一个模型可以识别高风险人群，但这并不等于干预已经送达，更不等于疾病结局得到改善。对医院、保险机构和公共卫生项目而言，预防医疗的价值需要沿着同一条链路被记录、评价并解释。
政策支持连续服务，不等于保证采购
国务院《国民健康“十五五”规划》提出医防协同、健康管理数智化，以及商业健康保险与健康管理深度融合。国家卫健委《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》具体涉及慢病筛查、评估分级、个性化干预与随访管理。两份文件共同指向连续服务能力，但没有为某一种产品设立自动采购或统一支付资格。见来源1、2
这意味着产品不应停留在“预测了多少人”，而应让机构看到：谁进入项目、获得何种经专业人员审核的服务、在什么时间接受随访，以及哪些结局可以被可靠观察。
国外项目说明：要把服务与结果一起评价
美国 CMS 的 Accountable Health Communities（AHC）项目对超过110万人进行了社会需求筛查，并将符合条件的人连接到社区资源。其最终评估报告估计，扣除项目资金成本后的净节约约为2.20亿美元。这是特定美国项目的评估结果，不是所有预防干预的平均回报，也不能直接外推为睿禾项目收益。见来源3
CMS 的 AHEAD 模式则把预防、慢病管理和人口健康责任纳入支付改革设计。两类实践给出的共同启示是：在谈费用前，需要明确人群口径、服务交付、质量指标、观察期和费用计算方法。见来源4
从“模型有效”到“项目有效”，还差四类证据
2026年一篇心血管 AI 系统综述发现，部分研究在参与度或健康促进指标上有改善，同时指出随机试验常存在随访较短、硬终点不足、外部验证不充分等限制。这提醒行业不要把流程改进、风险因素改善和心血管事件减少混为一谈。见来源5
数据可用，还必须合法、可靠、可追溯
FDA 的医疗器械真实世界证据指南强调数据与研究问题的相关性和可靠性；它是美国监管材料的评价框架，不是中国医保或商业保险的支付准则。欧盟《欧洲健康数据空间》也将数据复用与个人控制、用途限制和安全处理一并纳入制度设计，且相关要求分阶段实施。见来源6、7
对机构下发的预防服务来说，邀请码或二维码只是激活入口。用户授权仍应与具体用途、权限范围和必要的数据处理相对应；不能因为用户进入项目，就推定机构或平台可以无限制取得其全部健康信息。
预防医疗的证据链不是一张“节约金额”报表，而是预测—干预—归因—结算讨论各环节可追溯、可解释、可复核的连接。ReHealth Core 围绕这条链路设计；具体效果仍须在真实项目中验证。
机构启动项目前，先约定五个问题
目标人群是谁？干预由谁审核和交付？哪些数据在何种授权下使用？观察期和主要结局是什么？结果由谁复核、按什么合同讨论费用？这些问题越早确定，后续评价越少依赖事后解释。
相关方法可继续阅读倾向评分匹配在预防医疗中的应用、预防医疗中的真实世界证据和为什么相关性不足以支持结算。