思路分享：制定最適合你的體檢項目 - 少數派#
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Highlights#
有效體檢就是解決兩個問題，一個是檢什麼，另一個是檢後做什麼。 ⤴️ ^4986dd37
得利用概率，去看看最可能發生的問題是否已經有了壞苗頭就好。 ⤴️ ^3a104063
從疾病風險結果反推體檢項。 ⤴️ ^b56c953c
風險因素 = 性別 / 年齡 + 工作狀態 + 生活狀態 + 既往體況 + 家族病史 + 癌症篩查 ⤴️ ^bf81f1bc
在沒有什麼醫學背景和健康管理經驗的情況下，如何判斷這些因素可能產生的潛在疾病風險呢？至少從 2023 年起，可以嘗試利用最新的 AI 大模型能力（國內的各家大模型都可以使用，可以選擇自己溝通最順暢的）來搞定這件事。幾乎沒什麼上手難度，我舉一個例子。
性別 / 年齡：男性，50 歲
工作狀態：普通內勤白領，辦公內容主要是坐在電腦前，每日辦公 8-10 小時
生活狀態：運動不多（每月兩三次），愛吃辣，愛吃肉，不愛吃菜
既往體況：過往檢查異常項有血壓偏高、心電圖提示鈣化和房顫、尿酸高、肝部有囊腫、甲狀腺結節
家族病史：母親結腸癌
無論使用哪個模型，可以將上述內容輸入，並給出 AI 輸出的要求。一個簡單的 prompt 供參考，你可以自行探索和調整：
我將輸入給你：性別、年齡、工作狀態、生活狀態、既往體況、家族病史等信息，請生成一個全面的檢查項目表格。確保表格涵蓋所有可能的風險因素、對應可能的高風險疾病和對應疾病的早篩檢查項目，包括但不限於心血管疾病、糖尿病、肝臟疾病、甲狀腺問題、慢性病，以及任何相關的遺傳性健康風險。檢查項目應詳盡、具體，並考慮到個人的生活和工作環境對健康的潛在影響。
這是 GPT 返回給我的內容，上邊是一次性輸入後拿到的輸出。
當下我個人會利用 AI 精細化逐一溝通風險項。比如我會具體的諮詢該年齡生活工作習慣下，可能存在的高風險疾病有哪些，回答後，讓它基於這些疾病給出體檢早篩的項目，最終整理成表格，下邊是多輪對話後的結果。
通過這種方式獲取到的體檢項，就可以對照體檢套餐，看看本次套餐覆蓋了上述哪些疾病，哪些沒有覆蓋。就能夠做到個性化的調整。我個人覺得，你越事無巨細的告知它，它也會更加有針對性的分析可能存在的風險，並給出要做哪些項目的建議。
我根據女友父母的既往體況，和 GPT 進行了比較深入的溝通，尤其是針對既往症相關的疾病風險梳理，整理出了下方的內容（非 GPT 直接輸出）。
⤴️ ^81fdfcf1
牛逼！！！這個簡直就是對醫療方面的知識不太了解的情況下 AI 診斷的極致應用，這才是 AI 的正確用法！
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文章代表作者個人觀點，少數派僅對標題和排版略作修改。
又到了一年一度為爸媽囤體檢套餐的時節，這篇內容本來計劃雙十一發，但如果我自己沒有完整的驗證一輪可行性的话，容易帶來一些誤導。所以雙十一我根據下方內容為女友父母購買了體檢套餐，並且讓他們完成了體檢，進行了一些思路上的小優化後，最終形成了本篇內容。
相比兩年前的那篇文章，這篇內容不是傻瓜版方案，而是需要你自己動手花一些時間，整理出最適合的體檢項目。在按下方的方式做完這件事，我才第一次比較清晰的能夠認識到他們身體具體的風險因素，並開始針對異常項，在日常做精細化管理。
體檢肯定是有用的#
在各大平台檢索後，我的感受是很多人對體檢有個誤區：
每年體檢報告大夫都說沒啥事，怎麼就突然生大病了，體檢沒用，小病沒事兒大病查不出。
體檢肯定是有用的，如何發揮關鍵作用體現在兩個動作，一是體檢項的選擇，二是體檢後的異常項關注。
