当AI加医疗走出医院解读未来健康管理的无限可能

时间:2019-09-29 15:50:41  阅读:8051+

图片来历@视觉我国

文|猎豹用户研讨中心

医疗健康范畴工业链极长,上一篇猎豹用户研讨中心的AI医疗专题陈述《AI医疗开展现状商场扫描 应该怎么对症“下药”?》介绍了AI+医疗在医院场景中进行辅佐确诊的价值和远景。

本篇内容会集在院外场景,AI赋能健康办理范畴。当患者走出医院,AI技能怎么衔接医师与患者,怎么协助患者了解病况现状与猜测病况走向。

Part.1 健康办理职业简析

我国大健康工业商场规划巨大,2017年就已达6.2万亿元,近年环比增速均在10%以上。大健康工业包含医药、健康养老、医疗、保健品和健康办理服务。健康办理仅占大健康的2.6%,但年度工业规划仍然可以到达挨近1800亿元的水平。一起健康办理与医疗、医药、养老工业穿插严密。

当时医疗资源缺乏,导致患者走出诊室后,医师难以获得患者状况,患者也不能及时了解病况开展,医师和患者对健康办理的需求相同火急,在缓慢病范畴特别显着。跟着技能进步,可带着的医疗等级传感器获取人体数据便利且比较精准。智能便携传感器的边际核算结构推迟低,近乎实时反应,患者和医师有条件第一时刻获悉状况改动。

根据患者的实在国际研讨和医疗大数据,更多的疾病动力学模型和人群生理病理模型被开宣布来,推动了个性化医疗解决计划的履行,千人千面的精准医学成为或许。

在缓慢病人群规划上,除了人口老龄化带来的影响,当时部分缓慢病也有年青化的趋势。健康报与丁香园在2019年头发布的陈述显现,年青人在肠胃、睡觉等方面均有不同程度的问题或困扰。80后现已开端遍及重视健康、健身等常识内容。普通人重视的健康常识top3的是饮食养分、训练健身、家庭用药,都是与院外健康办理休戚相关的。

缓慢病品种很多,且恢复医治阶段、医治药物复购等行为多发送在院外,院外的日常日子习惯和环境对病况开展影响大,凭借家用医疗器械监测病况是缓慢病人群的常见办法。

以典型的缓慢病糖尿病为例,2017年糖尿病患者已达1.14亿人,受日子环境和日子习惯影响,估计到2045年将到达1.54亿人。2017年糖尿病患者直接医疗开支占全国医疗开支的13%,达1734亿。

Part.2 缓慢疾病院外是要点

从微观视点,WHO结合开展我国家卫生系统和人群健康状况提出了缓慢病立异照护结构(Innovative care for chronic conditions framework,ICCC)。患者不只需求得到贯穿时刻、环境和卫生服务供给者有计划的归纳照护外,还需求自我照护技能。

考虑到国内医师资源缺口严峻,在社区和家庭环境中难以直接获得医师的辅导主张。从微观视点,医师需求及时知晓患者在院外的身体状况和心思状况,结合患者前史用药和个别差异,供给有差异化的用药辅导与日子习惯主张。

这时,根据AI技能和专业医学常识的慢病办理就可以发挥重要作用。凭借各类可穿戴设备的传感器监控患者体征目标、医疗大数据沉积的患者前史、AI对很多实在国际病历研讨构成的缓慢疾病生理目标或代谢模型,一旦有反常数据超越阈值,医师将可以长途对病况进行分级办理,及时对患者进行干涉医治、提出或优化医治计划,完成缓慢病全程动态办理监督。患者也可以根据健康办理AI的反应,加强自我办理与监督。从医师端和患者端一起树立有用的系统化、个性化的慢病信息办理,进步医疗资源的高效运用,并终究改进或进步患者的健康程度。

AI在健康办理范畴的运用价值正在越来越多的体现。来自最新naute madicine的研讨论文[1]标明,根据实际国际数据的糖尿病相关缓慢肾病模型的猜测才能优于来自临床研讨数据的模型。也便是越多来自院外的实在患者的数据的整合汇总,越或许开宣布猜测更精准的AI模型,提前判别相似糖尿病等缓慢疾病的发作和开展。

2018年,吴恩达团队运用逻辑回归的办法得到的 ARR 猜测值一般与心血管危险成正比[2],而新开发的X-learner算法则可以正确地观察到,个别医治作用经常是与基线危险不成比例的。这样的定论也说明晰,在为患者进行高血压医治的时分,根据患者个人具体状况规划疗法,作用很或许优于给所有人相同的疗法,为现有的高血压医治供给新的视角和思路。这也是吴恩达团队期望可以完成的作用。

Part.3 Never Offline/随时在线的AI健康办理

健康办理的要点在院外,院外的难点在数据监测。2014年9月美国年代杂志的封面文章Never Offline还在想象未来可穿戴技能对人类日子的改动。短短几年时刻,可穿戴设备在医疗场景运用现已使得患者和医师在院外监测病理特征的手法益发多样和监测精度不断进步。

