随着社会经济的持续发展，人们的生活步伐越来越快，压力正在增加。越来越多的人处于健康和疾病之间的状态，即“次优健康” [ - ]。根据世界卫生组织的一项全球调查，只有5％的人真正健康，有20％的疾病患者，有75％的人处于健康和疾病之间的体育状态[]。一项对中国人的研究表明，约有57.8％的居民处于较低的状态[]。当人体处于亚健康状态时，没有明显的疾病症状，但是某些测试指标可能具有异常和某些疾病的高风险趋势[ - ]。科学和合理的在亚健康状态下可以有效避免疾病的发生。因此，早期对亚健康状态和及时干预的识别对于维持身体的理想健康状况具有重要意义。现代实验室医学希望通过对一些重要的生化指标或生物标志物进行实验室检查来快速检测和鉴定亚健康状况。

1个传统的亚卫生评估方法

亚卫生是人体在健康和疾病之间的特殊关键状态。由于亚健康的多种症状，在次健康状态下，人体器官没有有机损害或病变，因此很难准确地对亚健康状态进行分类。亚卫生可以主要分为三类：体细胞亚疗法，心理副健康和社会际交往子健康。本文主要讨论对体细胞卫生的检测和评估。

评估亚身体状况的传统方法是症状标准测试和规模评估。症状标准测试意味着医生或研究人员根据专家咨询法制定的次健康诊断标准来确定人体是否处于亚健康状态。症状标准检测是一种直观的预测方法，适用于某些具有多种多样和不规则投诉的次福人人群[]。量表评估是根据某些规则量化和衡量人体的某些有意识症状，并根据获得的数据来判断和衡量健康状况。比例评估可以相对客观地反映身体的主观感觉，从而增强对次健康状况的评估[ - ]。由于亚健康的复杂和多样化的临床症状，尽管许多诊断标准和量表具有某些共同点，因此仍需要验证针对其他类型的研究的特定评估方法，条目和可重复性。

2次健康实验室测试

生理和生化指标的定量检测可以准确，客观和动态地反映人体各种指标的变化，最大程度地减少人为因素的影响，并启用数据分析和比较研究。通过医疗测试技术对亚健康状况进行定量测试有助于促进次健康研究领域的发展和改善相应的临床策略。

2.1检测免疫系统功能的变化

较健康的状态会损害人类的免疫功能，体内的一些免疫细胞和免疫因子会发生变化[]。可以通过实验室方法检测到人体的免疫功能，并且可以合理地评估人类的亚身体状况。当前有多种方法可以评估人体免疫功能的变化。它主要包括：（1）检测T淋巴细胞，B淋巴细胞，天然杀伤细胞和其他免疫细胞的外周血血液中的其他免疫细胞，以及炎症因子（例如干扰素和介绍因子），以及人体免疫功能的变化[]； （2）通过生物芯片和分析系统的变化来评估人体的免疫功能[ - ]； （3）长的非编码RNA（LNCRNA）或microRNA（microRNA）可以调节干扰素的释放以使人体的免疫反应达到平衡状态，并且可以通过检测特定LNCRNA或miRNA的水平来间接反映人体的免疫状态[]。

2.2检测神经内分泌功能的变化

当较健康的情况下，人体处于压力状态，导致神经网络系统失去对身体的精确调节。如果这种压力状态持续太长，它将破坏体内激素，神经递质和细胞因子的动态平衡。这些变化会导致人体某些器官或系统异常，从而导致体内各种病理或生理变化[]。可以测量人类的激素水平，并且可以反映人体的亚健康状况。人体中有许多激素检测的方法，主要包括：（1）直接检测激素或其代谢产物； （2）检测激素及其生化标志物的生物学作用； （3）使用特定的刺激或抑制剂在激素分泌调节轴上的某个环节上作用，以测量作用前后激素水平的变化，以反映靶腺的内分泌功能。

2.3检测心血管系统功能变化

亚卫生状况与心血管疾病密切相关。血压，禁食血糖和诸如亚病房中的总胆固醇等血液指标高于正常人群中的血压。血压的动态监测以及血脂等生化指标可以提示身体是否处于亚健康状况[]。此外，可以通过检测某些生物标志物来客观预测和评估心血管疾病的风险，从而评估一个人的亚健康状况。尿微量白蛋白是心血管疾病的独立危险因素。可以通过检测尿液微量蛋白相关的指标来预测心血管疾病的风险[ - ]。在某些心血管疾病中，循环miRNA的水平也会改变，研究发现miRNA-499可以提高急性心肌梗塞的诊断准确性[]。由于循环miRNA高度稳定且易于检测，因此血浆中的miRNA可以用作心血管疾病的生物标志物，例如心力衰竭，急性心肌梗塞和动脉粥样硬化[]。

2.4检测与肿瘤有关的指标

当身体处于较低的状态时，在环境致癌因子和人基因组的综合作用下，某些基因突变和异常基因表达会逐渐导致体内导致体内正常细胞向肿瘤细胞发育。肿瘤的发生，发育和转移取决于肿瘤细胞与微环境之间的信息交换。携带肿瘤生物信息学的外泌体是两者之间交流的重要方法。外泌体检测提供了新的策略，可将次健康种群与癌症患者区分开。泰勒等。发现在卵巢癌患者和正常对照组之间在外泌体中差异表达了8个miRNA。他们认为，肿瘤外泌体的miRNA表达谱可以用作无症状种群筛查的新活检图。 Melo等。 []研究表明，外泌体中的磷脂酰肌醇蛋白聚糖1可以用作早期生物标志物，以特别区分健康的人，良性胰腺疾病的患者和胰腺癌患者。

