醫(yī)療健康領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)鏈極長，上文《AI醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀市場掃描（上篇）》介紹了AI+醫(yī)療在醫(yī)院場景中進行輔助診斷的價值和前景。

本篇內(nèi)容集中在院外場景，AI賦能健康管理領(lǐng)域。當患者走出醫(yī)院，AI技術(shù)如何連接醫(yī)生與患者，如何幫助患者了解病情現(xiàn)狀與預(yù)測病情走向。

目錄

1. 健康管理行業(yè)簡析
2. 慢性疾病院外是重點
3. Never Offline/隨時在線的AI健康管理
4. 小豹展望

Part.1?健康管理行業(yè)簡析

中國大健康產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模巨大，2017年就已達6.2萬億元，近年環(huán)比增速均在10%以上。

大健康產(chǎn)業(yè)包括醫(yī)藥、健康養(yǎng)老、醫(yī)療、保健品和健康管理服務(wù)。健康管理僅占大健康的2.6%，但年度產(chǎn)業(yè)規(guī)模依然可以達到接近1800億元的水平。同時健康管理與醫(yī)療、醫(yī)藥、養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)交叉緊密。

當前醫(yī)療資源不足，導致患者走出診室后，醫(yī)生難以獲得患者情況，患者也不能及時了解病情進展，醫(yī)生和患者對健康管理的需求同樣迫切，在慢性病領(lǐng)域尤其明顯。

隨著技術(shù)進步，可攜帶的醫(yī)療級別傳感器獲取人體數(shù)據(jù)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(yī)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(yī)療大數(shù)據(jù)，更多的疾病動力學模型和人群生理病理模型被開發(fā)出來，推動了個性化醫(yī)療解決方案的執(zhí)行，千人千面的精準醫(yī)學成為可能。

在慢性病人群規(guī)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(fā)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(jīng)開始普遍關(guān)注健康、健身等知識內(nèi)容。普通人關(guān)注的健康知識top3的是飲食營養(yǎng)、鍛煉健身、家庭用藥，都是與院外健康管理息息相關(guān)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(fā)送在院外，院外的日常生活習慣和環(huán)境對病情發(fā)展影響大，借助家用醫(yī)療器械監(jiān)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(huán)境和生活習慣影響，預(yù)計到2045年將達到1.54億人。2017年糖尿病患者直接醫(yī)療開支占全國醫(yī)療開支的13%，達1734億。

Part.2?慢性疾病院外是重點

從宏觀角度，WHO結(jié)合發(fā)展中國家衛(wèi)生系統(tǒng)和人群健康狀況提出了慢性病創(chuàng)新照護框架（Innovative care for chronic conditions framework，ICCC）?；颊卟粌H需要得到貫穿時間、環(huán)境和衛(wèi)生服務(wù)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(nèi)醫(yī)生資源缺口嚴重，在社區(qū)和家庭環(huán)境中難以直接獲得醫(yī)生的指導建議。從微觀角度，醫(yī)生需要及時知曉患者在院外的身體情況和心理情況，結(jié)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(shù)和專業(yè)醫(yī)學知識的慢病管理就可以發(fā)揮重要作用。

借助各類可穿戴設(shè)備的傳感器監(jiān)控患者體征指標、醫(yī)療大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)超過閾值，醫(yī)生將可以遠程對病情進行分級管理，及時對患者進行干預(yù)治療、提出或優(yōu)化治療方案，實現(xiàn)慢性病全程動態(tài)管理監(jiān)督。

患者也可以根據(jù)健康管理AI的反饋，加強自我管理與監(jiān)督。從醫(yī)生端和患者端同時建立有效的系統(tǒng)化、個性化的慢病信息管理，提高醫(yī)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(lǐng)域的應(yīng)用價值正在越來越多的體現(xiàn)。

來自最新naute madicine的研究論文[1]表明，基于現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)的糖尿病相關(guān)慢性腎病模型的預(yù)測能力優(yōu)于來自臨床研究數(shù)據(jù)的模型。也就是越多來自院外的真實患者的數(shù)據(jù)的整合匯總，越可能開發(fā)出預(yù)測更精準的AI模型，提早判斷類似糖尿病等慢性疾病的發(fā)生和發(fā)展。

2018年，吳恩達團隊使用邏輯回歸的方法得到的 ARR 預(yù)測值通常與心血管風險成正比[2]，而新開發(fā)的X-learner算法則能夠正確地觀察到，個體治療效果經(jīng)常是與基線風險不成比例的。這樣的結(jié)論也說明了，在為患者進行高血壓治療的時候，根據(jù)患者個人具體情況設(shè)計療法，效果很可能優(yōu)于給所有人相同的療法，為現(xiàn)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?qū)崿F(xiàn)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(shù)據(jù)監(jiān)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(shù)對人類生活的改變。短短幾年時間，可穿戴設(shè)備在醫(yī)療場景應(yīng)用已經(jīng)使得患者和醫(yī)生在院外監(jiān)測病理特征的手段愈發(fā)多樣和監(jiān)測精度不斷提高。

