保险业加快与健康管理服务紧密融合 健康领域“芝麻信用分”预测疾病风险

　　大数据时代，人无时无刻不在生产数据。例如，很流行的个人信用评分“芝麻信用”，可以衡量用户征信体系外的信用行为。如果当人在医院外的健康状况、健康行为和健康意识可以被量化，像芝麻分一样用数值表示，这是不是意味着疾病风险预测可以更简单和便捷？

　　近年来，随着可穿戴设备、物联网、AI技术的不断兴起以及健康相关行为数据的生成叠加，使得这种猜想成为现实，越来越多的企业开始思考通过数字化工具，对真实世界人群样本进行健康量化，从中剖析出个人相关的健康大数据资产，以此来结合不同医疗场景、保险场景，制定针对性的健康管理解决方案。

　　从国际保险机构，到国内保险科技平台，都从量化健康、管理健康的角度进行了积极的探索和实践。这些尝试，一方面促进了保险业与健康管理服务的紧密融合，另一方面也为健康险的风控前移提供了新思路。

　　1 “治未病”与保险控费需求

　　众所周知，人的健康状况，是一个长期处于动态变化的过程。两千多年前，《黄帝内经》就提到了“上医治未病”的思想，即未病先防、欲病救萌、既病防变、瘥后防复，还有一则“扁鹊见蔡桓公”的故事在民间广为流传，指出疾病预防的重要性。“治未病”是广泛需求，但上医却不常有。

　　现代医疗体系中，主要解决的是“辨病”的问题，仍停留在“治已病”的阶段，医生只负责区分是“有病”还是“无病”，但无病并不意味着健康。在全人群样本中，个体与个体之间的差异很大，比如，同样在体检中被医生判定为健康体的人，有吸烟习惯的人与不吸烟的人之间的风险不同。

　　同样，被判定为患病的人健康风险等级也不同，医学上并不从病种的角度区分“贵贱”，无论是患高血压、还是糖尿病，医生的眼里都是“病人”，实际上这两种慢性病，风险系数却不相同。在保险场景中，两类慢病人群虽然都是非标体，但从赔付上进行风险分析，可控度却并不一样。

　　所以，随着医疗科技的不断进步和大数据存储及分析能力提升，可穿戴设备获取到的健康相关数据呈爆发性增长，这些数据的价值逐渐得以充分挖掘。大数据公司通过对各种健康数据进行智能化清洗，给用户打标签、做画像、建档案，针对不同人群匹配“千人千面”的健康管理方案，能有效促进健康水平的提升。

　　在这一领域，保险公司由于自身的控费需求，很早就进行商业模式探索，寻找利用“大数据定价”，改变传统寿险产品“大数定价”的基本逻辑，跳脱投保人的主观表述和家族史的统计学模型。基于用户动态的健康行为数据，预测并干预疾病风险，将保险产品从单纯的保障型风险后置性产品，逐渐演变成为前置性的风险预测型产品。

　　2 从“Vitality”到妙健康“H值”

　　Discovery成立于1992年，主营健康险，最早在1997年开启“活力健康管理计划”（Vitality），将健康管理与传统保险成功结合，快速发展成南非有影响力的健康险提供商。Vitality通过可穿戴设备追踪和管理用户的健康行为，实现对用户健康行为的保险激励。

　　“Vitality”这一模式后来被美国寿险公司John Hancock引入，投保人如果自愿加入并承诺履行积极健康的生活方式，便能以25美元的低廉价格购买Apple Watch 产品，或者免费获得一个Fitbit或者获得购买其他可穿戴设备的折扣，积极参与健身运动或者疾病预防，还能享受保费折扣。相反，经常吸烟者和运动较少的人群保费会增加。

　　自从2005年设立该项目以来，John Hancock收集了大量的用户数据，他们的健康管理已经取得了初步成效。据Vitality Active计划统计，参与Vitality项目的受保人平均寿命比其他普通受保人要长13年~21年。相较于普通的健康险受保人，Vitality项目参与者的住院费用也降低了30%，这为保险公司节约了大量的保费开支。

