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                      當AI+醫療走出醫院:解讀未來健康管理的無限可能

                      核心提示:醫療健康領域產業鏈極長,上一篇獵豹用戶研究中心的AI醫療專題報告《AI醫療發展現狀市場掃描 應該如何對癥“下藥”?》介紹了AI+醫療在醫院場景中進行輔助診斷的價值和前景。
                      發布日期:2019-09-30   來源:騰訊網
                      醫療健康領域產業鏈極長,上一篇獵豹用戶研究中心的AI醫療專題報告《AI醫療發展現狀市場掃描 應該如何對癥“下藥”?》介紹了AI+醫療在醫院場景中進行輔助診斷的價值和前景。
                       
                      本篇內容集中在院外場景,AI賦能健康管理領域。當患者走出醫院,AI技術如何連接醫生與患者,如何幫助患者了解病情現狀與預測病情走向。
                       
                      中國大健康產業市場規模巨大,2017年就已達6.2萬億元,近年環比增速均在10%以上。大健康產業包括醫藥、健康養老、醫療、保健品和健康管理服務。健康管理僅占大健康的2.6%,但年度產業規模依然可以達到接近1800億元的水平。同時健康管理與醫療、醫藥、養老產業交叉緊密。
                       
                      當前醫療資源不足,導致患者走出診室后,醫生難以獲得患者情況,患者也不能及時了解病情進展,醫生和患者對健康管理的需求同樣迫切,在慢性病領域尤其明顯。隨著技術進步,可攜帶的醫療級別傳感器獲取人體數據方便且比較精準。智能便攜傳感器的邊緣計算框架延遲低,近乎實時反饋,患者和醫生有條件第一時間獲知情況變化。
                       
                      基于患者的真實世界研究和醫療大數據,更多的疾病動力學模型和人群生理病理模型被開發出來,推動了個性化醫療解決方案的執行,千人千面的精準醫學成為可能。
                       
                      在慢性病人群規模上,除了人口老齡化帶來的影響,當前部分慢性病也有年輕化的趨勢。健康報與丁香園在2019年初發布的報告顯示,年輕人在腸胃、睡眠等方面均有不同程度的問題或困擾。80后已經開始普遍關注健康、健身等知識內容。普通人關注的健康知識top3的是飲食營養、鍛煉健身、家庭用藥,都是與院外健康管理息息相關的。
                       
                      慢性病種類眾多,且康復治療階段、治療藥物復購等行為多發送在院外,院外的日常生活習慣和環境對病情發展影響大,借助家用醫療器械監測病情是慢性病人群的常見措施。
                       
                      以典型的慢性病糖尿病為例,2017年糖尿病患者已達1.14億人,受生活環境和生活習慣影響,預計到2045年將達到1.54億人。2017年糖尿病患者直接醫療開支占全國醫療開支的13%,達1734億。
                       
                      從宏觀角度,WHO結合發展中國家衛生系統和人群健康狀況提出了慢性病創新照護框架(Innovative care for chronic conditions framework,ICCC)。患者不僅需要得到貫穿時間、環境和衛生服務提供者有計劃的綜合照護外,還需要自我照護技能。
                       
                      考慮到國內醫生資源缺口嚴重,在社區和家庭環境中難以直接獲得醫生的指導建議。從微觀角度,醫生需要及時知曉患者在院外的身體情況和心理情況,結合患者歷史用藥和個體差異,提供有差異化的用藥指導與生活習慣建議。
                       
                      這時,基于AI技術和專業醫學知識的慢病管理就可以發揮重要作用。借助各類可穿戴設備的傳感器監控患者體征指標、醫療大數據沉淀的患者歷史、AI對大量真實世界病歷研究形成的慢性疾病生理指標或代謝模型,一旦有異常數據超過閾值,醫生將可以遠程對病情進行分級管理,及時對患者進行干預治療、提出或優化治療方案,實現慢性病全程動態管理監督。患者也可以根據健康管理AI的反饋,加強自我管理與監督。從醫生端和患者端同時建立有效的系統化、個性化的慢病信息管理,提高醫療資源的高效利用,并最終改善或提高患者的健康程度。
                       
                      AI在健康管理領域的應用價值正在越來越多的體現。來自最新naute madicine的研究論文[1]表明,基于現實世界數據的糖尿病相關慢性腎病模型的預測能力優于來自臨床研究數據的模型。也就是越多來自院外的真實患者的數據的整合匯總,越可能開發出預測更精準的AI模型,提早判斷類似糖尿病等慢性疾病的發生和發展。
                       
                      2018年,吳恩達團隊使用邏輯回歸的方法得到的 ARR 預測值通常與心血管風險成正比[2],而新開發的X-learner算法則能夠正確地觀察到,個體治療效果經常是與基線風險不成比例的。這樣的結論也說明了,在為患者進行高血壓治療的時候,根據患者個人具體情況設計療法,效果很可能優于給所有人相同的療法,為現有的高血壓治療提供新的視角和思路。這也是吳恩達團隊希望能夠實現的效果。
                       
