近年来，随着我国人口老龄化进程的加快，慢性疾病的发病率持续攀升，慢病管理已成为我国公共卫生领域的重要议题。
近日，在新华网和长轻营养食疗共同举办的《中国居民营养膳食科普专项行动》上，首都医科大学附属北京佑安医院原院长李宁，深入剖析了我国慢病管理的现状与挑战，并呼吁构建系统化、个性化的慢病管理体系，尤其要重视营养食疗在辅助改善慢病中的作用，以应对日益严峻的健康危机。据统计，我国60岁以上人群的慢病患病率高达78%，其中许多人同时患有两种以上。70岁以上人群中，慢病患者数量达到1.15亿。此外，肿瘤作为慢病之一，每年新发病例超过480万，其中60%为60岁以上的老年人。李宁指出，心脑血管疾病和肿瘤是我国居民死亡的主要原因，且肿瘤发病率有超越心脑血管疾病的趋势。尽管2024年我国人均预期寿命达到79岁，但与发达国家相比仍有较大差距。李宁指出，面对如此庞大的慢病人群，我国的慢病防治任务十分艰巨。然而，当前我国尚未形成全面、系统、规范的慢病管理体系，尤其是对中老年人的慢病管理仍处于碎片化状态。李宁进一步指出，现在慢病患者，主要以“看病”的方式对待自身的慢病，过度依赖医院就诊，导致医疗资源浪费严重，这是当前我国慢病管理的主要问题之一。据统计，2023年我国医院的门诊量达到了95.5亿人次。然而，李宁指出，“这个数字有点‘虚’。”他解释道，许多病人实际上并不需要到医院就诊。曾在首都医科大学附属北京朝阳医院进行的一项调查中发现，门诊病人中有64%的患者主要是为了取药或进行检查而来。换句话说，超过60%的患者实际上并不需要到医院就诊。这种现象不仅占用了大量优质医疗资源，还导致医生将花费大量时间处理开药和常规检查，使他们失去了对危重和急性病患者进行诊治的关键时机。此外，李宁还提到，医生群体的健康状况不容乐观。据统计，全球医生的平均寿命仅为66岁，远低于普通人群。这一现象反映了医生群体的高强度工作压力和不合理的工作负担，进一步凸显了当前医疗体系的弊端。慢病管理体系的缺失：
从“治病”到“健康管理”的转型
“慢病管理不仅仅是“治病”，而应是一个涵盖预防、诊断、治疗、康复和养护的全生命周期健康管理体系。”李宁说，但当前我国的慢病管理模式仍以医院为中心，缺乏系统性和个性化。以肿瘤治疗为例，尽管我国在疾病防治方面投入了大量人力、物力和财力，但治疗效果与30年前相比并未显著改善。- 优化治疗：优化药物选择，监测不良反应，同时可以根据病情进行个性化的营养食疗，评估疗效和预后。
然而，面对庞大的慢病人群，仅靠少数医院和专家难以实现上述目标。李宁呼吁，政府和企业也要协同发力，同时应充分利用现代科技手段，如人工智能和大数据，构建系统化的慢病管理体系。在慢病防控中，营养食疗的作用被长期忽视，而它恰恰是改善慢病管理效果的关键环节之一。慢性病，如高血压、糖尿病、心血管疾病和肿瘤等，通常与生活方式和饮食习惯密切相关。营养不仅是维持生命的基础，更是预防和管理慢病的重要手段。然而，李宁指出，在我国医疗体系中，营养学的地位尚未得到充分重视。临床医学教育中缺乏系统的营养学课程，导致许多医生在诊疗过程中无法为患者提供个性化的营养食疗方案。这种现状严重制约了慢病防控的效果。以糖尿病为例，进行营养干预是糖尿病管理的核心之一。但目前大多数医院仅提供标准化的糖尿病膳食，缺乏个性化的营养食疗方案。事实上，每位患者的病情、体质和生活方式不同，所需的营养食疗方案也应因人而异。个性化的营养食疗不仅能有效控制血糖，还能预防并发症的发生，提高患者的生活质量。