北京大学2020年成立全球健康发展研究院（全健院），聚焦全球健康与人类文明的重大主题。成立5年来，北大全健院全力以赴进行交叉学科的联合攻关，通过人工智能、机器学习与系统工程和人文社科的高度融合，于2025年10月成功构建了全球首个基于人工智能大模型的“星球健康坐标系统”（Planetary Health Axis System -- PHAS），作为中国贡献的全球公共品，为促进人类健康和文明繁荣提供了坚实的科学方案，得到国际社会高度肯定和积极反响。北京大学的科学研究实践表明，以高校为载体的科研创新能够为构建“人类卫生健康共同体”提供科学支撑和解决方案，是中国参与全球治理、贡献中国智慧的重要体现。
一、人类卫生健康共同体的理论内涵与时代意义
“人类卫生健康共同体”理念深刻洞察了全球化背景下各国命运休戚与共、紧密相连的现实，科学回答了“为什么构建人类卫生健康共同体、如何构建人类卫生健康共同体”的时代之问，为应对全球公共卫生危机、完善全球健康治理体系提供了中国智慧和中国方案。其核心内涵在于超越地缘政治博弈与零和思维，倡导一种以全人类整体利益为依归的崭新价值观，强调全球健康治理的协同性、公平性和可持续性。它旨在通过前所未有的国际团结与合作，整合全球资源、技术与知识，共同应对传染病大流行、慢性病负担、卫生资源不均等跨国界健康挑战，最终建成“人类卫生健康共同体”。
在此大背景下，北京大学于2020年成立了全球健康发展研究院（北大全健院）。作为北京大学前沿交叉学科平台，北大全健院肩负着践行与深化这一理念的历史使命。北大全健院不仅致力于理论阐释与政策研究，更聚焦于将顶层设计转化为可操作、可量化、可评估的实践范式。为此，北大全健院创新性地提出了“星球健康坐标”这一前沿框架，这是对“人类卫生健康共同体”理念的深度学理诠释与关键技术响应。
“星球健康坐标”范式的革命性在于，它突破了传统公共卫生只聚焦于人类个体与群体健康的范畴，以一种整体性、系统性的世界观，将人类健康（Human Health）、环境健康（Environmental Health）、物种健康（Species Health）与社会健康（Societal Health）置于一个相互关联、相互作用，且共同受到星球边界约束的统一分析框架内。它科学地论证了人类的健康福祉与生态环境系统的完整性、生物多样性的丰富性以及社会经济的稳定性之间存在着不可分割的内在联系。例如，砍伐森林可能导致人畜共患病的溢出；化石燃料驱动的发展模式通过气候变化加剧热浪与粮食危机；而社会低效则会让人群对健康冲击的抗性减弱。
正是基于这一深刻认知，北大全健院将“星球健康坐标系统”打造为赋能“人类卫生健康共同体”建设的核心引擎与战略性基础设施。PHAS是一个由人工智能驱动的、动态演算的星球级宏观数字孪生系统。作为研究院五年发展历程中最具代表性的科技突破，PHAS通过集成超过48000个关键变量，首次实现了对四大健康维度全景式进程的实时追踪、动态评估与智能模拟。它将宏大的理念转化为清晰的数据流、可验证的关系图谱和可量化的风险度量，使抽象的健康共同体概念变得可感知、可度量、可管理。
因此，北大全健院以“人类卫生健康共同体”为纲领，以PHAS这一旗舰项目为核心抓手，成功地将“星球健康坐标”这一前沿框架落实为全球治理的公共产品，为破解全球健康治理的集体行动难题提供了新思路、新方法与新工具，开创了全球健康发展的新范式。
二、星球健康坐标系统（PHAS）
在北大全健院宏伟的使命蓝图中，星球健康坐标系统是承载其核心理念、汇聚其全部战略资源的系统工程与核心抓手。它代表着全健院对“人类卫生健康共同体”与“同一健康”理念的尖端科技响应，是全球首个将人工智能、大数据分析与星球健康系统科学深度融合的复杂巨系统。
PHAS的诞生，源于一个根本性的认知：面对人类日益严峻的健康挑战——从人畜共患病大流行到气候敏感型疾病激增，从抗生素耐药性蔓延到环境污染导致的健康不平等——传统的数据分析工具和线性思维模式已显得力不从心。我们迫切需要一种全新的“数字罗盘”和“决策实验室”，能够实时、动态、系统地洞察人类文明与地球生态健康之间错综复杂的相互作用。PHAS正是这一时代呼唤的产物，它旨在将抽象的理念转化为可量化、可操作、可模拟的科学体系，为全球治理从“被动响应”转向“主动塑造”提供革命性的基础设施。
