健康大數據顛覆未來

曲琳

“大數據”概念與“健康”結合，會擦出怎樣的火花？

在我們訪問到的醫療或健康領域創業者中，幾乎所有人都提到了一個詞：顛覆。以往人們會將“醫療”和“健康”作為兩個不同的領域，但因為大數據的存在，它們將會相通。一個理想化的狀態是：由“可穿戴設備”或其他終端收集到人體生理數據，自動傳入云端，進行數據分析與處理，再將其結果發給醫生，后者給出診斷或康復建議。

而這個“閉環”完全可以在每日進行，例如日常的健康監督、運動及飲食指導，或對高血壓、糖尿病等慢性病進行日常管理，甚至有望為每個人定制出自己的健康全紀錄。

對于健康大數據的未來，創業者有想象也有擔憂。它究竟會有多么理想化？實施的難點又在哪里？

春雨掌上醫生創始人 張銳

數據化利于尋找病因，從而達到疾病預防

討論醫療或者健康的“大數據”問題，我認為有一個前提：沒有一次疾病是偶然的。每一次疾病都會有一些原因，比如說基因、環境、生活習慣。傳統醫療的思維方式是幫你治病，但是如果能夠把病的原因找出來，第一可以讓人活得更長，第二可以活得更好，第三可以成本更低。現在一些健康管理行業的人就想做這件事情。

以心臟病為例，如果能夠積累持續足夠長時間的你的心率和心跳數據的話，就可能監測和控制你心臟病發生的時機。比如說我們看到過很多猝死的案例，如果提前24小時監測，是可以避免的。

你看國外發展的趨勢，不是得了病之后再采集數據，而是之前我就能采集你所有的日常健康數據。那這個數據如何采集？需要采集器。Google Glass其實是一個巨大的采集器，“可穿戴設備”也是，后者瞄準的完全就是健康市場。其實最理想的狀態是，每個人都應該收集自己一部分日常數據，就像女孩子了解自己的經期一樣。

還有一個重點是數據的分析和解讀。在醫院里面醫生會拿患者拍的片子來看，未來的解讀者未必是這種專業醫師，可能是一些專業人士，比如減肥教練，甚至可以是消費者本身。數據解讀可以由智能匹配完成，用機器來進行數據分析。

所謂的健康大數據的整理方式，其中有EHR（Electronic Health Records，電子健康檔案）和EMR（Electronic Medical Records，電子病歷），“奧巴馬醫改”其實就是在做EHR這個事情。美國只有兩個項目是國家在大規模地投錢進去，一個就是太空計劃，另一個就是EHR。

我認為還有個趨勢，但它也許會很遙遠：健康信息采集和分析的專業人士永遠存在，機構則可能會解體，有一天可能醫院會消失，醫生會從機構桎梏里面解放出來。

現在我們處在黃金時代，一個拐點時刻，原因就是移動互聯網的出現，你的手機可能比你更強大。在我們如何理解移動互聯網的前提基礎上，才會有健康大數據的一切。

康復之家創始人 柏煜

數據化會減少對醫生與醫院的依賴

如果退回到30年前，中國有一個群體是“村醫”，對整個村子的健康管理很有貢獻。他們會對長期服務的村民的疾病有一個累積的記憶。到今天為止，中國人看病基本上就是一錘子買賣，有病就找一家醫院，而大醫院之間的數據是不對接的，這是一個很大的數據鴻溝。

未來的醫療數據化，可以解決這個問題。你沒有這個數據做基礎，做遠程醫療是比較難的，只能看一個個獨立的指標，三年前的指標你是沒有的。我覺得這是一種革命性的東西，甚至會顛覆行業。

“可穿戴設備”很重要，未來有可能洗澡時都不用脫掉它，在某一個病種上的監測會達到非常細致入微的地步。中國高血壓患者有1億人，潛在高血壓的還有1億，這2億人如果都戴了一個“高血壓手表”或者什么產品，你做這2億人的健康管理就夠了，這個生意非常之大。而你的產品，關鍵在于技術上是不是穩定、合格，后臺的管理是不是能夠為客戶提供數據分析和提醒，比如說血壓達到一個臨界值的時候，是不是能提醒他。