在慢病管理中，精准医疗是未来的发展方向，而个性化的营养食疗则是其中的重要组成部分。个性化的营养食疗，简单说，不是千篇一律的营养方案，它强调根据个体的基因、代谢状态、疾病特征和生活方式，制定个性化的营养方案。通过个性化的营养食疗方案，可以实现以下目标：动态监测：针对不同慢病患者，动态监测多维度相关指标包括营养状况，例如，高血压患者应监测钠、钾摄入量及血压变化，糖尿病患者应监测血糖波动及碳水化合物摄入量，进而形成医学大数据。预测风险：通过营养风险评估，早期预测慢病的发生和发展。例如，通过分析患者的饮食习惯和代谢特征，预测其患心血管疾病和疾病进展或发生并发症的风险。治疗有方：结合患者的疾病分期和营养需求，优化治疗方案。例如，肿瘤患者在接受放化疗期间，需要特定的营养支持及免疫康复治疗，以增强免疫力、减轻副作用。精准药物与个性化营养结合：在药物治疗的同时，辅以个性化的营养干预，以提高疗效并减少不良反应是疾病治疗与康复的基础方案。例如，高血压患者在服用降压药的同时，通过低钠饮食和补充钾、镁等矿物质，并辅以药食同源的中药疗法和适当的运动，可以更好地控制血压预防并发症，甚至达到临床治愈的效果。近年来，人工智能（AI）技术在医疗领域的应用备受关注。李宁提到，以ChatGPT为代表的AI工具在慢病管理方面提供了许多建议，但其局限性也不容忽视。例如ChatGPT和DeepSeek都属大语言模型，其核心技术和性能，是通过阅读所有的数据，并应用能够深度、多层面的数据分析计算技术，依赖训练数据，学习生成符合语言习惯的连贯内容，并能够将这一含意用多种语言表达出来，同时持有不同语言的人都能获得一致的理解。它在文件生成、语言翻译、文献综述、论句的综合优化、写文章、作诗画、对话聊天等方面，展示了强大的功能和良好的表现。但在医生和病人面前，其所提供的答案只能作为“重要的参考消息”，不能成为医生及法律认可的诊疗标准或规范。并且，它也不能回答精准医疗提出的问题或预期要达到的目标，即精准早期预测和干预，精准早期/分期诊断，精准优化治疗方案，精准药物选择，精准疗效评价，精准预后评估等。所以，它无法取代医生，也不能取代医生。它的优势是它阅读了所有的医学文献，并进行了符合共识的逻辑分析，其结论均属过去完成时，对于现在完成进行时的实时需求，它的能力还是有限的。这并不是说人工智能技术有限，只是说大语言模型暂时还不能很好满足需求。要想获得新的突破，还是要在医学大数据的形成、优化、利用及精准医疗实践中，探索开创新的赛道。当前我国慢病管理形势复杂，李宁院长呼吁政府、医疗机构、企业和社会公众共同努力，推动慢病管理体系的改革与创新。具体而言，可从以下几个方面着手：- 构建全生命周期健康管理体系：从出生到老年，覆盖疾病发生、发展、转归的全过程；
- 优化医疗资源配置：减少不必要的医院就诊，提升医疗资源利用效率；
- 加强营养与健康管理教育：提升公众健康素养，推动从“治病”到“防病”的转变；
- 推动科技创新与应用：利用好AI等现代技术，结合专业人士的判断，实现慢病管理的精准化和个性化。
总之，慢病管理是一项复杂的系统工程，未来唯有通过系统性改革与创新，才能有效应对慢病带来的健康挑战，提升全民健康水平，为实现“健康中国”战略目标奠定坚实基础。你学会了吗？赶快分享给家人，一起健康长寿吧~点击下方加入7天营养食疗体验营，专属营养师带你一起吃回健康好身体↓↓↓
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