与循证医学、精准医学、康复医学、公共卫生等现有范式形成互补与融合：
首先，循证医学（EBM）作为现代医学的基石，强调医疗决策应基于严格的科学证据。主动医学充分认可循证医学的重要性，在任何干预方案设计中都将以最佳证据为依据。但不同的是，主动医学关注的证据不仅包括群体层面的随机对照试验结果，还鼓励收集个体自身的纵向数据作为“N=1”的证据来源，通过闭环系统持续评估个体干预效果，从而实现个体化的循证。例如，对于某患者的生活方式干预，系统可以通过长周期跟踪该患者的各项指标变化来验证干预有效性，这种自适应的证据积累和反馈符合循证原则，也让循证医学从群体统计拓展到个体动态优化。可以预见，未来在主动医学框架下，大量实时收集的患者数据和干预响应将形成新的证据库，丰富循证医学的数据基础。主动医学与循证医学的结合，将确保新范式依然建立在科学有效性之上，同时提升循证实践的精准度和广泛性。
其次，精准医学（个性化医学）致力于根据患者的基因、分子和生活特征来定制治疗。主动医学天然地与这一方向契合。精准医学提供了区分个体差异的方法学和工具（如基因测序、分子标志物），主动医学则提供了使每个体“主动”参与优化的闭环机制。两者结合，一方面主动医学系统可纳入精准医学的数据，如将患者基因信息、微生物组信息整合进的B域表征，从而细化健康张量的个体特征；另一方面，精准医学的决策（如针对特定基因突变选择疗法）可通过主动医学闭环来验证和调整（如根据患者反馈优化剂量）。因此，主动医学是精准医学的执行引擎：它确保精准医学所制定的个体化方案能真正落实到患者日常，并根据实时反馈精益求精。反过来，精准医学也为主动医学提供了更丰富的“信息颗粒度”，提升其决策质量。可以想见，在慢性病管理、癌症治疗等领域，主动医学闭环将与精准医疗策略无缝衔接，实现“因人而异且随需应变”的定制医疗。
再次，康复医学和预防医学在主动医学框架下将焕发新生。传统康复医学关注患者功能恢复、长期护理等，被动医学模式往往对这些“非急性”阶段投入较少。主动医学强调健康全周期管理，康复正是其中关键一环。通过主动医学系统，康复过程将被纳入闭环管理：例如中风患者出院后的运动康复训练，可由可穿戴设备监测并通过AI指导渐进加强，患者主观感受通过交互层反馈，方案实时调整，显著提高康复效果和依从性。这种模式实际上将康复医学变成了主动医学体系的延伸模块。同样地，预防医学从社区公卫延伸到个人日常，在主动医学中，每个个体的预防措施（疫苗接种、定期筛查、危险因素控制等）都可由系统提示和追踪。这意味着主动医学把传统上公共卫生领域的大众预防策略，精确地落实到每个个体的时间线中，使“治未病”真正落地。而在心理健康方面，主动医学的认知干预闭环可以大显身手：通过语言通道的AI心理咨询、行为通道的正念训练、必要时分子通道药物辅助，三者结合对抑郁、焦虑等进行主动干预，甚至在临床诊断前就缓解症状、防止恶化。这实际上扩展了心理与精神医学的边界，将其纳入主动且连续的管理体系，而不再仅依赖危机时刻的介入。
主动医学也将赋能辅助智能（辅助决策）和家庭医疗。随着医疗AI的广泛应用，如何让AI在临床中发挥作用一直是探索重点。主动医学架构提供了一个清晰路径：AI作为闭环的一部分，在医生与患者之间扮演信息协调者和智能顾问的角色。医生的循证决策通过AI推送到患者日常，患者的反馈又经由AI整理供医生参考，从而形成医-患-AI共演的新范式。这种三元协作模式下，医生不再单枪匹马，患者也不再孤立无援，AI使双方形成合力。例如，在社区慢病管理中，AI助手每日询问患者症状和用药情况（语言交互），异常情况即时通知医生干预；医生定期查看AI汇总的趋势报告，调整方案；患者则因为AI的陪伴指导而信心增强。大量案例预示着这种模式的可行：从糖尿病管理App到心理健康聊天机器人，实际上都体现了主动医学雏形，只是尚未全面集成。可以预见，未来主动医学体系成熟后，数字理性医学将成为对现有医学范式的统合，它以主动医学为核心引擎，将预防、治疗、康复融为一体，把人的主观需求和科学证据共同作为驱动。