舉個例子，50 歲人群，體檢項只有最基本的內外科、血常規、肝腎功能、腹部超聲，這種情況下是很難查出這個年齡段可能高發的潛在冠脈狹窄、動脈斑塊問題，就容易出現這些指標看起來都正常，但可能突然有一天胸痛，緊急支架。這就是第一種情況，體檢好像沒有查出相關潛在風險。
近些年會發現一些癌症的發病率在提升，同時臨床治癒率也在上升，除了新藥物研發的作用外，有效的體檢能發現很多早癌，早癌的治癒率很高，所以同時提升了癌症發現數量和治癒數量。而發現得早，就是體檢的核心意義。
有效體檢#
== 有效體檢就是解決兩個問題，一個是檢什麼，另一個是檢後做什麼。== 生不生病是個概率遊戲，至今沒什麼妙招能一步攻克，我們也不必焦慮到體檢需要覆蓋身體的方方面面，得利用概率，去看看最可能發生的問題是否已經有了壞苗頭就好。
「基礎體檢項選擇」#
絕大部分時候我們是已經看到了一份體檢套餐，密密麻麻的項目讓人眼花繚亂，很難判斷這份套餐是否合理。而我這兩年根據自己的各種經驗總結的邏輯是：== 從疾病風險結果反推體檢項。==
先不考慮體檢項本身，而是先搞清楚自身可能存在的風險疾病，再從疾病早篩所需要檢查的項目入手，就能夠清晰的知道我做了這些體檢項，排查了哪些可能的疾病。
每個人的體況不同，如何清楚自身的所有疾病風險，我總結了一個初版公式：
== 風險因素 = 性別 / 年齡 + 工作狀態 + 生活狀態 + 既往體況 + 家族病史 + 癌症篩查 ==
這個公式裡只有癌症篩查是相對有準確統計數據相對標準化的（後面會有單獨章節）。其他因素相對而言會更個性化。
== 在沒有什麼醫學背景和健康管理經驗的情況下，如何判斷這些因素可能產生的潛在疾病風險呢？至少從 2023 年起，可以嘗試利用最新的 AI 大模型能力（國內的各家大模型都可以使用，可以選擇自己溝通最順暢的）來搞定這件事。幾乎沒什麼上手難度，我舉一個例子。==
== 性別 / 年齡：男性，50 歲 ==
== 工作狀態：普通內勤白領，辦公內容主要是坐在電腦前，每日辦公 8-10 小時 ==
== 生活狀態：運動不多（每月兩三次），愛吃辣，愛吃肉，不愛吃菜 ==
== 既往體況：過往檢查異常項有血壓偏高、心電圖提示鈣化和房顫、尿酸高、肝部有囊腫、甲狀腺結節 ==
== 家族病史：母親結腸癌 ==
== 無論使用哪個模型，可以將上述內容輸入，並給出 AI 輸出的要求。一個簡單的 prompt 供參考，你可以自行探索和調整：==
== 我將輸入給你：性別、年齡、工作狀態、生活狀態、既往體況、家族病史等信息，請生成一個全面的檢查項目表格。確保表格涵蓋所有可能的風險因素、對應可能的高風險疾病和對應疾病的早篩檢查項目，包括但不限於心血管疾病、糖尿病、肝臟疾病、甲狀腺問題、慢性病，以及任何相關的遺傳性健康風險。檢查項目應詳盡、具體，並考慮到個人的生活和工作環境對健康的潛在影響。==
== 這是 GPT 返回給我的內容，上邊是一次性輸入後拿到的輸出。==
== 當下我個人會利用 AI 精細化逐一溝通風險項。比如我會具體的諮詢該年齡生活工作習慣下，可能存在的高風險疾病有哪些，回答後，讓它基於這些疾病給出體檢早篩的項目，最終整理成表格，下邊是多輪對話後的結果。==
== 通過這種方式獲取到的體檢項，就可以對照體檢套餐，看看本次套餐覆蓋了上述哪些疾病，哪些沒有覆蓋。就能夠做到個性化的調整。我個人覺得，你越事無巨細的告知它，它也會更加有針對性的分析可能存在的風險，並給出要做哪些項目的建議。==
== 我根據女友父母的既往體況，和 GPT 進行了比較深入的溝通，尤其是針對既往症相關的疾病風險梳理，整理出了下方的內容（非 GPT 直接輸出）。==