數據化還有一個很大的好處是能讓一個非專業人士在很短的時間內變成一個專業人士。你提了A問題，我一定有A答案，這叫“百問百答”，大不了“千問千答”。你這里關于健康的數據進來了，咨詢健康問題，我電腦那一頭就顯示了這個問題的答案。

但是在健康大數據的鏈條里，傳輸或分析的環節越多，實現的難度越大。我們在研究商業模式的時候有一個非常重要的觀點，要減少對人的依賴，不管是私人醫生還是醫療機構。因為醫生總是稀缺資源。

如果能夠把所有的數據互聯互通，以后你拿著一張身份證，不管到全國各地哪兒去看病，都可以把你從出生開始，包括接種卡介苗到現在所有的醫療記錄都查出來。這個是理想化的想法。但這需要時間和足夠的決心。

活法兒創始人 章堅

中國人對健康數據比較被動

我們原本創業的目標是做健康管理，實際上剛開始接觸的全是醫療。醫療是水非常深的一個行業，醫生在醫療里面占70%的利益的導向，在整個行業里大部分利益是由醫生來撬動的。而且據我了解，很多醫院的科室跟科室之間數據都不是共通的。奧巴馬花了700億美金，用了四年讓美國醫療數據統一，在中國你想做這件事嗎？要花多少時間呢？

生理數據對于一些高危人群，就是高血壓、糖尿病的人，還包括孕婦，都是非常重要的。但是對于一個活蹦亂跳的很健康的人，也許并不容易使用。比如運動數據，“可穿戴設備”測到的其實是人們運動時的各種數據。但我覺得Fitbit在中國不太容易做好，因為中國人在內心里是不愛運動的。你去看看中國的健身房，2002年的時候非常火，現在并購的并購、死的死。

西方人的健康是運動出來的，而中國人的健康是吃出來的。所以我們的產品會通過一些體征數據和日常生活中的其他數據，比如你喜歡吃什么菜，然后你可能頸椎不好，通過這些數據盡量做到一些預測或者預判，就像開處方一樣，給你一些方案，或者我會推薦說這兒有1萬個跟你一樣的人，做了這件事，體質真的有改善。

大數據是現在的風潮。西方的“健康運動學”會指導你，比如第一天跑5公里，第二天跑10公里，有這么一套邏輯；而數據是中國人很欠缺的概念。有一個微博說，西方人是生活在數據里，中國人對數據沒概念，中國人可能更傾向于說我能達到什么樣的東西，然后我通過數據怎么達到。

愛康國賓

助理營銷副總裁兼北京區總經理 劉華

健康數據可測，但未必能在醫療環境運用

從一家一直希望做健康管理的公司的銷售部門負責人的角度來說，我個人的看法是這樣的：廣義的健康管理包含了慢病管理，患者的臨床癥狀可能已經不明顯但是要保持監控狀態的時候，實際上會涉及到醫療行為，一旦發生危險，需要到醫院搶救。

以往的遠程醫療也可以收集數據，但這些數據反饋到另一端的時候，有一個很大的潛在風險：做移動醫療某一個模塊的專業公司，監測到的數據準確度遠遠沒有達到預期。比如做心率監測，結果往往達不到臨床診斷標準，所以只能做一些非常基礎的心電監護，現在單導可能沒有問題，但多導的心電圖就會有問題。如果一個醫生是根據單導的數據來做一個診斷，你覺得呢？肯定不夠準確。

其實診斷是一個相當復雜的事情，中醫講“望聞問切”，西醫也需要看一看整個狀況怎么樣。如果有1000個案例，999個沒問題，只有1個誤診了，那也是不可承受的。在好幾年之前就有公司在推動這個模式，到目前為止并沒有成為氣候，也可能還需要5年。

我的想法比較嚴謹，如果只是把我的數據都上傳，評估我的健康狀況及趨勢，我認為是可以的。

現在流行的名詞是“移動醫療”，再上升可以叫“智慧醫療”。但是現有的各家醫院信息都不能共享，包括HIS系統和病歷系統。醫療服務最大的問題是隱私問題，政府好像很難把這些信息交給某一家公司來做。所以對數據的對接我沒那么樂觀。