最后，主动医学的推行需要与医疗制度和社会系统相衔接。循证医学教会我们政策制定也应基于证据。主动医学在慢病管理、公共卫生决策上积累的大数据和成功范式，可以为卫生政策提供依据。例如，当发现主动干预闭环显著降低某地区糖尿病并发症率，医保政策就可倾斜支持相关服务。这体现了主动医学与循证公共政策的结合。主动医学还将催生新的业态，如健康意图建模师、医疗数据分析师等职业，以及相应的教育培训要求。此外，还需考虑医疗资源在新模式下如何分配：主动医学或许会降低医院急症压力，但社区和个人层面的服务需求增加，资源配置需随之调整。这种整合不仅是技术上的，也是体制和观念上的。只有医疗共同体——包括医生、患者、政策制定者、技术开发者等——共同参与，才能顺利实现由被动医学向主动医学的历史性跃迁。
总的来说，主动医学与现有范式的关系不是替代而是融合，其实施路径将是渐进而深刻的：先在慢病管理、康复护理等痛点领域试点，逐步验证闭环模式的效果；继而拓展到更广泛的科室和人群；最终，通过数字理性医学的框架，将不同分支医学有机地联结为一个以信息和意图为纽带的整体。届时，我们或许不再区分“预防医学”“临床医学”“康复医学”，因为它们都被融入一个连续的主动闭环；我们也不会纠结“人文关怀”和“技术理性”的对立，因为主动医学已将两者统一在实践中——以技术手段实现人文目标，以人文价值引导技术方向。
信息宇宙论与主动医学的结合，为我们描绘了未来医学的壮阔蓝图。在这个图景中，健康被重新定义为一种信息结构的稳定有序，而疾病则被视为信息边界的破裂和熵的泛滥。主动医学的出现，不仅是医学模式的一次升级，更标志着人类意识开始自觉地参与宇宙信息结构的重塑过程。可以说，主动医学赋予了人类扮演“宇宙信息反向编码器”的角色——如果宇宙的自然演化倾向于熵增和信息涣散，那么通过智慧与技术，人类可以在局部区域逆转这一趋势，主动创建和维护信息的秩序。每一次成功的医疗干预，其实都是在生命层面抵抗混乱、保存结构的胜利；而大规模主动医学实践的推进，将在更大尺度上延缓全局熵增，提升生命系统的整体有序度。从哲学高度看，这意味着意识对宇宙进程的反哺：我们不再仅仅是宇宙演化的产物，也是主动塑造宇宙信息格局的参与者。
主动医学的哲学地位因此显得尤为重要。它不仅是一种医学范式，更是一种关于人类、生命与宇宙关系的新叙事。在这个叙事中，人的健康被提升到宇宙信息伦理的高度：维护健康被视为一件“善”的事情，因为那是在创造信息的秩序、对抗熵的增长；而促成疾病的信息失序则被视为有害，需要努力避免。主动医学实践将医学与道德、哲学融为一体，使治病救人超越了功利层面，成为一项赋予宇宙意义的使命。在斯宾诺莎的哲学中，“善”即助力我们的存续和完善。主动医学正是这种善的体现：通过医学介入保存和完善了生命的信息结构，从而在更高层面契合了人与自然的和谐秩序。可以预见，随着主动医学的发展，未来的医者将同时扮演工程师和哲学家的角色，一手拿着AI武器去缔造健康，一手握着伦理准则来平衡技术与人文。