「癌症早篩體檢項選擇」#
整理完基礎項，就可以看看一個獨立的部分 —— 癌症早篩。
至今都很難做到談癌不色變，甚至在我看來，為中老年群體體檢，一個非常重要的目的就是癌症早篩。無論哪種癌症只要能在早期發現，生存率都會比較可觀。
那如何判斷哪些癌症需要篩查，根據權威數據，關於中國惡性腫瘤發病相關數據統計可以這樣獲得：國內有一家《中華腫瘤雜誌》期刊，它會不定期發布一篇文獻，說明中國惡性腫瘤流行情況。
打開中華醫學期刊全文數據庫，檢索惡性腫瘤流行數據，將看到 2023 年發表基於 2016 年數據的最新流行研究。可能有人會覺得 2016 年的數據比較老，不過我個人的理解是，我要用這個數據做什麼，其實只是需要一個列表：中國人最經常患或身故風險高的癌症有哪些。所以只要能夠反應一個最新趨勢即可。2016 年的完整數據，在 2023 年完成統計分析和發表，對於普通人來說足夠用。如果你需要查詢具體某一種癌症相關的內容，會有更新的數據作為支撐的文獻，可以按需搜索。
基於這篇文獻，我提取出了幾組惡性腫瘤死亡率排名前十的數據，分別是按性別維度，和按區域維度。使用方式就是根據自身情況按性別和所在地域篩選出高發惡性腫瘤。
文獻中既有發病率和死亡率兩個維度的統計數據，於我個人而言，體檢篩查的場景下，自然更加在意惡性程度更高、預後差即死亡率高的那幾個。從結果可以看到，城市男性和農村男性的腫瘤種類一樣，只是順序不同，而農村女性與城市女性在腫瘤種類上略微有所不同。
有了上述信息，下一步就是明確篩查手段，我參考了國家癌症防控平台以及特定癌症的篩查指南（搜索引擎搜索癌症名稱 + 診療指南），找到對應合理的檢查項目。下方的表格就是我整理後的結果，關於頻率，我是按 65 歲以上人群的常規建議給的。如果是 40 歲、50 歲、55 歲，針對首次無異常而有輻射的項目可以適當拉長篩查時間，2-5 年重新復查（基於體況）即可。
套餐選擇#
基礎項和防癌早篩項目全部整理完後，就到了套餐匹配，在本次的邏輯下，這個步驟就變成了最機械的動作，就是匹配。不過這件事對於不同預算的群體來說，思路可能有所不同。
預算很高（3000-10000）：建議直接到三甲醫院體檢中心按需求定制體檢項目，醫院的核心優勢有兩個，一個是檢查醫師會更為專業，甚至能在報告中直接給出臨床診斷，二是如果真的查出些問題，在後續問診、甚至住院過程中，相同的檢查項無需二次再做，醫院相信自己的檢測結果，但對於體檢中心的結果，醫生通常會參考，但仍然需要重複檢查。
預算正常（1000-3000）：大部分檢查項放在體檢中心，個別項目醫院篩查，比如腸胃鏡、增強 CT 等。在父母願意腸胃鏡的情況下，不要選擇膠囊腸胃鏡，取不了病灶、切不了息肉、還貴。如果父母不願意腸胃鏡，可以選擇這兩年比較火的常衛清檢測盒。這類檢測盒的特異性核心在結腸癌上，但如果腸胃有炎症、潰瘍、息肉等，就很難檢測出，算是一種兜底方案。
中低預算（1000 以內）：項目選擇上重點關注既往症、生活工作習慣等導致的高風險疾病，多餘的預算放在癌症早篩的前三項或前五項。
有個省錢的小細節，關注父母社保所在地的醫保政策，看看年統籌額度支持哪些場景，如果支持門診統籌，額度有個 1000、2000 的，那麼一些放射、內鏡項目就可以選擇在醫院掛號做，能省一些錢。比如這次女友母親的退休職工醫保做腸胃鏡，總額 1900，統籌後自費不到 300，當然這一個項目基本用掉了她所有的統籌額度。
體檢報告解讀#
上邊大量的篇幅講了如何選擇體檢項目，第二部分要聊的就是體檢報告異常項的解讀。在我這兩年的各種體檢報告解讀服務體驗下來，除非是一個對你個人有著長期了解的人，否則整體服務都比較機械式，聽上兩個感覺我也能幹這個活。並且現在還有了 AI 加持，如果你不嫌麻煩，其實可以將異常項都摘錄出來，讓 GPT 給你一些建議，重點的溝通放在哪些異常項需要到專科門診問診。這樣你在就診前差不多能夠知道可能的病是什麼，可能要做哪些檢查進一步明確，加上大夫的專業性，能夠對這個異常項有一個清晰明確的認識。
