防治肥胖，AI转向

人人生而平等，除非他太胖‌——呢句略有啲刻薄嘅话，却是当下社会对待肥胖症人群嘅现实写照。

过去几年里，AI喺减肥、健身等领域展现出‌蓬勃嘅想象力，好多创新者尝试利用AI帮助人消除身上嘅赘肉。

唔过，既往AI喺谈论“减重”时，几乎都住眼于既有嘅认知，即“肥胖症都系因为管唔住嘴或者迈唔开腿”。而家，学界对于肥胖嘅认知喺改变，AI减重嘅底层逻辑自然也应该从善如流地变化。

5月11日是世界防治肥胖日，好多人又开始将目光投向各种“减肥tips”，我哋唔如来关注一下，转向后嘅AI究竟系点样理解肥胖嘅，并帮助人类逃出困境嘅。

有‌AI，为何也唔可以轻松“掉肉”

其实最呢几年，AI这根“魔法棒”就为肥胖症和减重人群所关注，市场上有‌唔少智能减肥嘅软硬件产品。简单总结一下嘅话，之前嘅“AI+减肥”主要集中喺三个方面嘅改变：

1.数字化。

通过为智能手表、健身器材、全身镜、智能电视等加入传感器、摄像头等数据采集设备，从而识别用户嘅手势、体态、心跳等数据，识别动作嘅完成度和标准度，为减肥人士提供数据参考、运动记录、健康提醒等智能体验。帮助养成健身习惯，减少健身过程中嘅成本。

2.个性化。

主打千人千面嘅健身及饮食指导。比如一啲健身App、健身房，根据个人嘅历史数据定制健康计划，匹配适合嘅健身课程目标同强度，制定针对性嘅课程，尝试解决“私教成本高昂”“独自运动难坚持”等难题。

饮食解决方案也如法炮制，根据用户嘅体检报告、健康问卷数据等等，提供每天三餐点样食嘅建议。雀巢日本公司曾利用机器视觉，根据食物图片分析其包含嘅卡路里及营养成分含量。Google Coach服务也会为用户提供未来一周内嘅饮食安排，制定周密嘅减肥计划。

3.效果导向。以“硬件+算法+内容”模式打造嘅商业AI产品，或多或少都担负起私人营养师、私人教练之类嘅角色，为‌让人类客户们用得满意，AI自然也就背上‌KPI，数据收集嘅完成度、指导嘅专业性、减重结果嘅有效性等等。比如某智能健康设备就号称可以“5分钟检测1200项生理机能参数，准确率达95%以上”。

那么，上述AI是防治肥胖症嘅最好方法吗？

显然唔系。

首先，治标唔治本。智能技术嘅加入系对传统减重方法嘅优化提效，延续“管住嘴迈开腿”嘅方式，颠覆性创新好少。没有真正改变肥胖症人群嘅行为逻辑，自然也无办法从根本上抑制肥胖症加剧嘅趋势。

此外，好多智能健康管理设备只是畀常规硬件增加‌传感器和联网设备，缺乏充分嘅个体数据储备，使用嘅算法模型也系一啲AI平台预训练好嘅模型，所以好多时候用户得到嘅“个性化”指导其实大同小异，无办法像人类教练和营养师一样因人制宜。

同时，受限于深度学习算法本身嘅技术能力，对数据维度、实时分析判断上达唔到人类专家嘅水平，更偏向于担任辅助工具，只是用来帮助健身房、减肥应用降低人力成本。

呢啲唔痛唔痒嘅改变，却需要用户来承担硬件消费支出、学习成本和隐私数据风险。也就唔难解释，点解“智能”只是作为诸多“减肥训练营”嘅一个“添头”，而不足以作为一个独立嘅细分赛道，和肥胖人群一齐走向未来。

重新定义“肥胖”：到底是谁嘅错？

别误会，呢里并唔系想说AI对防治肥胖毫无助益。只有真正认识到肥胖症嘅原因，先能够揾到AI切入嘅最佳突破口，带来切实可行嘅商业机遇。

认识“肥胖症”，就要先解开几个误区：

1.你真嘅需要减肥吗？

社交网络充斥住无数骨瘦如柴却哭住喊住要节食嘅“凡尔赛”。前唔耐，某社交平台对近万名网民嘅抽样调查显示，超五成网民有身材焦虑，三成女网民一日称一次体重。

而真正嘅肥胖症，按照《加拿大医学会杂志》上嘅新指南定义，指嘅系体重指数（BMI，即体重kg除于身高m嘅平方）大于等于30嘅群体。真正嘅肥胖症，往往伴随住糖尿病、高血压、心血管等并发疾病，因为遭受脂肪羞辱而导致抑郁、焦虑、瞓眠障碍等等精神状况。

只有身体BMI指数偏高，并出现咗相应嘅身心健康问题，先应该视为肥胖。如果只是塞唔进XS码嘅牛仔裤，或者唔再有18岁那样嘅比基尼身材，噉样更似系一种撒娇。

2.穷和懒是原罪吗？

传统概念度，总会将肥胖视为一种“自残状态”，认为肥胖嘅人往往是因为太穷嘎啦，因此只能食油腻且高热量嘅快餐食物；没有时间、精力和金钱承担持续嘅锻炼，对身材管理缺乏意志力——这显然系对肥胖人群嘅误解。

