在肥胖慢病精准干预发展趋势下，我国肥胖与代谢异常人群规模持续扩大，传统同质化减重干预模式已难以满足临床需求。精准营养依靠多组学检测、临床体征、肠道菌群与生活行为数据，结合人工智能技术实现分型干预，正成为肥胖防控与临床科研的主流方向。但多中心科研实践当中，多维数据采集复杂、受试者随访追踪难度大、人群分层手段不足、各环节数据分散割裂等现实问题，依旧制约着科研效率与成果转化速度，行业亟需专业数字化平台承接国家级课题的落地需求。
面向国家级科研项目的现实痛点，健康有益与解放军总医院第二医学中心开展深度科研合作，由健康有益承建国内领先的多中心肥胖精准营养研究数字化平台，探索人工智能技术赋能临床营养科研的创新路径。
依托在大模型、营养干预领域的长期技术沉淀，健康有益搭建起覆盖“多维检测-精准分层-方案生成-执行监测-效果评估”的完整数字化科研闭环，平台采用医生科研工作台+受试者小程序双端产品架构，完整覆盖课题从受试者入组到数据输出的全流程业务。
医生科研工作台面向科研人员，实现受试者分组管理、医患绑定、首诊-复诊-随访全流程线上登记。系统支持体检、基因、肠道菌群等多源报告上传，通过AI报告解析能力自动识别、提取检验指标，大幅削减人工录入成本。平台内置八大标准化膳食模式模板，科研人员可结合受试者身体状态、代谢特征快速配置、编辑、复用个体化减重干预方案。平台支持全量科研数据一键标准化导出，有效解决多中心研究数据杂乱、质控困难、追溯难度高的行业难题。
配套的受试者小程序，着力提升干预过程中的用户依从性，保障真实世界研究数据质量。受试者可在线接收定制化营养食谱与运动指导，借助AI饮食拍照识别快速完成饮食记录，系统自动解析膳食热量、宏量营养素结构；体重、腰围、血压、血糖、运动等体征指标支持便捷打卡，自动生成日、周、月多维度变化趋势，同步搭载低血糖风险预警机制。科研人员可实时查看受试者执行情况与体征变化，动态调整干预策略，持续沉淀高质量科研样本数据。基于平台汇集的多维科研数据，健康有益同步迭代肥胖人群AI精准分层模型，实现基于个体特征的分型营养干预。
作为健康有益在临床精准营养科研领域的标杆实践，该数字化平台为国家级重点研发课题提供了稳固的数字化底座，显著提升多中心试验的执行效率、数据完整性与标准化水平。这一项目也印证AI数字化工具在临床营养科研场景的巨大价值，为三甲医院精准营养类课题建设输出可复用的解决方案范本。未来，健康有益将持续打磨大模型与营养干预技术能力，推动更多科研技术向真实临床场景落地，为国内肥胖及代谢慢病的防控工作提供数字化支撑。