說到醫(yī)療級的可穿戴設(shè)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(lián)結(jié)合專用算法可以實現(xiàn)高精度的心率監(jiān)測，當發(fā)現(xiàn)心房顫動節(jié)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(jiān)督管理局NMPA（前CFDA）的認證，無法在國內(nèi)使用心電監(jiān)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(shù)據(jù)和其他指標的專利可能與剁手利器airpods有關(guān)。但很遺憾，9月10日蘋果新產(chǎn)品發(fā)布會中，并沒有發(fā)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(jīng)期等與健康相關(guān)功能。

蘋果、三星、谷歌這些國外公司正在不斷加碼醫(yī)療級可穿戴設(shè)備切入健康管理的大市場，中國企業(yè)同樣不甘落后。在全球可穿戴設(shè)備出貨量排名靠前的華米科技在2019年6月了發(fā)布Amazfit健康手表，是國內(nèi)首款支持ECG心電圖監(jiān)測功能的可穿戴產(chǎn)品。

同時華米公司還有一款已經(jīng)通過NMPA認證的可穿戴心電記錄儀手環(huán)。華米利用可穿戴設(shè)備獲取的人體數(shù)據(jù)，結(jié)合專業(yè)醫(yī)療知識和AI算法，在心臟疾病的相關(guān)診斷、睡眠障礙監(jiān)控、運動健身和生物id識別等領(lǐng)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(yī)療器械（第二類醫(yī)療器械）的經(jīng)營范圍，引發(fā)人們遐想。華為與301醫(yī)院專家聯(lián)合開發(fā)了一款心臟健康研究的app，使用華為智能穿戴設(shè)備的心率傳感器，結(jié)合AI智能心率算法，實時追蹤心率相關(guān)數(shù)據(jù)，為用戶提供心律失常篩查、個性化指導、預(yù)約就診和整合管理服務(wù)。

9月20日最新發(fā)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(shè)備目前都沒有取得NMPA認證，檢測到的數(shù)據(jù)只能作為參考，不能成為診療依據(jù)。這也是目前大多數(shù)可穿戴設(shè)備廠商面臨的尷尬，NMPA認證難以獲得。

除了以手表手環(huán)形式監(jiān)測心率的智能可穿戴硬件，血壓儀、血糖儀、血氧儀等都已經(jīng)有數(shù)字化、可便攜、有AI輔助診斷且（部分）通過NMPA認證的產(chǎn)品上市。

這幾年基于生物傳感器，能夠監(jiān)測呼吸、心率、發(fā)聲等人體信號的紋身式電子皮膚，已經(jīng)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(shù)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(shù)據(jù)并發(fā)送回接收器。

BodyNet將被用在醫(yī)療方面，如監(jiān)測患有睡眠障礙的患者夜間睡覺質(zhì)量，呼吸心跳肌肉等表現(xiàn)；或長期觀測心臟病患者日常生活中的心臟表現(xiàn)。

Part.4?小豹觀點

美好的未來似乎就在眼前，利用最新的傳感器技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、AI技術(shù)，形成從院外數(shù)據(jù)監(jiān)測、輔助診斷、患者提醒到快速掛號導診、遠程醫(yī)療、醫(yī)藥電商等線上線下全環(huán)節(jié)的健康管理體系?；ヂ?lián)網(wǎng)公司、傳統(tǒng)醫(yī)療機構(gòu)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(yīng)增值服務(wù)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(shù)據(jù)既是做輔助診斷的重要依據(jù)，也是健康管理的起始點。對B端客戶以數(shù)據(jù)分析平臺、云管理平臺和AI模型平臺為吸引點，通過技術(shù)能力不斷賦能醫(yī)療機構(gòu)的運營管理，進而通過醫(yī)療機構(gòu)提升患者的健康管理效率，從而形成院內(nèi)院外-患者-醫(yī)生-平臺的多元閉環(huán)。

在保證隱私和數(shù)據(jù)安全的前提下，越細致和全面的數(shù)據(jù)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(yī)療才可能實現(xiàn)。

目前涉足健康管理的企業(yè)，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(shù)據(jù)，為醫(yī)療機構(gòu)搭建數(shù)字化平臺，攜C端的用戶（患者）規(guī)模和B端數(shù)據(jù)運營分析能力，進而涉足輔助診斷這個市場規(guī)模更大利潤更高的市場。

參考資料

[1] Stefan Ravizza.(2019).《Predicting the early risk of chronic kidney disease in patients with diabetes using real-world data》from–https://www.nature.com/articles/s41591-018-0239-8

[2]Tony Duan.(2019).《Clinical Value of Predicting Individual Treatment Effects for Intensive Blood Pressure Therapy》from–https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/CIRCOUTCOMES.118.005010

[3]Bao Group 官網(wǎng)–http://baogroup.stanford.edu/

補充資料：

[1] NMPA認證醫(yī)療器械信息查詢：http://app1.sfda.gov.cn/datasearchcnda/face3/dir.html?type=ylqx

作者： 獵豹用戶研究中心，我們是獵豹移動的用戶體驗部，作為用戶與產(chǎn)品之間的溝通橋梁，持續(xù)提供專業(yè)、深度、有價值的行業(yè)研究和用戶研究報告。公眾號：小豹研究中心（cm-ailab）。

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