打通科研、臨牀與產業壁壘 醫渡科技(02158)聯合復旦中山、肥胖診療聯盟發佈全周期減重智能體

智通財經APP獲悉，近日，由復旦大學附屬中山醫院、醫渡科技(02158)與中國內分泌代謝科肥胖診療聯盟共同打造的ObeCare減重智能體正式發佈，並已在聯盟成員單位啟動推廣應用。該智能體整合復旦大學附屬中山醫院在肥胖及代謝性疾病領域積累的豐富臨牀經驗與多學科知識體系，以及醫渡科技在醫療數據治理、疾病知識建模和醫療垂直領域大模型方面的技術優勢，構建起集標準化臨牀管理、智能化患者干預與多中心科研轉化於一體的新型數字化減重平臺，旨在推動優質減重診療能力從單體醫院向多機構協同應用延伸。

肥胖防治迫在眉睫，傳統管理模式亟待破局

國家衞生健康委員會數據顯示，我國成人超重率為34.3%，肥胖率為16.4%，兩者合計超過50%，意味着半數以上成年人存在體重超標問題。更值得關注的是，肥胖已不僅關乎體態，更是嚴重影響國民健康的慢性代謝性疾病核心病因。臨牀統計顯示，80%的肥胖人群合併脂肪肝、高血壓、高血糖等相關疾病，肥胖所引發的慢性病患病風險、診療成本和健康負擔持續上升。

然而，肥胖管理並非單純的體重控制，而是一套覆蓋全流程的專科慢病診療體系，涉及病因溯源、代謝指標與合併症評估、個性化營養與運動干預、藥物治療及長期隨訪等環節，必須形成完整的慢病管理閉環。也正是因為這種複雜性，當前市面上通用健康類AI產品和普通減重智能體始終難以逾越專科診療的壁壘。

從更深層次看，國內肥胖管理領域還面臨着顯著的結構性痛點。供給端方面，優質肥胖專科診療資源高度集中於頭部三甲醫院，基層醫療機構普遍缺乏標準化診療路徑和系統化管理體系，全國減重醫療資源供需失衡問題十分突出。服務端方面，傳統醫療模式普遍存在「重院內診療、輕院外續管」的弊端，患者出院后難以獲得持續性的專業指導，醫生也難以開展規律、個體化的長期隨訪干預，最終導致減重效果不理想，體重反彈和代謝紊亂反覆惡化等現象頻發。

正是針對上述行業痛點與現有產品功能侷限，ObeCare應運而生，創新構建了「知識智能化、路徑標準化、管理長期化、協作網絡化」的專科智能體服務模式，依託復旦大學附屬中山醫院內分泌科醫生的真實診療經驗、醫渡科技在醫療領域自主研發能力與融合通用模型技術，以及肥胖診療聯盟的全國協作網絡，搭建起具備醫療級水平的肥胖全周期慢病管理體系。

打破三大核心壁壘，構築全病程體重管理模式

在專科知識體系建設方面，基於復旦大學附屬中山醫院內分泌代謝專科的一線臨牀實踐和國家級診療規範，ObeCare建立了專屬的肥胖專科知識體系，將肥胖診療知識、臨牀指南、診療路徑、多學科管理經驗及科研成果進行系統化沉澱，為智能體構建了符合真實臨牀場景的底層知識架構，從源頭上確保其醫學專業性和臨牀適用性。

在智能轉化方面，醫渡科技依託長期積累的醫療數據治理能力、疾病知識建模能力和醫療垂直領域大模型技術，成功將專家臨牀經驗轉化為可被機器理解、調用和執行的智能能力。其自主研發的「AI醫療大腦」YiduCore，已累計經授權處理分析近90億份醫療記錄，疾病知識圖譜基本覆蓋已知病種。基於YiduCore底層能力，ObeCare得以融合醫學知識庫、臨牀路徑和真實世界醫療數據，通過智能推理和多輪交互，為醫生和患者提供更加精準、安全和連續的減重管理支持，真正實現了從經驗沉澱到智能應用的跨越。

在服務網絡覆蓋方面，中國內分泌代謝科肥胖診療聯盟成立於2023年，由復旦大學附屬中山醫院李小英教授、北京大學人民醫院紀立農教授擔任共同主席，匯聚全國500余家公立醫療機構，致力於推動肥胖規範化診療體系建設。依託聯盟多中心佈局優勢和標準化運營體系，ObeCare成功打破了優質醫療資源的地域限制，助力各級醫療機構快速複製標準化減重服務，有效彌補基層診療能力短板。

同時，該產品將依託合規臨牀數據不斷迭代優化，逐漸形成「臨牀服務—數據賦能—科研轉化」的良性生態閉環，推動國內肥胖診療模式從傳統經驗型向標準化、智能化、循證化方向穩步邁進。

未來，復旦大學附屬中山醫院、中國內分泌代謝科肥胖診療聯盟與醫渡科技將持續推進ObeCare減重智能體的迭代升級，探索構建「專家經驗可沉澱、醫療能力可複製、科研價值可轉化」的肥胖專病智能管理模式。這不僅是一次人工智能技術在體重管理領域的應用實踐，更標誌着醫療AI正從單點工具走向專科能力基礎設施的重要探索。通過連接專家、醫生、患者與科研創新，ObeCare將助力更多醫療機構提升肥胖及代謝性疾病管理能力，讓更加規範、連續、科學的減重服務惠及更廣泛的患者群體。