比如中国疾病控制中心发布嘅统计数据就显示，北方地区北京城市居民嘅肥胖率最高，为25.9%，佢哋嘅经济水平显然唔可以算低。

科学家已经发现，长期处于压力环境下，人嘅体重也会增加，瞓眠不足6个钟头也会导致身体产生太多皮质醇和胰岛素从而增加脂肪，更年期女性由于雌激素减少会使腹部脂肪增多，糖尿病患者因为使用胰岛素药物也会变得更容易存储能量，一个长期996心力衰竭、泵血不足嘅工作党也会突然增加体重……

总而言之，简单嘅“少食多动”方案，并唔可以放之所有人而皆准。

3.需要改变嘅只是身体吗？

《加拿大医学会杂志》嘅新指南指出，肥胖症受遗传学、神经激素机制、相关慢性病和肥胖药物、社会文化习俗和信仰、建筑环境、个人生活经历（如唔良童年经历），以及一系列心理因素嘅影响。

比如大众对肥胖症嘅认知。肥胖儿童，更容易出现社会耻辱感，变得焦虑、沮丧，甚至遭受霸凌。

从呢个角度睇，防治肥胖自然也必须从单一嘅运动减肥，引入更多解题思路，关注改善呢一群体嘅健康和福祉，而唔剩只是减重。

如果我哋转变思路，理解到防治肥胖并唔剩只是肥胖群体自己嘅事儿，而系一个复杂嘅经济、心理和生理现象，噉样留畀AI发挥嘅空间，反而更大嘎啦。

转向中嘅AI：关乎所有人嘅健康生活

值得期待嘅系，我哋睇到‌好多AI创新，已经开始喺防治肥胖呢件事上转向，寻找直面根源嘅解题思路。

比如海外应用平台Noom ，呢个应用原本是使用人工智能，根据用户嘅锻炼和食物日志，提供个性化嘅饮食和健身方案建议。而而家，佢喺数字驱动嘅基础上，增加‌一种老派方法：现实生活中嘅减肥教练。

Noom嘅总裁Artem Petakov拥有人工智能和认知治疗心理学嘅双重背景，他声话，呢一做法是为‌改变人嘅大脑（认知）。

Noom 对收集嘅数据进行‌令人耳目一新嘅诚实评估： AI 唔系万能嘅，唔可以像同人类教练实时聊天那样，理解和识别引发唔良饮食行为嘅情绪和思维模式。

所以Noom停止‌所有纯人工智能项目，采用混合方法，将用户输入嘅数据将转畀人类教练，对方会立刻提供反馈和精神支持，以保证用户能够坚持落去。该平台发现，由人类教练服务嘅用户，其减肥结果大约是基于 AI 教练嘅三倍之多。

人类教练会引导用户确定自己减肥嘅内喺动机，并非常仔细地挑选奖励，以确保奖励对个人有督促意义，比如服装尺码下降两个号码就畀自己买一台新嘅游戏机，从而更有效地改变自己嘅习惯。

除此之外，减肥咁困难嘅部分原因，是现代生活方式带来嘅诸多变化，改变‌我哋嘅饮食结构、瞓眠、压力和生活规律等，都会刺激体重上升。即便通过短期运动同节食成功减下来，一旦恢复原本嘅作息身体仍然会复胖。

点样从根本上改变导致肥胖嘅生活方式？华盛顿大学嘅研究人员提供‌另一种思路。

佢哋畀深度学习算法投喂‌谷歌街景中四个城市嘅高分辨率卫星图像，发现社区嘅特征，如公园、高速公路、绿色街道、人行横道、各种住房类型嘅存喺，可能同肥胖患病率有关。

换句话说，通过开放更多城市绿地、基础设施等，影响人群嘅运动生活习惯，也可以改善超重问题。

目前，呢一研究仲未有基于中国城市数据进行嘅类似研究，但喺肥胖病医疗负担日趋增加嘅今日，类似嘅研究及模型同智慧城市相结合，都可以为城市居民健康状况带来积极嘅影响。

AI喺度帮助部分慢性病肥胖群体上，也显示出‌希望。

密歇根州立大学人类医学学院教授娜塔莉·斯坦（Natalie Stein）领导‌一项研究，通过NLP技术创造‌一个对话机器人，用来担任减肥健康教练，承担2型糖尿病（T2D）患者嘅健康咨询。

喺下图度，佢主动询问一个用户“你早餐食乜嘢？”，并根据答案，提供‌积极嘅强化或建设性嘅批评和提示，指导用户点样食得更好。比如当用户声称食‌鸡蛋、熏肉、烤面包和咖啡时，AI 列出‌过去一周该人食熏肉嘅次数，并推荐‌更健康嘅蛋白质。但是，当用户回答食‌“鸡、蔬菜和大米”时，机器人会大力称赞对方健康嘅选择。

报告显示，研究期间，75.7%嘅用户体重减轻，平均减少2.4公斤，健康膳食嘅数量喺21周内增加‌31%。