　　目前，国内也不乏通过用户健康行为对保险进行创新的企业，如围绕技术的互联网保险公司众安推出步步保、走在数字化转型路上的平安健康先后推出i动保与HelloRUN计划，还有数字化健康管理平台妙健康与OPPO Watch、泰康合作，向用户提供的互动式保险“律动保”，从智能手表切入“保险+健康管理”服务模式。

　　众安的步步保是与小米运动App和乐动力App打通，以用户的真实运动数据作为定价依据。用户的运动步数还可以抵扣保费，实施动态定价机制，正向激励用户持续运动。《平安健康HelloRUN健康信用白皮书》于2020年9月推出，其背后多少有“Vitality”的影子，因为南非Discovery曾在2009年就入股平安，但是在中国医疗体系下，“Vitality”的成功经验能否在中国复制尚未可知。

　　不过，量化健康的底层逻辑还是对人群进行细分，对不同阶段的病情进行细化，针对性地提出健康促进解决方案。量化健康是“治未病”的基础，需要从连续且动态健康数据的采集开始，到后面的健康档案建立、健康趋势预测、疾病风险评估、疾病干预指导、管理效果评价，不断进行循环往复，改善管理的流程。因此，只有步数的量化健康计划开发维度较低。

　　相比之下，数字化健康管理平台妙健康提供的量化健康则更加全面，是通过对用户健康行为及身体指标、体检报告等健康数据进行综合分析，并将用户的健康行为以数值的方式呈现提出个人健康的综合型评分“H值”和衡量人的健康行为指数“M值”，帮助用户直观了解自己健康行为状况；并依托人工智能根据每位用户的行为习惯，量身制定健康行为促进计划，从运动、营养、睡眠、心理等多个维度引导用户改善不良行为习惯。

　　3 一个健康领域的“芝麻信用分”

　　H值、M值这两个数值不同于一般的数字健康档案、画像，是由妙健康创立，出自于2016年由相关协会、妙健康、阿基米德医疗共同发起“健康大数据X计划之健康行为促进项目”。经过一年时间的数据收集与分析验证，打造出了类似金融行业的FICO评分的健康信用体系，获得了权威专家组的评估和认可，被称为健康领域的“芝麻信用分”。

　　两大量化指标的背后，离不开妙健康过去六年来沉淀的9800多万用户健康行为数据，通过构建起物联网健康大数据平台，打通了300多款可穿戴和智能健康硬件的链接，并结合加拿大健康管理中心600万人次的临床慢病管理经验以及2600+全球权威专家指南形成NLP健康知识图谱，利用人工智能算法模型，对多维度健康数据进行智能化清洗，可以有效且准确地预测出个体的患病风险，最终用实时动态监测到的评分，协助用户养成良好的健康习惯。

　　通过移动端App，用户每日可查看自己即时的H值-综合健康评分反馈，实时监控自己的健康状况，并对自己的健康行为不断调整。完成游戏化健康任务与多维度的健康计划后，用户还能积累自己的健康行为指数M值，获取一定的健康福利和奖励。这两项重要指标，也可以为保险、健康、医疗、用药等多种应用场景提供技术和数据支持。

　　除前面提到的“律动保”之外，截至目前，妙健康已经与80多家保险公司进行合作，希望通过他们的健康评分以及患病及死亡风险预测功能，帮助保险公司更准确地定价，根据投保人健康风险和健康管理依从性，实时更新费率，实现动态定价。这样不仅能提升用户的健康权益，激励用户养成健康的生活方式，还能减少保险公司的承保成本。

　　健康包罗万象，量化健康无疑是一个十分具有挑战的任务。值得欣慰的是，新技术的应用将量化健康变为了可能，无论是传统保险公司、保险科技公司还是寿险产业链条的其他参与者，量化个人的健康状况逐渐成为了整个产业链所探索的目标，精准预测疾病风险的实时健康指数无疑将引领行业发展潮流，打开通往新世界的大门。