3。人工智能的应用前景（AI）

亚卫生评估是向副健康患者提供个性化干预措施的先决条件。由于目前的次卫生参考值范围很难定义，尽管在健康状态下的人有许多自我意识不适的症状，但他们的实验室测试可能只会改变少量的指标。如果通过基于现有疾病诊断病例的模型评估亚卫生状况，则由于其数据全部来自被诊断出患有某种疾病的健康人员和患者，因此它只能对现有疾病产生更好的暗示作用。收集和分析具有较大样本量和跟踪并跟踪身体健康状况的健康人员的生理数据对于建立准确的诊断标准具有巨大的价值。当人体从体外健康状态过渡到疾病状态时，存在独特而复杂的生理和病理变化，这些变化通过生理和生化指标或某些特定的生物标志物来反映出来。这些生理和生化指标和生物标志物的实验室测试将产生庞大的数据信息。利用AI全面分析获得的许多有价值的生物医学指标和其他指标组，并预测和评估了亚物质状况和疾病发展的风险，将是未来研究中研究领域研究的重要方向。

3.1 AI和疾病预测

AI的核心是机器学习。机器学习的对象是数据。它从数据中提取数据功能，然后抽象数据模型，发现数据中的隐藏知识，最后返回数据分析和预测。生物医学数据预测建模是使用机器学习技术系统地开发预测算法。通常，通过机器学习，使用了感兴趣的预定变量（目标）和一组预测参数（特征）来发现目标与特征之间的隐藏关系，以便该功能可以对或预测特定的结果进行分类或预测。机器学习中的常见监督学习算法包括人工神经网络，分类和回归树，逻辑回归等。这些算法已成功地用于预测疾病轨迹[]。罗斯等。 []发现，建筑机器学习模型比经典统计分析更准确地识别外围动脉疾病并预测未来的死亡风险。 Zou等。 []通过机器学习最小冗余最大相关算法，分析了禁食血糖，低密度脂蛋白和高密度脂蛋白等指标，并发现禁食血糖是预测糖尿病发生的最重要因素。此外，学者们使用统计检验和机器学习方法来研究单核苷酸多态性或基因与相关疾病的关联，并对人体是否可能从遗传学角度出现疾病[]做出早期预测[]。上述研究结果表明，可以通过AI实现亚疾病和疾病状况预测。

3.2亚卫生AI分析

为了预测亚健康状况和疾病，可以根据在预定时间内收集的疾病的患者和疾病人群的特征来产生分类器，以区分稳定的亚健康状况与疾病状态的轨迹，这表明人体是否处于亚身体状态，以及亚卫生人群是否具有疾病的可能性[ - ]。可以通过各种无线终端实时收集人类健康状况，例如可穿戴健康传感器，系统内部网设备，例如家庭跑步机，实时电子医疗记录，用于个人健康检查等。有关基因组学，蛋白质组学，临床症状和体征的信息以及收集的亚病房人群的临床实验室测试数据将在医院等不同平台之间建立。随着健康患者数据的数量增加，机器学习的预测模型将继续改善[]。

3.3常规检查指标的AI采矿

不能完全期望对亚卫生状况的评估促使对某些常规测试指标通过AI隐藏的信息比某些标记更好地预测疾病。例如，血液常规中的红细胞分布宽度（RDW）主要用于贫血分类。 Arbel等。 []通过大数据分析，发现RDW的增加显着增加了心血管疾病和全因死亡率的发生率。 Golino等。 []通过分类树机学习方法发现，检测女性体重指数，腰围和臀部周长可以很好地预测血压的升高。通过重新理解和发展这些大量被忽视的常规测试指标的深入价值，它将为亚健康诊断和治疗提供重要的支持，并将充分反映实验室医学的重要性。

4结论

随着用于疾病临床诊断的工具，设备和相关临床信息的深入整合，它为有效识别亚物质人群提供了极为有价值的数据资源，但是次健康检测技术和评估方法仍然很难研究。不同指标的参考值范围尚不清楚，并且仍然需要研究和验证某些检测指标的灵敏度和特异性。将AI应用于亚卫生测试和评估有望很好地解决这些问题。在未来的AI时代，作为新兴技术服务行业，亚卫生测试行业具有巨大的发展前景。该社会应加强对近健康的早期测试教育的普及，鼓励人们选择对社区医院或小型医院中相应指标进行全面测试，并通过将AI过程控制和诊断系统应用于第三方实验室，可以标准化和标准化的各种小型健康机构的测试结果，可用于机器学习。政府部门应鼓励在医疗测试技术中进行创新，加速更智能，精确和小规模的亚物质测试设备的开发，并使用这些便携式智能测试设备实时检测各种人类健康指标，从而提供了更详细的数据资源，以通过AI确定AI，从而确定AI的准确诊断，从而实现准确的亚物质诊断。