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趙邑新:大數據醫療至少面臨三方面的挑戰
2016/8/9 11:58:39  來源: 新瑞時科技     作者:    瀏覽次數:次
 
  【中國智能制造網 行業精英】大數據一定能夠‘淘’出大健康。依托大數據,不僅掌握一手健康指標、優化醫療資源利用、造福醫療科研事業,也能讓老百姓得到更好的健康管理。
  
  眼下,人們對健康更加重視,大家都希望自己能生活得更長久、更有質量。新瑞時科技CEO趙邑新認為,這樣的觀念轉變,正是促進健康物聯網和移動健康領域良好生長的沃土。雖然目前在醫療數據的前期收集、有效分析和價值實現等方面仍面臨挑戰,但趙邑新對“互聯網+大健康”的合作模式充滿信心。
  
新瑞時科技CEO趙邑新

  人物名片趙邑新,新瑞時科技CEO。清華大學計算機系博士,中國計算機協會會員,中國計算機學會(CCF)會員,致力于健康物聯網和移動健康領域研究。
  
  健康物聯網讓醫患及時掌握健康數據
  
  記者:您認為健康物聯網和移動健康領域的發展優勢在哪里?
  
  趙邑新:健康物聯網和移動健康領域的發展優勢可以從醫生和用戶兩方面進行分析。首先,從用戶角度來說,每一個人都可以更方便、更及時地了解自己的健康指標和健康狀況。從前,心電圖只能去到醫院檢測。但隨著技術發展,像心電圖這類相對復雜的測量也能在家進行了。更不用說血糖儀、血壓計的普及率越來越高,人們隨時都能掌握自身新的健康指標。人們及時掌握健康數據之后,可以借網絡技術以更低的成本和更高的效率訪問醫療資源,如遠程咨詢醫生、查詢健康資料等。
  
  其次,網絡技術的發展也會對醫生帶來很大益處。以前,醫療科研很大的挑戰之一就是數據采集,需要足夠的科研樣本量。但醫生不可能為了得到健康指標,每次都讓病人親自到醫院采集,這會受到測試者人數和地域分布的限制,而且采集成本也很高。有了便攜設備和通訊技術,醫生采集數據就變得更方便、成本也更低。
  
  從醫生日常管理病人的角度來看,一些慢性病、心血管疾病可能需要終身健康監測。在此過程中,醫生需要根據病人的狀況對醫療方案作出調整,如用藥、復查等。在設備和通訊技術的幫助下,醫生可以更容易、更及時地了解病人的狀況,即使病人不到醫院,醫生也能掌握他的健康數據并作出調整,尤其對于異地手術的病人,醫生還能通過互聯網進行及時有效的回訪。
  
  總而言之,大數據一定能“淘”出大健康。依托大數據,不僅能實現對醫療資源、醫護人員資源的優化利用,造福醫療科研事業,也能讓老百姓得到更好的健康管理。
  
  從醫療數據“散沙”中淘出價值
  
  記者:新瑞時科技在發展健康物聯網和移動健康領域的落腳點是什么?
  
  趙邑新:移動的健康管理需要有數據才能進行分析。數據重要的來源就是設備,所以我們在做設備的接入,不論是便攜式還是穿戴式的醫療健康設備,它都是一個產生移動健康數據的“入口”。
  
  目前,穿戴式設備的使用方式概括為“一個設備、一個APP、一部手機、一個人使用”,對于很多老年人來說,使用非常不方便——測個血壓還要在手機上操作半天。如果使用多個設備,操作就更為繁瑣。為此,我們開發了產品智能健康網關,可以統一接入各種健康設備,重要的是不改變用原有的使用習慣,且實現了一套設備多人使用,特別適合家庭、社區和企業多人使用。
  
  記者:新瑞時科技未來還會進行哪些方面的嘗試呢?
  
  趙邑新:數據中有價值的部分是它所體現出的模型、知識,以及規律和方法,這些內容需要通過數據分析才能獲得。新瑞時從事云平臺上的數據分析和處理就是從數據的“散沙”中淘出智能、體現價值,也希望通過這樣的系統提高醫生的效率。
  
  未來,我們依舊專注于設備接入與數據分析,做好核心技術,同時,也會不斷地轉化所取得的技術成果,豐富它的應用。通過數據分析,可以完善相應的診斷模型,給予用戶更好的提醒和干預手段。另外,我們還將研發陪護型機器人,未來它們不僅可以陪老人聊天、打發時間,也可以作為一個移動的醫療健康設備,定時提醒老人服藥,并測量血壓、血糖、心電圖等。
  
  數據的積累和采集是一場“長征”
  
  記者:您認為大數據發展在大健康醫療領域會面臨什么挑戰呢?
  
  趙邑新:雖然健康物聯網和移動健康領域發展前景可觀,但眼下的挑戰也不少,可以從三個方面來概括。
  
  個挑戰來自數據本身。數據的積累不是一蹴而就的,是靠一天天攢出來的,無論是對個人數據的積累,還是群體數據的采集,都是一場大數據的“長征”。
  
  有了數據,如何有效地分析它,這是第二個挑戰,也就是“沙中淘金”。要對原始數據進行預處理,濾掉那些不符合原則的部分,不能讓它們污染對整個數據的分析;得到有效數據后,從中挖掘出規律、模型和智慧,這需要相當的行業經驗和觀察力,要求做移動健康的人員不光要成為計算機專家,還要成為醫療健康行業里的專家。
  
  后一個挑戰是如何實現數據價值,即如何給數據的產出找到“出口”,找到它實現價值的途徑。一旦數據形成了數告,就可以提供給政府、藥廠或是保險公司。通過了解客戶需求、進行模式上的探索,終讓數據在商業、技術方面合法實現其價值。
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