“人工智能+养老”暨国民寿命与健康管理数字化发展研讨会上，北京大学医学部教授马尚斌发表演讲，以《人工智能在健康管理中的应用与创新》为题，结合自身30余年AI医疗研究及国际社区居家服务经验，剖析养老行业痛点，阐述AI在健康管理中的落地路径与创新成果，为行业提供技术指引。

马尚斌强调，中国14亿人口国情决定养老事业离不开AI支撑。他以数据佐证，当前养老供需矛盾突出：老年、失能、慢病等需求方均以亿为单位，服务供给方仅以万为单位，差距达几十倍，AI是破解供需失衡、推动产业落地的关键。

结合实践，马尚斌总结养老产业四大核心痛点：一是需求复杂，需对老年人进行全人、全程、全责的全生命周期管理；二是管理难度大，多种养老模式难以统一管控，需平衡质量、成本与效率；三是专业、标准与个性存在矛盾，需兼顾三者需求；四是“最后一公里”服务薄弱，服务人员素质与数量亟待提升，需改革培训体系。

他补充，行业发展还需关注保险支付与政府监管两大关键点，可信数据空间的构建是满足监管、适配支付的重要支撑。

马尚斌还厘清医养结合内涵，区分疾病医学与健康医学，提出养老产业应聚焦前医疗（预防、健康管理）和后医疗（康复、慢病管理），核心是延长健康寿命，避免断崖式衰老，实现有质量的自理生活，而非单纯治病。

针对痛点，马尚斌分享实践成果：构建含3000多项服务的AI智能知识库，可自动生成培训知识库；拥有2项国家发明专利，参与制定2024年下发的两项国家标准；其研发的AI体系获央视报道，可自动生成个性化服务计划并精算成本。

他介绍，团队已形成城市级AI养老总体解决方案，覆盖全养老场景，可统一管控多种养老模式，已在包头、贵州等地落地，打破信息孤岛、解决服务碎片化，还支撑退役军人等群体创业，助力实现“无围墙养老院”。

马尚斌总结，AI赋能健康管理需构建“AI系统+运营中心”双支撑模式，通过AI系统解决服务、管理、培训难题，通过运营中心实现监控调度整合，兼顾两类老人需求，为产业赋能增效。