我個人總結出了幾個基本邏輯，供參考：
異常指標做對比：連續 2-3 年的檢查報告，將異常項放在一起做對比，關注異常值、描述有怎樣的變化。
如果是血液生化等功能性指標，相同指標連續 2-3 年均異常，則需要擇期醫院就診排查；相同指標突然異常，可關注自身症狀，有症狀務必醫院排查，無症狀但個人謹慎可調整生活方式 1-2 月後單獨復查指標，心態比較好則可選擇 1 年後體檢再看。我個人的報告閱讀經驗，肝功能、腎功能、尿常規、尿酸、血脂是比較容易產生異常的情況，但也是和日常生活方式息息相關的指標，如果最近一年「作」得比較厲害，在這些指標異常時，就是一種黃燈警告，需要及時調整。如果是超聲、放射等報告，異常內容的對比核心看描述和大小，比如結節、囊腫大小如何變化，描述的話語上是否有變化，如果結節、囊腫連續兩年增大，則最好開始在醫院隨訪就診，大夫將能給出更精確的復查周期。如果結節、囊腫的描述發生變化，比如去年只有大小描述，其他正常，今年描述中增加了「磨玻璃」「點狀強回聲」「鈣化」等字眼，無論是 AI 還是大夫，都会針對這些字眼更為謹慎或者說定期復查就變成了一個確定性的事情。
多指標合併：針對同一個部位，生化與超聲 / 放射單獨看可能都只是一種可能性，可重視也可下個周期再說，但合併看就有可能會更多信息。
比如甲狀腺，超聲提示有個結節，此時如果甲狀腺功能指標正常，那麼大概率觀察即可，而如果甲狀腺功能指標異常，則一定需要醫院專科就診隨訪大概率會存在「甲亢」「甲減」；再比如肝腎，超聲提示有囊腫、結石、鈣化灶等，如果生化指標正常，則可觀察，如果生化指標不正常，則需要醫院隨訪就診。
既往症合併：如果過去已經有某項疾病，體檢中的項目可以順便當作一次復查或相關項篩查。
比如因骨質疏鬆或其他相關疾病服用某些藥物時，血鉀、血鈣、肝腎功能都有可能因為服藥而出現異常，日常吃藥時不太會關注此類情況，也很少會謹慎到用藥一兩個月復查肝腎功能，體檢可以順便基於當前用藥進行一個評估。
再比如三高、冠心病等慢性病，此類疾病通常需要長期服藥，並且也會忽略復查，有三高等疾病的人體檢就可以重點關注一下相關指標在服藥的情況下是否在合理正常的範圍內。這裡的正常指基於患者體況，比如冠心病患者的血脂的正常值就需要比標準正常值再低一些；痛風患者的尿酸值就需要比正常值再低 50-100 才更為穩妥。如果體檢結果發現相關指標沒有達標，醫院就診換藥、復查就是必須的，切忌自行配藥調藥，網絡發達，可以隨便搜一些自我診斷最後追悔莫及的例子。
諱疾忌醫是這個階段很多人的心態，我有一個小感受可以分享給你，沒什麼明顯症狀時發現的問題，可能才是真正的病早期、亞健康風險期，在這個階段很多問題可以通過真正意義上的「不打針、不吃藥、無需保健品」方式痊癒，還身體健康穩態。
生病是概率，而很多時候這個概率可以人為控制到最低，剩下的再交給命運。
尾巴#
過去在體檢問題上我也喜歡伸手黨，喜歡現成的體檢方案，最好鏈接都發給我，但在這一年的各種經歷後，我逐漸感受到疾病預防的關鍵是什麼，只有對自己的身體狀況充分清晰、對自身疾病情況充分熟悉和理解，才能真正的獲得合理高效的醫學建議，才能真規避疾病風險，這些事情確實很耗費精力，並且需要認真不偷懶的對待才會有好的效果。雖然長期的健康管理道阻且長，但的確可以先從為自己為家人規劃一次合理的體檢開始。
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