为什么数字生命管理是一个伪命题
曾经我也投入极大的热情在数字生命管理上，经过了一整年的尝试后，有一点小小的感悟，分享出来和大家一起讨论。
观点1 健康本来就是一个无法度量的概念。
健康本来就是人类杜撰出来的一个抽象概念，实际的意义更偏向于一种感觉，而且这种感觉其实是偏向实际感受的行为上的感觉。
例如一个人咳嗽，拉肚子，头晕，乏力，就会觉得自己不健康。但是很多突然猝死的人其实根本就不觉得自己不健康。
这也是西医治不了亚健康的原因。因为西医主要是建立在还原论基础上的，只能检查出器质性病变，就是在检测的指标上可能有些异常的问题。但是很多病人感觉自己很不舒服，很不健康，却怎么也检测不出来问题。究其根本，是因为健康本来就不是一个纯还原论的东西，不是一个纯物质性的东西。
观点2 不可能有一个模型，来对人进行各种健康干预。
为什么呢？
因为你不知道什么是好？什么是不好？
就算你检测出来了所有的血生化，尿生化，代谢物等数据，还是不知道怎么干预？
况且没有人知道该怎么干预，医生同样不知道，这跟你有没有数据根本没关系。
你的任意一个指标高，都可能有很多种原因。
这也是为什么我们需要医生，因为医生有一些经验，就是将多种指标结合起来，做一些概率上的判断，但这种判断其实非常依赖经验。而且很多时候，往往也不对。
观点3 数据的增加根本不可能导致精准的管理。
因为健康领域就不是数据驱动的，这个跟人工智能一点关系都没有。
人工智能和健康领域的区别在哪里？为什么健康领域不可能用人工智能来管理健康？
人工智能其实是一种拟合的思路，举个例子比如我要识别任意一张图片是不是猫。
其实从图片到猫的判断中间是有这个映射关系的，我们任何一个人类都可以识别，只不过不知道怎么用模型表达出来而已。
人工智能的思想就是设计了一些表达力比较强的网状的模型，用很多的数据来拟合这个映射关系。
而且AI解决的问题其实是非常细粒度的，就拿刚才的例子来说，这个模型可能用几万张图片训练好了，但是这个模型只能判断是不是猫，世间任何其他的事情都无法识别，比如这个模型不能告诉你是不是狗、是不是羊。
AI不是万能的，一句话总结能用AI技术解决的问题，需要三个条件：
1.有这个映射关系存在，而且这个映射关系是固定的
2.有很多数据和对应的label
3.问题可以很清楚的量化出来（例如图片就是用二维的像素矩阵量化的）
而在健康领域，根本不知道是否有这个映射关系，医生其实也不知道怎么判断一个人是不是健康。第二，也没有这种标记告诉你一个人到底是不是健康，医生也不知道。第三，一个人的身体也不知道到底该怎么量化。
其中最重要的就在于第二点，根本就没有任何label的标注，就算有再多的数据，用什么来训练呢？
