我们常说“年龄只是个数字”，但在医学与系统生物学视角中，真正决定健康状态与疾病风险的，是个体的生物学年龄（Biological Age）。
一项近期发表于《Nature Medicine》的重磅研究，首次基于超大规模电子健康记录（EHR, Electronic Health Records）构建了覆盖从婴儿期到老年的全生命周期生物时钟模型——LifeClock，这项研究清晰地告诉我们，身体的“时间进程”早已隐藏在日常体检数据中。
▍ 这意味着：你 10 岁时的一次普通体检，可能已经暗示了 50 岁时的健康走向。
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从“混沌数据”到“数字孪生”：
AI 如何真正读懂健康？
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过往的“生物钟”研究大多存在明显局限：
● 主要关注成年人，忽视儿童发育阶段
● 依赖昂贵的基因组或多组学技术
● 与日常健康管理脱节，难以落地应用
而 LifeClock 的突破，正是建立在最“普通”、却最具可及性的临床数据之上。
研究团队整合了来自约 968 万人、2463 万次的临床就诊记录的纵向数据，涵盖血常规、肝肾功能、代谢指标等常规项目，训练出一个专为医疗数据设计的时序模型——EHRFormer。
它像一位高明的“健康翻译官”，能处理医疗数据中的常见难题：
● 数据不完整性：并非每次检查都包含所有项目
● 标准不统一性：不同医院和仪器间的差异
● 变化趋势个性化：每个人身体变化轨迹的独特性
与传统方法不同，EHRFormer不只关心单次检查结果是否异常，而是关注你的身体正朝着哪个方向变化。通过这种方式，系统为每个人构建了一个持续更新、多维动态的“数字健康孪生体”——即AI世界中的另一个你。
EHRFormer 的架构与纵向临床数据分析应用
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人生有两套“时钟”：
发育与衰老，轨迹完全不同
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研究明确区分了人生的两个阶段：
儿童期（<18岁）：发育钟
生物学特征：成长与成熟
关键指标：低天门冬氨酸氨基转移酶、高肌酐、高总蛋白
临床价值：预测发育迟缓、性早熟、营养不良、肥胖等成长相关风险
成年期（>18岁）：衰老钟
生物学特征：器官功能衰退
关键指标：高尿素、低白蛋白、高红细胞分布宽度
临床价值：与糖尿病、高血压、冠心病、中风、肾功能衰竭等风险相关
全生命周期生物年龄（BA）预测模型及儿童与成人阶段的关键特征
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看见未来：AI 如何提前十年预警疾病？
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当模型被用于预测疾病风险时，结果更令人震撼：
● 仅凭 12 岁之前的体检数据，就能对成年后肥胖、哮喘、癫痫等风险进行分层
● 基于 40 岁左右的数据，可预测未来冠心病、中风、帕金森等疾病的发病可能性
● 对多种疾病的预测准确度（AUC）达 0.8-0.95 以上
更值得关注的是：生物年龄明显偏老（超过同龄人3个标准差）的人群，未来疾病患病率显著上升——
● 肾衰竭风险最高可达 37.7倍
● 低血压风险高出 9 倍
● 糖尿病风险增加 3.00-3.75 倍
● 心肺疾病风险与cTnT升高、血钾升高、血氧饱和度降低显著相关
▍ 这意味着：在症状出现之前的数年甚至数十年，风险早已写在身体的“变化轨迹”中。
基于 EHRFormer 的疾病预测模型在 CHAI-Internal 队列中的表现与累积风险分析
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健康产业的范式转变：
从“治已病”到“管趋势”
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这项研究不仅具有医学价值，更为健康管理行业带来深层启发：
体检理念转变：
从“看是否异常”转向“评估生命节奏”
抗衰理念升级：
从“模糊概念”转向“可量化指标”
慢病防控革新：
从“发病后治疗”转向“提前十年干预”
健康管理转型：
从“通用方案”转向“个性化路径”
最关键的启示是：
▍ 我们不一定需要依赖昂贵的高端检测。大量关乎生命进程的信息，本就隐藏在常规、可及、低成本的体检数据中。
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如果血液在记录“衰老轨迹”，
那尿液又在讲述什么？
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既然血液能描绘生命节律，那么尿液是否也藏着自己的"生物时钟"？那些反映代谢、炎症与器官功能的尿液代谢物，是否正在悄悄记录身体的长期变化轨迹？
从“疾病已发生”走向“变化正在发生”，从延长寿命转向延长健康寿命（Healthspan），正是未来精准健康管理的核心方向。
在这样的理念下，泌秘™ 的探索路径与 LifeClock 的逻辑高度契合。
泌秘™ 并非单点检测，而是通过对尿液代谢物图谱的系统分析，评估个体的「泌秘·生物年龄」及其背后的代谢与功能状态，帮助更早感知身体节律的偏移，在明显衰退出现前，捕捉潜在风险信号，为饮食、生活方式与个性化干预提供科学依据。
如果说 LifeClock 构建的是一条基于血液与纵向记录的「宏观生命时间轴」，那么泌秘™ 打造的，正是从尿液代谢出发，聚焦于泌尿与代谢系统维度的「微观生物年龄雷达」。
这，正是泌秘™ 希望参与构建的全新健康管理方式。