提到医疗级的可穿戴设备,最闻名的或许是苹果公司的apple watch 4了。2018年上市时就经过了美国FDA的认证,以单导联结合专用算法可以完成高精度的心率监测,当发现心房颤动节律时及时提示用户,提高中风早筛的几率。

惋惜的是apple watch 4暂时还未经过我国国家药品监督办理局NMPA(前CFDA)的认证,无法在国内运用心电监控功用。除了apple watch 4,苹果公司还有一项经过嵌入式活动传感器可以获取温度、出汗、心率数据和其他目标的专利或许与剁手利器airpods有关。但很惋惜,9月10日苹果新产品发布会中,并没有发布新的airpods。apple watch 5则更新了心率检测算法,新增了噪声、女人经期等与健康相关功用。苹果、三星、谷歌这些国外公司正在不断加码医疗级可穿戴设备切入健康办理的大商场,我国企业相同不甘落后。在全球可穿戴设备出货量排名靠前的华米科技在2019年6月了发布Amazfit健康手表,是国内首款支撑ECG心电图监测功用的可穿戴产品。

一起华米公司还有一款现现已过NMPA认证的可穿戴心电记载仪手环。华米运用可穿戴设备获取的人体数据,结合专业医疗常识和AI算法,在心脏疾病的相关确诊、睡觉妨碍监控、运动健身和生物id辨认等范畴都在进行探究。

2019年3月,华为终端有限公司新增了出售医疗器械(第二类医疗器械)的经营范围,引发人们遥想。华为与301医院专家联合开发了一款心脏健康研讨的app,运用华为智能穿戴设备的心率传感器,结合AI智能心率算法,实时追寻心率相关数据,为用户供给心律失常筛查、个性化辅导、预定就诊和整合办理服务。

9月20日最新发布会中,新一代华为手表GT增加了对血氧信号的检测才能。但华为可穿戴设备现在都没有获得NMPA认证,检测到的数据只能作为参阅,不能成为治疗根据。这也是现在大多数可穿戴设备厂商面对的为难,NMPA认证难以获得。

除了以手表手环方式监测心率的智能可穿戴硬件,血压仪、血糖仪、血氧仪等都现已有数字化、可便携、有AI辅佐确诊且(部分)经过NMPA认证的产品上市。

这几年根据生物传感器,可以监测呼吸、心率、发声等人体信号的纹身式电子皮肤,现已在清华大学、MIT媒体实验室、斯坦福大学等等的实验室中获得了不少打破,比方斯坦福大学鲍哲南教授[3]最新研制成功的可穿戴无线皮肤传感器BodyNet,不需求电池,作业原理相似于ID卡:运用无线射频辨认技能RFID,从服装接收器吸收能量,为传感器供电,然后从皮肤读取数据并发送回接收器。BodyNet将被用在医疗方面,如监测患有睡觉妨碍的患者夜间睡觉质量,呼吸心跳肌肉等体现;或长时间观测心脏病患者日常日子中的心脏体现。

Part.4 小豹观念

夸姣的未来好像就在眼前,运用最新的传感器技能、互联网技能、AI技能,构成从院外数据监测、辅佐确诊、患者提示到快速挂号导诊、长途医疗、医药电商等线上线下全环节的健康办理体系。互联网公司、传统医疗机构都有时机参加其间。

对C端用户主要以售卖可检测体征的硬件及对应增值服务为切入点,让普通人能看到可精确量化的体征变化,以此增强普通人的健康办理认识。一起这些全面的量化数据既是做辅佐确诊的重要根据,也是健康办理的起始点。对B端客户以数据剖析渠道、云办理渠道和AI模型渠道为招引点,经过技能才能不断赋能医疗机构的运营办理,然后经过医疗机构提高患者的健康办理功率,然后构成院内院外-患者-医师-渠道的多元闭环。

在确保隐私和数据安全的前提下,越细致和全面的数据记载,越或许构成明晰精确的健康办理计划,千人千面的精准医疗才或许完成。现在进入健康办理的企业,野心都不止于此。从健康办理切入,获取多场景下海量的患者或用户数据,为医疗机构建立数字化渠道,携C端的用户(患者)规划和B端数据运营剖析才能,然后进入辅佐确诊这个商场规划更大赢利更高的商场。

参阅资料:

[1] Stefan Ravizza.(2019). 《Predicting the early risk of chronic kidney disease in patients with diabetes using real-world data》 from https:///articles/s41591-018-0239-8[2] Tony Duan.(2019). 《Clinical Value of Predicting Individual Treatment Effects for Intensive Blood Pressure Therapy》from https:///datasearchcnda/face3/dir.html?type=ylqx

【钛媒体作者介绍:猎豹用户研讨中心,现在可触达100万+用户,精准投进40个维度,100多种标签,对外接受问卷调查、用户招募等定制化用研计划。大众号:小豹研讨中心(ID:cm-ailab)。 】