最近我个人经历了一点健康小插曲——体检发现血脂指标不太理想。作为一个关注投资的博主，我深知“活得久才能赚得久”的道理，健康的身体是我们实现财富复利效应的重要基石。因此，我开始探索如何利用2025年的科技，也就是大语言模型，来帮助我选择营养补剂，进行身体调理。这期节目，我想和大家分享我如何创建个人健康“数字孪生”档案，如何挑选和使用AI工具（比如谷歌的Gemini），以及AI如何在成分对比、剂量把控、甚至深度研究方面给我提供专业建议。这不仅关乎健康，更是一种对“生命资产”的理性投资。希望我的经验能给大家带来一些启发。

00:09 开场白：健康——投资者的隐形财富

• 分享个人近况，引出本期“非传统”健康话题，探讨如何用大模型选择营养补剂。
• 引用巴菲特案例，强调健康长寿对实现复利效应的重要性，将健康视为投资的关键一环。
• “活得更长，尤其是健健康康，脑子清楚的活得够长，对于我们实现复利效应…其实非常重要。”

02:04 实践缘起：体检警报与“数字孪生”雏形

• 因体检发现血脂指标异常，开始研究如何利用大模型调理身体。
• 提出“数字孪生”概念：将个人健康数据（身高、体重、生活习惯、家族史、历次验血异常值）整理成纯文本文档。
• 每次与大模型交流时，将此文档作为背景信息输入，以便AI提供更精准的个性化建议。

04:43 AI工具选择与基础咨询：打破想当然的“常识”

• 推荐选择强大的多模态大模型，如谷歌Gemini 2.5 Pro，能够识别图片，处理信息更便捷准确。
• 将大模型视为“全球顶尖的内科医生”，可咨询饮食调整（如藜麦替换米饭）等基础营养学问题。
• 大模型能纠正常见的健康误区，例如指出喝碱性水对中和尿酸效果甚微，帮助更新知识体系。

07:25 AI精准把关：营养补剂“量”的学问（以鱼油为例）

• 通过向AI上传在吃的鱼油产品截图，AI分析后指出其剂量对于改善高血脂远远不够。
• 揭示普通人对补剂剂量的普遍盲区：以为“吃过就行”，但AI能根据最新研究和个人情况判断剂量是否科学、有效。
• “很多时候以为很多东西吃过了就行了。但是量够不够，超不超，其实自己也搞不太清楚。”

09:32 AI辅助决策：多品牌营养品横向对比与筛选

• 利用AI对比不同品牌鱼油的成分表截图，AI能根据主播的血脂数据（高密度、低密度胆固醇等）推荐最适合的配比。
• 在选择男性综合维生素时，AI能识别出某款男女通用产品中铁含量对无特殊需求的男性可能过高的问题。
• AI还能客观比较同一品牌不同地区版本（如海外版与中国版）的配方差异，给出更适合个体的建议，不受广告宣传干扰。

12:17 AI的全局视角：多补剂协同与“知其所以然”

• 建议一次性将所有在服用的补剂信息（如鱼油、维生素、针对尿酸的樱桃提取物等）全部提供给AI。
• AI能综合分析所有补剂的成分，判断是否存在某些元素（如锌）叠加摄入过量或成分间潜在冲突的风险。
• AI不仅能建议服用时间（如饭前/饭后，分开/集中），还能解释原因，例如钙质吸收难，分三顿吃效果更好。

15:16 AI的深度研究能力：循证视角下的成分“祛魅”

• 利用AI（如Gemini、ChatGPT）的“Deep research”功能，要求其搜索英文权威资料，生成特定健康问题的深度研究报告。
• 让AI研究鱼油对血脂的作用，以及NMN等新兴成分的真实效果，发现NMN更多是改善老年人日间精力从而间接改善夜间睡眠。
• 通过AI的循证研究，能更客观地了解营养品宣传的真实性，避免盲目跟风，理性消费。

18:00 AI辅助就医与结语：为健康和财富“续航”

• 建议在就医前，先将详细症状告知大模型，让其扮演医学角色，给出可能的疾病方向、检查优先级等建议。
• 带着AI的初步分析再找医生沟通，可能使就医过程更高效，尽管AI目前在美国的医疗建议倾向于免责。
• 总结：善用大模型管理健康，有助于延长健康寿命，从而让投资的复利效应发挥更长时间，实现健康与财富的双赢。