展望未来，我们有理由相信，一个“参与式、意图驱动、信息协调”的宇宙级健康场终将形成。在这个宏大的健康场中，每个人都是自身健康的积极塑造者，AI成为无处不在的健康伙伴，医疗体系则演化为跨个人、家庭、社区乃至国家的协同网络，共同维护人类与环境的和谐健康。想象一下未来的情景：人们从出生起就拥有数字化的健康档案和AI顾问，时时为其生命信息护航；家庭医生团队与智能系统默契合作，在患者尚未察觉不适时已调节好相关因素；公共卫生决策通过全民健康数据的实时分析来制定，真正做到未雨绸缪、防患于未然。届时，“医院”可能不再是病痛的修理铺，而更像是信息协调的中枢；“医疗”也不再是被动响应的服务，而成为每个人日常生活的一部分——一种通过信息交互来持续塑造生命质量的活动。
当然，要实现这幅愿景，还有众多挑战需要克服：技术上，需要进一步突破对意识和信息的建模，实现更高级的人工意识与语义AI；伦理上，需要全球范围内就数据主权、AI责任、隐私保护达成共识，建立相应法律框架；社会上，需要教育公众和医务工作者转变观念，接受并主动参与这一新范式。一切伟大变革的实现都离不开稳健的过渡和多方的协作。然而，主动医学代表的方向是清晰的——它顺应了医学从“以病人为中心”向“以人为中心”再向“以人与环境宇宙整体为中心”的演进趋势。这是人类文明在医学领域的一次自我超越，也是我们在宇宙中寻找自身角色的一次勇敢尝试。
当下，我们正站在主动医学的黎明前夜。可以想见，再经过数十年的探索和积累，主动医学的理论与实践将日渐成熟，逐步渗透到医疗体系的方方面面。那时回望，我们会发现：从被动医学到主动医学的转变，不仅改善了医疗效果，更改变了我们对生命和健康的理解，使之融入宇宙信息秩序的宏大叙事。正如库恩所言，这是一场范式转换，它将“健康”提升为一种值得全社会共同追求的积极状态，也赋予每个人主动创造健康的权利和责任。当参与式的健康场真正形成，健康不再只是抵御疾病，而是每个人参与构建的人生作品；医学不再只是修补生命，而是协助生命自我实现的宇宙工程。
综上所述，主动医学以信息宇宙论为根基，构筑了一个意识-信息-物质统一的理论大厦。在这一架构下，人的意志通过医学实践作用于自身和环境的信息结构，创造出生命的有序与和谐。可以想象，在未来的某一天，当我们谈论健康时，不仅指个人的身体状况，也指整个人类乃至地球生命共同体的信息稳态；当我们谈论医疗时，不仅指治病的技术行为，也指人类参与宇宙演化、对抗混沌的一种文明使命。那将是医学发展的崭新篇章，也是人类认识自身角色的一个新高度。在迈向这一愿景的道路上，主动医学将是我们坚定的方向标，引领我们走向更加美好、更加健康的未来。
参考来源：
(PDF) 主动医学：AI 时代的医学新范式,
https://www.researchgate.net/publication/394735602_zhudongyixueAI_shidaideyixuexinfanshi
(PDF) 主动医学哲学基础的终极构型：从斯宾诺莎自然理性到道家张力场的数字宇宙健康系统,
https://www.researchgate.net/publication/397489983_zhudongyixuezhexuejichudezhongjigouxingcongsibinnuoshaziranlixingdaodaojiazhanglichangdeshuziyuzhoujiankangxitong
(PDF) 主动医学的哲学思考,
https://www.researchgate.net/publication/394277418_zhudongyixuedezhexuesikao
版权声明：本文转载于今日头条，版权归作者所有，如果侵权，请联系本站编辑删除