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人工智能健康管理(人工智能与健康)

人工智能健康管理(人工智能与健康)  第1张

随着经济的飞速发展、人们对健康的述求不断增加,大众的健康管理观念逐步从“有病治病”转变到“未病预防”,健康管理这一医疗大健康的细分领域,逐渐得到重视。

医疗科技进步日新月异,深度学习、机器学习、数据挖掘等数据智能技术将原本难以利用的疾病状况与疾病病史数据、生理体征数据等各项多源异构数据,整合、提炼并发挥巨大效用;同时结合新形态、新形式的智能软硬件产品,为健康管理产业带来全新发展机遇。虽然健康管理类产品存在数据隐私难保证、传感器等生物体征识别硬件精度不高等问题,但仍能看到更多种类的数据智能技术结合各类智能硬件技术更广泛地在健康管理领域得到应用,同时将有望进一步帮助增进个体健康水平,提高健康管理计划的精准性与依从性,降低大众潜在患病风险和医疗支出。

作者 | 付海天、樊晓芳

一、健康管理概要

健康管理是健康管理学与预防医学、康复医学、临床医学等学科的全面结合, 其流程通常分为四大步骤:

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健康管理针对的健康问题类型及目标人群,可分为生理健康、精神健康、营养健康和个性化管理四大领域,囊括了医疗大健康在院外场景中的方方面面。

二、健康管理产业及市场概况

2.1健康管理产业市场规模

据前瞻产业研究院测算,预计2019年我国大健康产业规模将达到8.78万亿元,2020年将突破10万亿元。其中,健康管理服务市场预计在2020年超过3000亿元。

2.2 健康管理产业链

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2.3 健康管理产业四大类服务机构占比

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三、健康管理中数据智能技术应用概况

3.1健康管理中应用数据智能技术优势

1) 实时采集多维健康管理数据

2) 海量健康数据智能挖掘分析

3) 提前预警健康风险因素

4) 为个体提供精准、科学的健康管理计划

5) 提高个体健康管理计划依从性

3.2 健康数据管理流程

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四、健康管理领域细分应用场景及代表公司

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五、健康管理代表数据智能技术应用产品/解决方案及应用案例

康康血压—智能血压计手表Kang Watch:该产品搭载了康康血压自研的用户心血管发病风险预测与诊断模型,聚合了腕式气泵测量、动态血压自定义监测等创新技术,为用户提供基于血压大数据的个性化高血压诊疗服务,已通过CFDA认证。目前康康血压已建成初具规模的动态血压样本库,同时研发了基于人工智能技术的心血管风险预测模型与发病风险预测系统,推动心血管疾病预防关口前移。飞利浦—头戴式助眠器SmartSleep:SmartSleep旨在帮助佩戴者提高深度睡眠的质量。该产品并不能帮助入眠,而是在睡着之后发挥作用。SmartSleep内置5个脑电图传感器,可探测到大脑的脑电波活动。当它探测到睡眠时特有的慢电波时,会开始播放白色噪音,通过骨骼传输技术,从颅骨传输到大脑。经飞利浦测试表明,70%有睡眠问题的患者在使用SmartSleep两周后,感到睡眠中的疲惫感减轻。卡路里科技—健身类APP Keep:该产品提供健身教学、跑步、骑行、交友、健身饮食指导、装备购买等一站式运动解决方案。Keep的核心特点是对用户量体裁衣,提供多种可供用户选择的健身训练计划。健身训练计划可以针对不同人群、各种器械和阶段健身目标来组合编排,选择范围比较广。该软件同时可以记录用户训练进度,全程语音督导;并鼓励用户分享健身成果,营造健身氛围浓厚的达人社区。LifeFuels—智能水壶:该产品连接了移动APP,根据用户的锻炼计划、饮食需求、身体情况,综合分析并选择将合适的维生素和营养物放入水中,帮助补充能量,同时实时分析用户的营养状态。杯子底部隐藏的多功能营养液瓶,提供了包含帮助睡眠、有效工作以及含有矿物质等45种口味的营养液。用户只需将瓶子装入杯子底部,接着点按中间的按钮,营养液就会自动注入到水中。康智乐思—女性健康APP大姨吗:这是一款以经期健康为主要功能,关爱女性健康的移动APP。主要包括经期记录、经期预测、月经病/经前综合征的自测与建议、易孕期预测、美容塑身保健贴士推送等主要功能,另有督促减肥、每日补水提醒等可选择性开启的功能。在大姨吗中录入经期信息的同时,安全期、易孕期等各个阶段女性生理周期的智能推算结果会一并显示在日历上。上海卫健委、万达信息—上海健康云:凭借大数据、物联网、移动互联网等技术,上海健康云为市民提供新型智慧健康诊疗服务,统筹卫生健康信息惠民资源,为上海市居民提供统一的健康服务入口,实现了“健康档案随时查、家庭医生掌上签、慢病管理医生帮、预约挂号如约至、预约接种不用等、体征指标智能测、亲情账户亲人管”的线上及线下融合的服务流程。

六、健康管理领域智能化发展趋势

产业

1. 保险公司积极推进健康管理以降低保险成本。

2. ********* 层面建设健康管理大数据平台。

技术

1.区块链技术应用于健康数据存储及管理。

2. 传感器技术进步促进多维健康管理数据采集。

3. 数据挖掘技术带来海量健康数据处理能力。

应用

1.公共卫生领域健康管理产品逐步被推广。

2. 都市人群心理压力较大带来精神健康类产品需求。

3. 儿童健康管理产品类型有待扩展。

4. 智能牙刷成为口腔健康管理产品切入点。

5. 老龄化推动老年健康管理产品应用开发。