可穿戴设备＋大数据医疗的移动医疗新模式

可穿戴设备＋大数据医疗的移动医疗新模式

随着大数据技术的发展，大数据逐渐应用于越来越多的领域，在某些行业的应用已经非常深入。

在医疗行业，大数据已经开始应用于各个层面的服务，比如从临床累积的大量数据中，可以挖掘整理出宝贵的信息。有些信息可能透露了不同疗法的疗效，用于提高某种疾病的临床治疗水平；有些信息可能揭示了医疗机构的管理漏洞，帮助医疗机构完善管理机制。在整个行业内，每年由大数据应用产生的价值高达3000亿美元，同时还为医疗机构提升了0.7%的生产效率。总之，大数据技术正深入影响着传统医疗行业。

相比其他传统行业，医疗行业整体的信息化程度处于较高的水平，但是医疗行业的大数据应用仍不够深入，不同的医疗领域之间不支持数据共享，成为大数据应用的痛点。要将医疗行业的大数据应用继续推进，就必须打通数据孤岛之困。

大数据医疗：打通数据孤岛之困

近年来，大数据技术在医疗行业的应用发展很快，慢慢改变着整个行业。将大数据技术应用于健康监测以提高临床疗效已然成为医疗行业共识，刷新了传统的医疗科研方式。

位于美国旧金山的加州太平洋医疗中心是加州最大的非营利性学术医疗中心，该医疗中心的研究所在包括心脏病学、肿瘤学和神经病学在内的多种学科领域的研究中取得了大量的突破性研究成果。

Richard Shaw博士领导的心脏病研究项目，是该研究所的重要研究项目之一。该项目通过大量的临床试验来测试常规心脏病治疗手段是否真实有效，是否能够改善心脏病患者的病情，提高他们的成活率。该项目研究内容极为丰富，包括大量复杂的、跨学科的项目，生成了海量的研究数据，甚至包括一部分医疗中心母公司的心脏病数据库，还使用到外科手术数据库，海量的数据处理成为该项目急需攻克的难题。

IBM公司的数据处理工具SPSS Statistics拥有强大的数据管理功能，并且可操作性强，很快成为该研究项目的重要工具，用于该项目中海量数据的处理，包括对患者数据的跟踪和分析、冠心病术后并发症的风险预测、标准诊断测试的强化以及不同治疗方案疗效的测试。

SPSS数据处理的结果帮助Shaw博士带领的研究团队取得了极大的研究进展，包括更准确的模型开发，用以提高长期治疗效果；为每个医疗团队创建各自独立的单一数据库；促进糖尿病、心脏病患者的术后恢复；预测多支冠心病并发风险；提高治疗效率以降低患者的治疗成本。

位于美国盐湖城的山间医疗保健公司也是一家非营利医疗组织，这家拥有22家医院的公司的综合医疗系统和数据处理能力非常强大。通过与德勤公司长达5年的合作，他们研发出了数据分析工具Out-comesMiner，用于整个公司内海量电子病历信息的分析处理。山间医疗通过对处理结果的分析挖掘，开发出了更完善的标准化草案，惠及360万患者。

相比于欧美发达国家，我国的医疗市场更广阔而且复杂，如何打破各医疗领域的数据孤岛，从沉积的海量数据中挖掘出深藏的价值，用于完善医疗系统的管理和服务，是我国医疗行业正在努力研究的课题。

长期以来，我国医院体系受到国家体制的严格约束，数据共享实现起来难度较高。但是药企、医疗器械公司等医疗体系的其他机构的管制相对宽松。如果这些机构能够将各自的信息数据库连接起来，建立一个信息共享的数据平台，也能够为整个行业创造巨大的价值，病患群体也会从中受益。

比如高血压病人去体检中心做身体检查，体检完成之后，体检中心将相关数据与生产高血压药品的药厂共享。通过对不同时期的检查结果进行比对分析，药厂就能够确定该药品的药效，将分析结果用于产品的改进升级。通过与体检中心的数据共享，药厂还可以避开中间环节，直接将药品送到病人手中。

以上只是数据共享平台应用的冰山一角，如果医疗行业真的能够完成这样的工程，那么各个领域都将从中受益，医疗行业的整体服务必将上升一个台阶，病患群体也将成为其中最大的受益者。但是，现实中医疗行业受到各种制度和技术的限制，要搭建这样的平台，实现上述情景，还需要克服重重阻力。

