“人体欲得劳动，但不当使极耳，动摇则谷气得消，血脉流通，病不得生。譬如户枢，终不朽也。”《三国志·魏书·华佗传》如是说。
古往今来，很多智者贤人对运动与健康的关系都做过阐释，但鲜有人能从循证医学角度用数据证明体力活动和运动在防治疾病中的作用和效果。究其原因，一在体医两界的长期分离，二在数据方面尚没有形成统一的管理模式和方法。
“互联网+”的到来让这种情况出现了转机。通过大量数据的采集和清洗，并对数据的定义和类型进行统一，“互联网+”实现了体育、医疗数据的无缝共享和交流，二者间的有效连接得以建立，为加快推进健康中国建设提供助力。
“体医”共促健康中国
世界卫生组织（WHO）指出，体力活动不足对非传染性疾病发病率的增高有重要影响，是当前全球第四位导致死亡的危险因素。在寻找“以自然之道养自然之身”的健康道路上，运动成为全世界健康专家的共同选择。
早在20世纪后半期，“体医融合”就受到美国政府关注。21世纪初“体医融合”成为体育界和医学界研究的一个重要课题。在中国，从“上医治未病”的理念推动的全民健身运动蓬勃发展，到健康中国战略的不断推进，体医融合应运而生且不断深化。2014年，“全民健身”被提升为国家战略，2016年《“健康中国2030”规划纲要》明确提出，要通过“广泛开展全民健身运动加强体医融合和非医疗健康干预促进重点人群体育活动”。
从健康中国视角出发，“体医融合”具有更为深刻和丰富的内涵，也承载了更重要的使命。
体医融合是以解决健康问题或医疗问题为导向，组织进行科学锻炼，通过体育运动，利用非医疗手段来解决慢性病问题。具体体现为拥有丰富医疗知识的医生和拥有丰富运动科学知识的体育专业人员相结合，共同开具和监督执行运动处方。
构建体医融合这一新模式对于促进人的全面健康具有重要意义。在体育与医疗相互融合的过程中，应通过合理分工合作，探寻体医结合促进健康的有效措施和合理手段，共同在健康中国战略的引领下，把体医融合作为健康促进方式和核心手段，通过体育与医学的深度融合，运用非医疗手段改善健康，大力提高居民健康水平。
数据瓶颈
为了落实《“健康中国2030”规划纲要》，主动适应人民健康需求，2017年国家体育总局体育科学研究所成立“体医融合促进与创新研究中心”，主要任务是围绕“健康中国”主题，开展体育与医学融合相关的政策、理论和技术的创新性研究，加强成果转化，进行模式示范，推动体育产业与健康产业对接。
近年来，在体医融合的实践中，医疗部门和体育部门在各方面都在进行有益尝试，也取得了很大进展。不过，在数据方面，尚没有形成统一的管理模式和方法。
在中国，体育和医疗处于相对分离的状态，医生有专业的医学知识，但缺乏运动风险评估、运动处方制定等专业体育知识，而拥有专业运动知识和资源的体育部门又没有参与医疗过程的途径，这就造成双方的数据模式没有统一的规范，加大了在数据采集和共享过程中的成本，也不利于运动中数据的监控和运动前后的对比以及对数据结果的分析。
在体医融合中，数据的规范和统一是体医两界的难题。医疗有医疗的规范，体育有体育的规则，混在一起就错综复杂。加上资源供需匹配问题，在数据的采集和共享以及比对中，容易造成数据的缺失和浪费。
“互联网+”的创新案例
在解决一些难题时，创新性的解决方案和颠覆性技术哪个更为重要呢？尽管颠覆性技术会给我们带来面貌一新的变化，但也容易引发利益冲突，“人亦有言，进退维谷”。很多时候，创新性的解决方案更有价值，这是互联网+体医融合带给我们的新启迪。
“互联网+”体医融合提出了有效连接医疗和体育的方法。通过大量数据的采集和清洗，并对数据的定义和类型进行统一，从而实现体医融合数据的无缝共享和交流。
目前，国内的创新实践已经展开。在北京迈动健康体医融合服务中心，基于体医融合理念，利用“互联网+”和线下指导相结合的方式对“三高”和超重/肥胖人群进行了非医疗运动干预。通过4个月的指标采集、运动干预、数据清洗等，对1000人的相关数据进行了规范，并通过分析前后数据，对干预人群的运动效果进行了对比。
根据美国运动医学学会（ACSM）的运动测试与运动处方指南，先对干预人群进行医疗体检和健康体适能测试，填写风险评估问卷，确定运动风险等级以及需要改善的指标。根据上述测试的指标和运动风险等级，制定干预人群的个性化运动处方（有氧处方和力量处方）。在运动过程中，心率监控是衡量处方执行程度和适合程度的关键指标。不同需求的人群需要监控的指标也不同。
收集到的数据可归为三类：基础数据（个人信息、机构信息、设备信息）、业务数据（医学检查数据、体适能检查数据、运动风险评价数据、运动处方数据、运动处方执行监督数据）、评价数据（运动结构组成、运动负荷）。所有数据可经过互联网上传至服务器，在计算机管理系统中，医生和运动干预师可看到每位受试者的检测信息和运动数据。根据数据，可了解其身体状况，并及时调整运动处方，以满足受试者的需求。
经过运动干预，干预人群的医疗检查指标和体适能指标均发生了明显变化：在医疗检查指标中，干预人群的空腹血糖、总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白，收缩压（运动前128mmHg、运动后126mmHg）均有所下降，而有利于健康的高密度脂蛋白有些许提高（在正常范围内），舒张压保持不变。
无论是男性还是女性，体适能指标几乎均有改善。其中，最大摄氧量、握力、坐位体前屈、闭眼单脚站立、肌肉量均有所增加，脂肪量有所降低，选择反应时没有变化。
相关专业人士认为，之所以有上述改善，和干预人群的日常运动数据管理有重要关联。首先，要依靠互联网的便利，依据医疗指标和体适能指标进行人群筛选、制定个性化运动处方，并在运动过程中实现对干预人群的医务监督。此外，还要根据运动中的数据和运动后医疗指标、体适能指标的变化及时调整运动处方。
随着体医融合组成部分的不断完善，数据类型也在不断增多，建立体医融合数据规范和管理标准的重要性不断凸显，同时也要通过大量的试验来不断完善标准，从而使体医融合获得更大发展。