【2018慢性病与信息大会】姜勇：移动医疗与脑血管防治

经过这样一个评价也可以发现DTN是一个显著的下降，溶栓率得到提高。随着可穿戴技术的发展，可穿戴设备也是像雨后春笋一般不断地涌现，可穿戴设备在健康管理和疾病管理的应用也是有很多的场景，比如说健康管理的APP用于危险因素的监测和自我管理，还有这些具体的危险因素的干预，比如说体重减重，身体活动监测和运动活动监测和评价，通过手环、腕表等等这些都可以通过蓝牙连接到智能手机实现闭环管理。

房颤是脑血管病很重要的危险因素，很多房颤是阵发性的，是隐秘性的，做一次心电图往往检查不到，现在有了长城心电监测设备，甚至有可穿戴的衣服穿在身上，进行长达一个月甚至更久时间的监测，一旦发现房颤可以应用抗凝药物进行治疗。

血糖监测，特别是针对一型糖尿病胰岛功能是受损的。现在也有了人工胰腺系统，通过动态的监测可以提供本体的胰岛水平。

睡眠呼吸展厅也是引起脑血管病的因素，现在也有移动设备用于监测症状从而可以进行针对性的治疗。

这个就是通过一个长城的血压监测仪器，这是一种医院里面用的是看脑卒中后的病人24小时血压的情况，发现了一个咱们常说的反勺型血压是脑卒中的危险性因素，通过24小时的血压监测发现不同的特征，然后病人的复发或者是结局的关系然后进行有针对性的治疗。

这是刚才提到的人工胰腺系统，优势是应用了人工智能，智能地检测病人的血糖水平，然后来释放相应剂量的胰岛素。

对于呼吸睡眠监测，传统是到医院睡一晚上，戴着这么多线和设备，是非常不舒服的一件事，很多人换了环境也睡不着。现在有在家就可以，有一个一次性的传感器粘在手上，测验一次就两百块钱。这个跟前面的精确度是不一样的，它只能用来筛查患者的睡眠呼吸暂停综合症，进一步需要确诊还是要到医院去，至少可以发现比较早期的病理。

用药管理这里就不多讲了，大家都比较熟悉，但是这个特殊的就是用了人工智能图象识别的技术，服药的时候要对着摄像头，摄像头可以自动识别出来是不是吃了足量的药。

健康助理，跟刚才周主任介绍了微信的智能助理有点类似，这是比较早的产品。

对于康复方面我们是可以应用这样传统的Fitbit One这样一个计步器监测需要进行运动康复的病人实际运动康复的时间，实际上是一个消费级的产品应用到医疗领域，可以发现它跟医疗领域的设备测量结果一致性还是非常好的。

这是看起来高大上的叫外骨骼，是一种康复辅具，通过步态监测动态调整对于肌肉和关节的刺激，可以纠正患者的步态。得了脑卒中的病人很多都是划圈的步态用了这个可以明显改善。

刚刚讲了很多的疾病管理的APP和设备也好，真正落地去应用是一个非常关键的。

我们医院今年搬到了花乡的位置，在丰台形成医联体，基于这个医联体将会对刚才介绍的健康管理的APP和监测设备进行一些实验。云大物移几个技术最后会帮临床大夫和管理机构整个的人员各类人群服务好，在医院来讲也是很愿意接受这类技术，但是服务场景非常重要，就是如何能够把这些新技术结合我们实际医疗服务的场景里面去，医院需要根据新技术的进入做出哪些改变？这里面涉及到哪些利益相关机构，他们的利益该如何进行重新分配？这些反倒是比技术更重要的事。

另外政策的发展和监管的变化也是需要我们大家一起去推动的，我们知道医疗行业应该样相对是一个比较保守的行业，如何推动这一点我想是需要我们多个团队和学科一块儿去努力开发，各个层面的领导都要支持。

最后展望，感觉现在的医疗设备和可穿戴设备确实比较多，但是架构的标准化和系统的集成化还是一个很关键的问题，现在很多都是单一的功能，但是没有一个能够集成很多功能形成一个可兼容、可应用的解决方案的系统，再一个设备的微型化、测量精准化也是将来发展的方向，设计要人性化、应用智能化跟刚才的服务场景要结合。

现在很多设计实际上缺乏一个直击用户痛点杀手级的功能，就是这个东西有也可以，没有也差不多，用两天觉得很新鲜，用完了医从性不好，怎么转变这样的情况，需要对我们服务的场景进行进一步的细化。

最后还要推动医疗和健康管理模式的转变才能确保我们的技术有应用的场景。

最后数据安全和隐私保护机制刚才专家也提到了这一点非常重要，区块链可能将来作为我们解决一个很重要的方案，让我们拭目以待。谢谢大家！

（编辑：衡阳站长网）

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