第一次留意到健康管理是在2016年左右，在我上下班的必经之路上，有两家机构不约而同地更换了招牌：一家公立三甲医院的体验中心更名为健康管理中心，不远处的一家美容院，则将招牌换成了医学美容健康管理中心。

两家机构先后换牌，新名称都指向健康管理。这个细节让我印象深刻，一定程度上也代表了当时健康管理发展的形态：健康管理是个筐，什么都能往里装。

尽管如此，我还是比较认同“健康管理”的提法：

在我看来，个人健康如同逆水行舟，不进则退。如果你不积极主动作为让自己留在上游的健康区，那么整个人就会自然而然的朝下游的医疗机构漂去。当健康的主动权交给医院时，就不是管理，而是亡羊补牢了，悔之晚矣。

东西是好东西，但真正做起来需要考虑的问题就多了。近年来，业界对于健康管理的研究，大多停留于理论和概念阶段，没有给出很好的实践答案，很多从事健康管理的企业和产品，在昙花一现后便逐渐沉寂。没落的原因很多，我认为：事在人为.人的因素更大一些，大家并没有做好准备去迎接健康管理。

创业者没准备好便仓促上阵：事实证明，互联网思维、电商玩法等短平快的模式并不适合健康管理，慢火煲汤、细水长流的道理谁都懂，但既怕资本等不住，又怕对手跑得快。

用户没有准备好便心猿意马：大多数用户对健康管理的理解，忽左忽右。左者，一年抽烟能花费上万元，而花几百元做个健康管理在他们看来却是“太贵了”；右者，总希望一套网上搜来的健康管理方案能立竿见影。殊不知，健康管理不仅是一套方法，更是一套完善、周密的个体化程序。毕竟，陪伴才是最长情的告白。而用户在其中，则扮演了重要的采集者、发现者和坚持者的角色。

变化中的健康管理

斗转星移，“盘整”了多年的健康管理产业，在2018年突然迎来了诸多利好：供给端的松绑和扶持，需求端的旺盛，支付方积极参与，新技术的创新，都给健康管理行业带来超常规发展的机会。

《中国健康管理与健康产业发展报告2018》也给出了相近的观点：报告认为，2007-2017年为我国健康管理学术理论研究、学科建设与实践探索期，2017-2018年是我国健康管理与健康产业发展的重大历史机遇期。

世界上本没有路，走的人多了，便有了路。

蓝海的诱惑让资本和玩家蜂拥而至，健康管理这条乡间小路，硬是被走成了一条赛道。

除了赛道上聚精会神的专业选手，赛道旁还有我这样的饶有兴趣的观察者和用户。出于兴趣和需求，我陆续使用了一些健康管理的产品。在坚持了一段时间后，有些产品确实为我的个人健康带来了积极的、正面的影响。同时，我也看到了身边一些健康管理的新趋势，它们正在改善身边人的生活和思维方式。

这便是这个系列的文章的由来。我会更多的站在产品和产业的角度，去分析我用过的、看到过的健康管理案例和产品，给出自己的评判。

健康管理理论框架

理论框架是行文和思考的基础，本系列中对产品和案例的解读分析，都基于我自己对于健康管理的个人认知，它们积累起来，便是本系列的理论框架。我先行阐述，不到之处还请批评指正。

1、三个层次

健康管理是一个很大的概念，不妨以吃饭这件小事为切入点：“早饭要吃好，午饭要吃饱，晚饭要吃少”是很多人熟知的养生常识，蕴含了朴素的健康管理理念。但是，一日三餐应该以什么样的比例搭配才算健康？上班族和糖尿病患者的健康食谱差异在哪？即使同一类人群，也因根据性别、身高体重、基础代谢、消化能力的不同，因地制宜；在吃饭这件事上，用户对于健康认知的不同，决定了健康管理的层次水平：

 

大众对于健康认识的三个层次

如上表所示：处在经验层的用户，具备了朴素的健康观念；相比之下，位于操作层的用户已经具备了基本的主动健康意识，但是欠缺适合自己的方法，被动的穿着一身均码的衣服；而身处个性层的用户，已经拥有了一定的健康素养，尝试做到 “量体裁衣”，制定最适合自己的饮食方案。

上表中提到的个性层还可以继续“下钻”：前不久我去朋友的创业公司参观，他们利用图像识别技术分析餐食的营养成份，综合用户自身的体质等因素，给予进食者专业的饮食和运动建议。集成了这项技术的手机应用，目前已经应用于新加披的一些医院，取得了不错的效果。

基于图像识别技术的饮食健康管理方案截图

2、四个象限

健康管理需要互动：“三个层次”主要阐述了大众对于健康管理的认知水平；“四个象限”则更关注从业者，大家都在围绕健康管理做事，输出的有内容、方案和产品等。如何用简单的方法来定位和评价？我以自己的理解，做了一个四象限图：

 

管理的目的是为了改进，19世纪伟大的数学物理学家开尔文勋爵说过，无法衡量，就无法改进。要想做到客观、科学地衡量和评估个体健康，离不开对各种主、客观数据的采集。

不管是通过什么方式（GPS、运动传感器、生物识别装置等），甚至是手动输入状态更新，只有全面、充分、持续地导入个体数据，经过预设的公式、算法进行分析，并结合人工介入，个性化服务才成为可能，健康管理方能落地。

因此，越是聚焦个体进行量化、跟踪和改进，健康管理的颗粒感就越小，整个健康管理的画面就越清晰。健康管理的最终目标，就是以覆盖最小个体单元为目标，提供具有前瞻性、精准度的建议和服务。

3、要解决的问题

上文中说过，要想做到客观、科学地衡量和评估个体健康，离不开对各种主、客观数据的采集。

早期的健康管理方案，在数据采集上普遍存在人工收集录入多，自动采集导入少的问题，甚至把数据采集这件事完全甩给了用户：从性别、年龄、身高等最基础的个体化数据到病史、用药甚至一日三餐吃了什么、吃了多少、何种运动方式、运动持续时间、血糖检测结果……都要由用户本人完成录入；旧的健康问题尚未得到很好的解决，又增加了新的用户负担，这种方式显然是不可取的。

而且，录入的数据及时性不够，准确性不足，指标维度也不够丰富，根本不足以指导解决问题。即使有了数据，人力、算力不够，健康管理这道菜也很难成型.

通过可穿戴医疗健康设备物联网等技术应用，实时采集大量用户健康数据信息和行为习惯，已然成为未来智慧医疗和健康管理获取信息的重要入口。

这只是第一步。

当这些健康数据和生命体征指标、医疗病历等集合起来，才有可能推进覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化。

数字时代的健康管理，无论切入点在哪，方案如何设计，最终都要回答用户三个问题：我是谁？我在哪儿？我该怎么办？

我是谁？ 你是独一无二的个体，你拥有独一无二的健康数据；

我在哪儿？ 根据数据和计算的结果，你现在处于怎样的健康坐标，处在怎样的位置，统统可以告诉你；

我该怎么办？给你一套清晰、可达、实用的健康管理解决方案。