随着国内慢病防控不断向精细化方向演进，肥胖干预的核心目标已经从短期体重降低，升级为代谢调节、生活方式重塑与长期健康管理。精准营养作为这一领域重要发展方向，需要将多组学检测、临床体征、行为数据与人工智能技术深度结合，依托高质量多中心临床研究完成技术验证，才能真正落地服务中国肥胖人群。健康有益与解放军总医院第二医学中心围绕国家重点研发课题开展深度医工合作，共同搭建一体化AI精准营养干预平台，探索一套从科研设计到真实受试者管理的完整数字化解决方案。
立足于国家级科研课题的真实临床实践需求，项目核心目标是解决肥胖精准营养研究过程中的全流程数字化落地问题，打通多维检测-人群分层-个体化方案-过程监测-科研数据闭环完整业务链条。医院侧提供成熟的科研设计框架、临床专家评估体系以及多中心研究资源，聚焦不同膳食模式干预肥胖、精准营养干预关键技术两大研究方向；健康有益输出精准营养干预平台、AI饮食识别、AI报告解析、饮食分析、减重方案模板、患者端小程序和医生端工作台能力；医工双方优势深度融合，全方位支撑肥胖精准营养干预研究和临床实践转化。
平台构建了双端协同的运行体系，服务科研人员与受试者两类核心角色。在医生科研工作台，受试者入组登记、报告上传解析、人群分组、随访管理、干预方案制定、全量科研数据导出全部在系统内完成。系统可自动解析体检报告指标，内置八大膳食模式模板，既保障多中心研究方案的统一标准，又支持医生依据受试者基因、肠道菌群、临床指标等多维度信息，灵活调整能量供给、宏量营养素配比，输出个体化营养干预计划。所有操作全程留痕，保障临床科研数据的可追溯性。
面向受试者的小程序工具，则把科研干预要求转化为可长期坚持的日常行为。受试者完成饮食拍照识别、运动、体重、血压血糖等体征打卡，系统自动生成日周月多维度健康趋势，同时设置低血糖风险预警。医生可以实时查看受试者方案执行情况与体征变化，结合随访反馈动态调整干预策略，有效提升受试者依从性，保障科研过程数据的真实有效。
该合作项目形成可落地、可复制的肥胖精准营养科研数字化范式，推动多组学与AI技术走出实验室，完成从科研课题向真实临床干预场景的转化，也为国内代谢类慢病多中心临床研究的数字化建设提供重要实践参考。