可穿戴设备：探索大数据医疗之路

健康手环、智能手表等可穿戴设备通过内置的软件系统以及数据交互、云技术的应用来实现强大的功能，为大数据医疗开拓了全新的视角。

美国远程心电监护服务商CardioNet是移动医疗设备行业的代表，这家公司研发出了一种能够监测心电图数据的可穿戴设备MCOT，监测到的数据自动发送到后台系统，被处理成诊断报告发送给用户。用户在佩戴这种设备期间，一旦出现危及生命的异常心率，系统就会自动向医生发出警报。

CardioNet的检测率是常规方法的3倍，检测效果得到了医学界的承认，而且它的紧急提醒功能对心脏病人非常重要。因为心脏病发病急，抢救不及时很容易危及生命。除此之外，它在辅助医疗诊断方面也有很好的效果。

在盈利模式上，CardioNet主要将产品卖给医疗机构和保险公司盈利，由这些机构提供给个人用户使用。凭借创新型的产品、服务以及经营模式，CardioNet公司赢得了迅速的发展，可谓是移动医疗设备行业的先驱。

在国内市场，结合大数据应用的可穿戴设备市场也吸引了大批企业的关注。无论是互联网公司巨头还是新创业的公司，都悄然加快了新品推出的速度。

2013年刚刚创立的时云医疗是一家医疗健康领域的可穿戴设备服务商，它的主要产品是云悦智能体质分析仪、云动智能健康检测腕表和云律智能血压节律仪三种移动健康设备。这些设备能够对用户的血压、血糖、体温、心率等体征数据进行连续的监测，根据监测数据分析其波动规律，进而分析用户自身的健康变化规律，同时通过公司的康诺云服务，对用户未来患各种慢性疾病的风险做出预判。

资料来源：凤凰科技。

图7-3 时云医疗的三款移动健康设备

一旦监测的体征数据出现异常波动，系统就会自动向用户发出预警信号，并根据用户的自身情况提出合理的健康建议，包括调整运动、饮食、情绪管理、睡眠规律等，在疾病发病之前进行干预治疗，也就是中医讲的“治未病”。对于已经患有的疾病，该系统也能帮助用户控制病情的发展。康诺云为用户提供的所有健康建议的理论基础，都来源于严肃的医学专业学科——时间生物学。

资料来源：宏创物联。

图7-4 云悦体质分析仪的功能

在时间生物学的学术体系里，人类的生理活动具有固定的周期性规律，随着时间的变化而变化。在白天、黑夜以及不同的季节，人类的生理表现都不同。掌握了生理活动随时间变化的规律，就能够参考不同的周期对个人的健康状况进行判断。时云健康旗下的智能监测工具，就是基于这个理论而研发的。然而单纯的数据监测还远远不够，这套理论的核心部分在于对监测数据的比较和分析，从中判断出用户的健康状况。

为了得到更多的数据资源，时云医疗争取到了具有“时间生物学之父”之称的哈尔伯格教授的授权，得到了哈尔伯格教授领导的明尼苏达大学时间生物学中心的所有数据和体征分析模型，包括半个世纪以来中心采集的海量人群体征数据。

这些数据模型成为康诺云服务的模型基础，通过可穿戴设备监测到的个人数据以这些模型作为比对对象，进行横向、纵向的比对工作。所有的分析最终汇总成用户健康风险指数，系统将这个指数发送到移动端应用，用户每次登录都会看到。这些结果并不是一成不变的，一旦监测到的数据显示异常，系统就会自动加大监测密度；如果监测到的数据一直很稳定，系统就会拉长监测间隔。

在盈利模式上，移动监测设备的销售只是时云医疗服务的开端，时云医疗更看重为用户提供的后续医疗服务，通过监测到的用户健康数据变化不断挖掘用户的健康服务需求。

通过硬件产品监测用户健康数据，监测到的数据传输到云端系统，系统对这些数据进行计算分析，处理的结果反馈回硬件产品，这就形成了一个完整的服务平台。平台的价值随数据源的增长而增长，因此，时云医疗的发展重点在于吸引用户持续使用这项服务，从而持续提供数据，持续为服务续费。

除此之外，时云医疗积累的海量数据还隐含着无限的可能，比如帮助医疗机构、药厂检测治疗方案、药品的疗效，寻找目标用户等。