随着健康意识提升与医疗理念迭代，单一的 “治未病” 预防模式已难以满足人群多元化、动态化健康需求。从 “治未病” 到全周期管理，通过延伸健康服务边界、整合管理环节、联动服务主体，实现从健康预防到疾病治疗、康复维护的全程覆盖，为不同阶段人群提供适配性健康方案，推动健康管理从 “单点防控” 向 “系统保障” 转型。

一、从 “治未病” 到全周期管理：搭建分阶段健康管理框架

划分人生阶段匹配差异化管理重点。针对儿童青少年阶段，侧重生长发育监测、健康习惯养成与传染病预防，通过定期体检、营养指导、运动计划降低健康风险；成年阶段聚焦亚健康干预与慢病预防，结合生活方式评估制定压力管理、饮食调节方案；老年阶段强化慢病控制与康复护理，提供用药指导、居家照护建议，实现不同阶段健康需求精准响应。

衔接 “预防 - 治疗 - 康复” 关键环节。在 “治未病” 预防基础上，打通疾病诊疗与康复管理链条，患者确诊后，系统自动同步既往健康数据至诊疗医生，辅助制定个性化治疗方案；治疗结束后，无缝衔接康复计划，通过定期随访、功能训练指导，降低疾病复发率，形成健康管理闭环。

建立动态健康风险监测机制。针对全周期不同节点设置风险监测指标，如女性孕期设置产检频次与胎儿发育监测标准，慢病患者设定血糖、血压等指标监测周期，通过定期数据采集与分析，及时调整管理策略，避免风险累积，保障健康状态稳定。

二、从 “治未病” 到全周期管理：依托数字技术打通管理链条

构建全周期健康数据中枢。整合个体从出生到老年的体检报告、诊疗记录、疫苗接种史、生活习惯数据，建立终身电子健康档案，数据实时更新且跨机构共享，医生可随时调取完整健康轨迹，为全周期管理提供数据支撑，避免信息断层导致的管理偏差。

开发智能管理工具适配全场景。推出覆盖家庭、社区、医院的健康管理应用，家庭场景中，用户可通过工具记录饮食、运动数据，接收健康提醒；社区场景中，工作人员借助工具开展健康筛查与随访；医院场景中，工具辅助医生制定治疗与康复方案，实现全周期场景管理无缝衔接。

运用算法实现健康趋势预判。基于全周期健康数据，通过机器学习算法分析健康变化规律，预判潜在风险，如针对长期熬夜、高盐饮食人群，提前预警高血压风险；针对术后患者，预判康复进度，及时调整康复计划，提升全周期管理的前瞻性。

三、从 “治未病” 到全周期管理：联动多主体筑牢健康防线

明确医疗机构核心主导作用。医院承担全周期健康管理的专业支撑职责，负责制定管理标准、提供诊疗服务、培训基层健康管理人员，同时对接社区与家庭，将专业医疗资源延伸至预防与康复环节，确保全周期管理的专业性。

强化社区健康服务枢纽功能。社区卫生服务中心作为全周期管理的基层载体，开展常态化健康筛查、健康宣教与随访服务，收集居民健康数据并同步至平台，协助医院落实预防与康复计划，解决全周期管理 “最后一公里” 问题。

 激发个体健康管理主体意识。通过健康科普、积分激励等方式，引导个体主动参与全周期管理，如鼓励居民定期完成健康评估、执行个性化干预方案、记录健康数据，形成 “医疗机构指导、社区协助、个体参与” 的协同管理格局，提升全周期管理效能。

从 “治未病” 到全周期管理，是健康管理理念的深化与实践的升级。未来，随着管理框架的完善、技术的迭代与主体协同的加强，将进一步实现健康管理的精准化、个性化与可持续化，为全民健康提供更坚实的保障。