人口老龄化挑战长远而深刻,伴随疾病谱向慢性病为主转变,传统的“以疾病为中心”的治疗模式向“以人的健康为中心”的健康管理模式转变。与此同时,人们日益增长的个性化健康需求与健康服务资源不足之间的矛盾依然严峻,如何应对健康管理新需求,优化健康服务资源配置是一个极为重要的问题。大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术在健康医疗领域的不断渗透为智慧健康的创新和实践带来了巨大机遇,相比于传统健康管理,智慧健康更强调主动式、个性化的健康管理。然而,目前个性化健康管理的研究还处于起步阶段,开展大数据环境下个性化健康管理研究是我国推进健康老龄化战略深入实施必须做好的重要工作。本文旨在运用系统化思维和集成化发展的学术思想,引入机器学习、区块链等智能化新技术,探索多源健康数据视角下个性化健康管理问题,为合理高效配置有限的健康服务资源和促进个性化健康管理创新发展提供理论支撑和实践指导。（1）从健康数据运营商—“健康数据银行”的视角,研究基于信用度的健康数据共享模型。剖析健康数据银行的基本原理,从可靠行为、诚信行为和贡献行为三个维度来刻画用户信用度,设计基于信用度的差异化服务策略。通过数值实验,对比分析不同服务策略下用户共享个性化健康管理数据的行为模式,结果显示,基于信用度的差异化服务策略,可以有效提升用户共享个性化健康管理数据的意愿,有利于提高个性化健康管理数据的价值,实现个性化健康管理服务的可持续性。（2）为精准识别相似健康需求人群,研究基于无监督学习方法的人群细分模型。从“生物—心理—社会—环境”视角构建健康风险指标,并集成高尔相异度系数与围绕中心点切割聚类算法,构造一种智能化人群细分模型,模型包括基于轮廓系数和肘点法的聚类最佳数量确定、基于留出法的聚类结果稳定性检验、基于t-SNE的聚类结果降维可视化以及基于统计分析的人群特性检验。采用斯坦福心脏病风险调查项目数据进行模型验证,有效识别出高风险人群、中风险人群、低风险人群,得到具有较高区分度的人群健康风险量化分层方案,并针对人群特点提出相应健康管理建议,为优化健康服务资源配置提供指导。（3）从“生物—心理—社会—环境”视角,构建基于监督学习方法的智能化健康风险评估模型,探求影响个体健康的全方位风险因素。从个体身心状态、家庭、社会、环境等多层面探索慢性病风险因素,通过相关性分析进行风险因素特征提取。运用前沿的集成学习XGBoost方法构建健康风险评估模型,模型采用基于交叉验证的超参数分步优化策略,提高模型的预测性能。为弥补机器学习算法可解释性弱的问题,结合XGBoost的模型结构,进行健康风险因素重要性排序,并基于部分依赖关系,定量可视化分析重要风险因素对健康的边际影响。最后以斯坦福心脏病健康风险调查数据进一步实证检验了模型有效性,研究结果为多源健康数据视角下全方位健康风险评估提供了理论支撑和决策依据。（4）研究了基于数字化平台的个性化健康管理模式。从健康数据面临的隐私保护、数据确权、数据资产化等角度探讨区块链的契合性,在此基础上,设计基于健康数据资产价值的共识机制;初步构建数字健康平台整体架构,深入解析包含健康数据收集、可视化描述、智能化风险评估及个性化健康干预四阶段的个性化健康管理模式;重点探讨基于智能合约的健康风险预警和基于个人健康数据的动态体重管理两种应用场景,为拓展个性化健康管理模式和内容提供方法和框架。（5）结合我国个性化健康管理数据的发展现状和国际实践,提出推动个性化健康管理数据发展的战略建议。重点是完善专项健康数据的法律法规,推动数据保护和互通共享;制定推广统一数据标准,创新发展数据融合技术;建立健康数据开放共享平台,合规高效使用健康数据;加强健康医疗领域国际合作,培育健康管理数智生态等。