个性化健康管理是指正常健康个体的健康管理，而病人或慢病患者的管理是疾病管理或病人的健康管理。前者无需医疗干预，如服用各种药品等，最佳干预方式是微调健康生活方式；而后者则是遵从医嘱的医疗保健，包括按时服药和监测疗效和可能出现的不良反应或副反应等。
正如前文所述"Sick-care"(疾病管理)和"Health-care"(健康管理)的区别，很多慢病患者希望通过疾病管理转变成为正常健康人，而越来越多正常健康人更希望一直保持健康。
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消费者个性化健康管理和预测疾病迹象是长寿医学的核心组成部分，通过整合生物样本、生活方式评估、多模态数据和人工智能(AI)算法，为健康个体提供真实世界数据驱动的健康状态洞察，优化健康管理并延长活力和健康寿命。
长寿医学领域聚焦于多组学平台技术开发，包括基因组学、蛋白质组学和代谢组学等融合，创建全面的健康档案，现在又扩展至暴露组学。
通过解析复杂生理指标数据和健康参数以及衰老趋势，这些长寿评估平台为用户提供个性化的健康长寿建议。
例如，基于血液和遗传数据的AI算法可以预测生物年龄，评估健康风险，指导健康生活方式和医疗级预防干预。然而，一些方法尚未完全获得临床验证，长寿医学行业仍在探索更深层次、更具有特异性的衰老生物标记，为临床和生物技术应用提供技术和科学支撑。
长寿医学行业新兴发展
消费者个性化预测诊断不仅为个人健康有效管理提供了辅助工具，也吸引了投资者关注。初创企业致力于将科学研究与实际应用相结合，尤其是那些基于大型生物库数据开发有深度证据的长寿方案的企业，展示了巨大的市场潜力。
长寿领域初创企业案例
Glycan Age：通过分析免疫球蛋白糖基化模式评估生物年龄。
TruDiagnostic：提供分析90万甲基化标记的生物年龄测试。
Lifeforce：根据生物标记生成健康评分并制定个性化长寿计划。
Deep Longevity：利用血液预测生物年龄。
Humanity Health：通过健康评分为用户提供个性化抗衰老建议。
总之，我们正在密切关注长寿医学领域的最新进展，旨在推动个性化健康长寿管理，包括精准化、科学化主动干预，为长寿研究和健康产业创造无限的可能性。
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