（一）构建星球健康的“宏观数字孪生”
PHAS的系统架构设计哲学源于其整体性的星球健康观。区别于将健康问题割裂看待，PHAS构建了一个多层次、多维度、相互关联的“宏观数字孪生”模型，旨在镜像模拟真实世界的复杂性。其核心架构建立在四大相互依存、动态交互的坐标轴上，形成了一个全面的评估框架。
一是人类健康（Human Health）轴。此轴超越了传统的发病率和死亡率统计，采用了一个更现代化、更全面的测量框架。它精准追踪包括：第一，人类的生存与死亡。对不同年龄性别结构的全死因死亡率进行系统性的计量。第二，疾病负担。不仅涵盖传染病（如COVID-19、艾滋病、结核病），更深入监测慢性非传染性疾病（NCDs）的时空分布与风险因素。第三，生命质量。将健康与存活相结合，切实度量每一单位个体生命年的健康水平。第四，健康行为与健康教育。将人类个体非社会性行为可能影响健康的饮食、运动、睡眠等要素纳入体系。
二是物种健康（Species Health）轴。此轴是PHAS范式创新的关键之一，它将非人类物种的健康状况正式纳入全球健康治理的视野，直指人畜共患病溢出与生态系统稳定的根源。第一，生物多样性。整合世界自然保护联盟濒危物种红色名录等数据，监测关键物种的存续状态。第二，人畜共患病。通过分析土地利用变化、野生动物贸易数据与气候变量，构建机器学习模型，预测如禽流感、埃博拉等疾病从动物传染至人类的潜在高风险地区，实现真正的前瞻性预警。第三，农业和作物。追踪植物相关的健康水平，特别是与食品安全相关的关键作物。第四，微生物健康。包括环境微生物、致病微生物等可能影响星球健康的潜在威胁和资源。
三是环境健康（Environmental Health）轴。此轴量化了人类赖以生存的自然环境的压力与变化，是连接人类活动与健康结局的桥梁。第一，气候的稳定性与变化。精细测算气候变化和极端气候异常等气候健康要素。第二，污染水平。包括PM2.5、二氧化氮、臭氧等空气污染；化学污染物、塑料微粒对水体和土壤的污染；重金属和氮、磷的海洋污染等。第三，自然资源消耗与生态足迹。动态计算各国、各地区的碳足迹、水足迹、土地占用情况。
四是社会健康（Societal Health）轴。此轴度量人类的社会性行为对星球健康系统的影响，是前三项健康的重要补充。第一，经济发展。包括生产总值、工业产品、资源消耗、发电量等关键信息。第二，技术进步，特别是全要素生产率、关键技术突破、产业能耗等指标。第三，社会效率与治理。尝试度量政府治理效能、社会信任度、社区凝聚力等软性指标对公共卫生应急响应和健康项目等执行效果的影响。第四，地区冲突与压力。监测地缘冲突的风险与损失。
这四大坐标轴并非孤立存在，而是通过一个由人工智能驱动的“系统集成引擎”进行动态耦合。该系统实时数据源涵盖全球公开宏观指标、学术研究产出等所有公开可访问宏观数据。具备强大的政策模拟与干预效果预测功能。
（二）引领数据驱动的健康治理革命
PHAS的创新性不是单一的，而是系统性的、范式层面的，主要体现在三大技术突破上。
一是面向文明永续的范式突破，革除由于“贴现求和”带来的代际歧视和政策短视。PHAS的度量建立在从一个全新的经济学最优控制理论得到的控制下。这个新的最优目标突破了既往为了追求技术收敛而引入的折现体系，转而使用基于遍历理论而形成的长时间社会平均总福利作为优化目标。这样的最优控制避免了折现体系中忽视远期价值、诱导短视决策的根本缺陷，进而使PHAS得以使用综合考虑各代际长期总福利表现的权重系统。
二是突破性的数据整合能力，从“选定数据”到“全量数据”。传统研究高度依赖结构化、标准化、往往滞后的良定义数据。PHAS的革命性在于其“数据集成”理念，打破了数据源的壁垒，将一切公开可用的非结构化、半结构化宏观数据都纳入分析视野——借助循环式数据-模型同训练集成方法。这种“全量数据”策略极大地拓展了知识的边界，能够捕捉到传统方法无法看到的微弱信号和隐含趋势。