                      Part.3 Never Offline/隨時在線的AI健康管理
                       
                      健康管理的重點在院外,院外的難點在數據監測。2014年9月美國時代雜志的封面文章Never Offline還在暢想未來可穿戴技術對人類生活的改變。短短幾年時間,可穿戴設備在醫療場景應用已經使得患者和醫生在院外監測病理特征的手段愈發多樣和監測精度不斷提高。
                       
                      說到醫療級的可穿戴設備,最知名的可能是蘋果公司的apple watch 4了。2018年上市時就通過了美國FDA的認證,以單導聯結合專用算法可以實現高精度的心率監測,當發現心房顫動節律時及時提醒用戶,提升中風早篩的幾率。
                       
                      遺憾的是apple watch 4暫時還未通過中國國家藥品監督管理局NMPA(前CFDA)的認證,無法在國內使用心電監控功能。除了apple watch 4,蘋果公司還有一項通過嵌入式活動傳感器可以獲取溫度、出汗、心率數據和其他指標的專利可能與剁手利器airpods有關。但很遺憾,9月10日蘋果新產品發布會中,并沒有發布新的airpods。apple watch 5則更新了心率檢測算法,新增了噪聲、女性經期等與健康相關功能。蘋果、三星、谷歌這些國外公司正在不斷加碼醫療級可穿戴設備切入健康管理的大市場,中國企業同樣不甘落后。在全球可穿戴設備出貨量排名靠前的華米科技在2019年6月了發布Amazfit健康手表,是國內首款支持ECG心電圖監測功能的可穿戴產品。
                       
                      同時華米公司還有一款已經通過NMPA認證的可穿戴心電記錄儀手環。華米利用可穿戴設備獲取的人體數據,結合專業醫療知識和AI算法,在心臟疾病的相關診斷、睡眠障礙監控、運動健身和生物id識別等領域都在進行探索。
                       
                      2019年3月,華為終端有限公司新增了銷售醫療器械(第二類醫療器械)的經營范圍,引發人們遐想。華為與301醫院專家聯合開發了一款心臟健康研究的app,使用華為智能穿戴設備的心率傳感器,結合AI智能心率算法,實時追蹤心率相關數據,為用戶提供心律失常篩查、個性化指導、預約就診和整合管理服務。
                       
                      9月20日最新發布會中,新一代華為手表GT增加了對血氧信號的檢測能力。但華為可穿戴設備目前都沒有取得NMPA認證,檢測到的數據只能作為參考,不能成為診療依據。這也是目前大多數可穿戴設備廠商面臨的尷尬,NMPA認證難以獲得。
                       
                      除了以手表手環形式監測心率的智能可穿戴硬件,血壓儀、血糖儀、血氧儀等都已經有數字化、可便攜、有AI輔助診斷且(部分)通過NMPA認證的產品上市。
                       
                      這幾年基于生物傳感器,能夠監測呼吸、心率、發聲等人體信號的紋身式電子皮膚,已經在清華大學、MIT媒體實驗室、斯坦福大學等等的實驗室中取得了不少突破,比如斯坦福大學鮑哲南教授[3]最新研制成功的可穿戴無線皮膚傳感器BodyNet,不需要電池,工作原理類似于ID卡:利用無線射頻識別技術RFID,從服裝接收器吸收能量,為傳感器供電,然后從皮膚讀取數據并發送回接收器。BodyNet將被用在醫療方面,如監測患有睡眠障礙的患者夜間睡覺質量,呼吸心跳肌肉等表現;或長期觀測心臟病患者日常生活中的心臟表現。
                       
                      美好的未來似乎就在眼前,利用最新的傳感器技術、互聯網技術、AI技術,形成從院外數據監測、輔助診斷、患者提醒到快速掛號導診、遠程醫療、醫藥電商等線上線下全環節的健康管理體系。互聯網公司、傳統醫療機構都有機會參與其中。
                       
                      對C端用戶主要以售賣可檢測體征的硬件及對應增值服務為切入點,讓普通人能看到可準確量化的體征變動,以此增強普通人的健康管理意識。同時這些全面的量化數據既是做輔助診斷的重要依據,也是健康管理的起始點。對B端客戶以數據分析平臺、云管理平臺和AI模型平臺為吸引點,通過技術能力不斷賦能醫療機構的運營管理,進而通過醫療機構提升患者的健康管理效率,從而形成院內院外-患者-醫生-平臺的多元閉環。
                       
                      在保證隱私和數據安全的前提下,越細致和全面的數據記錄,越可能形成清晰準確的健康管理方案,千人千面的精準醫療才可能實現。目前涉足健康管理的企業,野心都不止于此。從健康管理切入,獲取多場景下海量的患者或用戶數據,為醫療機構搭建數字化平臺,攜C端的用戶(患者)規模和B端數據運營分析能力,進而涉足輔助診斷這個市場規模更大利潤更高的市場。(新聞來源:騰訊網)
                       
                       
                       
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