三是人工智能驱动的知识发现与校准，从“描述统计”到“智能诊断”。PHAS的核心引擎是一个持续学习的人工智能系统。第一，机器学习与预测建模。应用图上因果推断神经网络、非对称维度扩增等算法，发现变量间非线性的、长通路的相关关系，例如识别出某种特定的气候变化模式与疟疾传播范围扩大的超前关联。第二，专家反馈校准机制（Human-in-the-loop）。为避免“垃圾进、垃圾出”和人工智能“幻觉”，PHAS建立了一个全球专家网络。人工智能和深度学习的过程分析结果会以一定的训练步数为周期输出0-1问题，并提交给来自不同领域的科学家进行验证和反馈，这些专家的修正意见又反过来用于训练和优化人工智能模型。这种循环确保了系统产出结果的科学性和可信度，实现了机器智能与人类智慧的完美结合。
四是沉浸式的可视化与交互体验，从“静态报告”到“动态沙盘”。PHAS极富前瞻性地将复杂数据转化为直观洞察。其前端不是一个布满数字的表格，而是一个动态、可交互的全球健康“数字沙盘”。用户可以通过交互式的多维统计图表，直观查看全球不同健康指标的“压力分布图”。支持多指标复杂通路分析，例如气候异常对人类健康损失的全通路分析，可以有效识别出整个网络中最脆弱的环节。其交互式模拟功能允许用户调整政策参数，分布式地预测星球健康和其他关键指标在未来的变化。这种设计增加了模型结果的可理解性，使决策者、研究者甚至公众都能理解系统性的挑战与解决方案。
三、政策启示与未来方向
北大全健院的创新实践，特别是“星球健康坐标系统”的研发与应用，不仅是一项技术成就，更对全球和国家的健康治理范式转变提供了深刻且可操作的政策启示。其实践经验指向一个核心结论——未来的健康政策必须是系统性的、前瞻性的和协同性的。
（一）推动星球健康指标纳入全球与国家治理核心框架，实现考核体系的范式革命。当前全球及各国的健康治理考核体系（如联合国可持续发展目标SDGs、各国的健康规划）多侧重于单一、滞后的人类健康结果指标。全健院的实践启示，必须将星球健康的理念操作化、指标化，并纳入最高层面的政策考核体系。
在全球层面，应积极倡导将PHAS所整合的“人类-环境-物种-社会”健康核心指标，作为SDGs框架下的补充性评估框架或新一代“超越GDP”的进步衡量标准。这能推动各国政府从追求孤立的经济增长，转向追求人与自然和谐共生与健康发展。在国家层面，建议将类似的综合性健康指标纳入“健康中国2030”及后续战略的考核体系，引导地方政府摒弃以牺牲环境换取短期健康收益的旧模式，转而投资于气候适应性卫生系统、生物多样性保护、绿色产业等带来长期健康红利的领域，实现真正的可持续发展。
（二）创新国际合作模式，将全球健康发展融入“一带一路”。中国在健康扶贫、公共卫生应急和初级卫生保健方面积累了中国特色的实践经验。全健院的国际合作模式表明，应更主动地依托“一带一路”倡议的平台，将其从基础设施的“硬联通”拓展至全球健康的“软联通”。
通过与共建国家共享PHAS平台、合作开展本地化的星球健康评估、派遣公共卫生专家等方式，将中国行之有效的技术方案和治理经验进行适配性转化和推广。这能增强中国在全球卫生治理中的“软实力”，将“一带一路”建设成为一条普惠包容、韧性可持续的“健康之路”。
（三）培育跨学科创新生态，激发持续引领的源头活水。北大全健院的诞生与发展本身就得益于跨学科的融合。要维持其领先优势并催生更多类似PHAS的突破性创新，必须从机制上保障交叉研究的活力。
建议由政府、企业和社会资本共同出资设立“全球健康交叉研究创新基金”，专门支持数据科学、人工智能、环境科学、社会科学与医学交叉融合的先锋研究项目。该基金应重点倾斜于青年学者，鼓励他们打破常规，开展具有突破性的前沿探索，为全球健康治理的持续变革储备最核心的智力资本。
展望未来，北大全健院将继续深耕厚植，其方向明确而坚定。一方面，深化PHAS的应用深度与广度，将其从评估预测工具升级为赋能基层决策的“操作系统”，并拓展其在抗生素耐药性（AMR）治理、心理健康危机干预、健康城市设计等新场景中的应用。另一方面，引领人工智能在全球健康中的创新革命，探索大型语言模型（LLM）在公共卫生知识整合与推理、人工智能驱动的个性化预防方案等前沿领域，让人工智能成为构建“人类卫生健康共同体”道路上最强大的加速器，持续为世界提供科学可靠、务实可行的中国智慧与中国方案。
（作者：刘国恩，北京大学全球健康发展研究院院长、北京大学国家发展研究院经济学长江学者特聘教授、中国医学科学院学部委员；陈尔默，北京大学全球健康发展研究院PHAS首席科学家，北京大学博雅博士后；赵秋运，北京大学全球健康发展研究院发展合作部主任，研究员；刘猛，北京大学国家发展研究院博士后、北京大学全球健康发展研究院研究学者）
