Hassas tıp trendinde hastaneler, sağlık sigortası ve İnternet sağlık hizmetleri trendi nasıl takip edebilir?
Dün Leifeng.com, Carbon Cloud Intelligence'ın dijital yaşamın ideallerini aradığını bildirdi.İlk dijital yaşam platformunun piyasaya sürülmesinden sonra, hassas tıp ve kişiselleştirilmiş sağlık yönetimini tartışmak için dijital yaşam tıbbi sağlık sektörü forumu da dahil olmak üzere çeşitli forumlar düzenlendi. Bizden ne kadar uzakta.
Bu forumdaki üç parti büyük çaba sarf ettiler: Doktorların temsilcileriydi: Weibo V Cui Yutao, Guangzhou Kadın ve Çocuk Merkezi Başkanı Xia Huimin, sigortacı: AIA Grubu Başkanı ve CEO'su Mark Tucker, China Life Insurance Shenzhen Şubesi Genel Müdürü Huang Zhiwei; Kang Mobile Medical CEO'su Liu Bo, Almond Doctor kurucusu Xu Lin, Weitang kurucusu Feng Yanfei.
Wu Chun, hassas tıbbın teknik veya bilimsel bir sorun değil, sosyal, endüstri ve ekonomik bir sorun olduğunu söyledi. Bu nedenle, kişiselleştirilmiş ve hassas tıbbi yönetimin nasıl sağlanacağına, Üç Silahşör'den - sağlık sigortasından, hastanelerden ve internetten bahsetmeliyiz. Üç taraf bunu tartışacak.
Batı'daki veya Çin'deki tıbbi durum ne olursa olsun, bu konuların dikkate alınması gerektiğini söyledi:
Grup tıbbından kişiselleştirilmiş tıbba nasıl geçilir ve bu verilerden hangisi faydalıdır? Hangilerini anlamak ve uygulamak zordur? Hangi veriler tıbbi sonuçlara gerçekten katkıda bulunabilir? Hastaneler ve hastalar arasındaki bilgi asimetrisiyle nasıl başa çıkılır?
1. Tıbbi tedavi
Xia Huimin: Veri iç iletişimi ve ara bağlantısını gerçekten başardıkXia Huimin'in çalıştığı Guangzhou Kadın ve Çocuk Merkezi'nin dekanı, "Çin'de ve hatta dünyadaki en büyük kadın ve çocuk kuyruğunu kurdu" ve "dijital uygulama sistemi merkezinde de ülkenin ön saflarında yer alıyor."
Bu üç husus üzerinde iki yıl çalıştık:
-
Çalışmamızın ilk kısmı, tüm bilgi sistemi mimarisinin entegrasyonudur. Diğer tüm ilgili verileri bulmak için kişinin adını veya hastalığın adını girin.
-
Çalışmanın ikinci kısmı, hastanedeki anne ve çocuk verilerini, bölgesel etkileşimli ara bağlantı adı verilen toplumdaki hükümet platformu ağına entegre etmemizdir.
-
Şu anda yaptığımız üçüncü şey, hastane dışındaki annelerden ve bebeklerden giyilebilir cihazlar aracılığıyla veri toplamak ve anormallikler ortaya çıktığında zamanında müdahale etmek.
Bu açıdan bakıldığında, verilerin birlikte çalışabilirliğini ve birbirine bağlanmasını gerçekten sağladık. Son iki yılda yaptığımız şey sadece bir başlangıç ve bunları gelecekte yapmayı umuyoruz.
-
Birincisi, veri tabanımız ve biyobankamız dünyanın en büyük anne ve bebek yaşamı verilerini topladı ve bunu mümkün olan en kısa sürede biyolojik bir standart banka ve veri bankasına dönüştürmeyi umuyoruz.
-
Bu temelde, bazı hastalıkların nedenlerini bulmak veya öngörülerde bulunmak ve zamanında teşhis ve tedavi etmek için hastanemizde karşılaşılan alerji, beslenme vb. Yaygın anne ve bebek hastalıklarının sistematik bir incelemesini yapacağız.
-
Zaten üçüncü şeyi yapmaya başladık, ateşli yüzbinlerce çocuğun verilerini temizleyip vaftiz ettik, öneri ve görüş sağlayabilecek yapay zeka geliştirdik. Yapay zekanın bakteriyel enfeksiyonlar veya viral enfeksiyonlar gibi basit sorunları tespit edebileceğini ve ateşin beşinci gününde nörolojik komplikasyonların olup olmayacağını umuyoruz.
Umarım önümüzdeki iki yıl içinde her hastalık türü için yapay zeka destek sistemimiz ebeveynlere ve doktorlara teşhis ve tedavide yardımcı olabilir. Hastaneler, hassas tıbbın getirebileceği büyük faydaların açıkça farkında olmalı ve tıbbi reformları aktif olarak teşvik etmelidir.
Ancak hassas tıbbın mevcut durumundan bahseden dekan ayrıca şunları söyledi:
Çok fazla veri, sadece hastalar bu verileri anlamıyor, doktorlar da mutlaka anlamıyor. Bu bir süreç gerektirir. Omik yaparken çok fazla veriyi de anlamıyorduk ve farklı departmanlardan uzmanlar birbirlerinin verilerini anlamadılar. Dolayısıyla bununla başa çıkmanın yolu daha büyük bir platform oluşturmaktır ve birçok insan bu işi birlikte yapar.
Cui Yutao: Siz burada yapıyorsunuz, doktor bilmiyor bileAslında benim için iki sorun var.
Genetik araştırma ve omik araştırması, nüfusun yasalarını yansıtır. Halk eğitiminde, grubu temsil eden bu değerli şeyleri aktarmamız gerekiyor. Ancak bir hastalığı doktor olarak tedavi ederken, bireysel duruma bakarız.
Doktorlar ebeveynleri bir eğilime sokamaz veya zorlayamaz, ancak çocuğun problemini bulmalıdır. Bir doktor olarak, genetik testler veya diğer yöntemlerle çocuğun bireysel sorunlarının nerede olduğunu bulmayı umuyorum. Ona kanuna göre söylersek çoğu çözülebilir, küçük bir kısmı çözülemez ve çözülse bile% 100 olmaz.
Bu yüzden şimdi çocuğun sorununu bulmayı ve ona kesin bir rehberlik vermeyi umarak hassas tıbbı, genetik testleri vb. Destekliyoruz.
Yani, iki farklı rol olduğumuzda ve farklı kimliklerdeyken bu bizim düşüncemizdir.Bu, hangisinin doğru veya yanlış olduğu ile ilgili değildir, ancak farklı grup ve bireylerle karşılaştığınızda fikrinizi değiştirmeniz gerekir.Bütünün veya bireyin, doktorun tatmin olması gerekir.
Doktorlar burada ne yaptığınızı bilmiyor. Bunun yerine, ebeveynlerin bunu yapması için hastaneyi zorlaması gerekiyor. Bu büyük bir problem. Ana test yöntemi olarak kan rutinini kullandığımızda, genetik bir test sonucu alırsınız ve doktora sorunun ne olduğunu sorarsınız, doktor gerçekten nasıl cevap vereceğini bilmiyor.
Hassas tıp geleneksel tıp eğitiminin kapsamına girmez, bu yüzden bu teknolojiyi tanıtmak için, ebeveynler bir doktor bulup sizden bana ne yapacağımı söylemenizi istemek yerine, hastanenin önce ne olduğunu bilmesi gerekir.
Ve bizim kendi tıbbi tedavimizde hala böyle bir sorun var: Tıbbi değerlendirmemizin kalitesini kim garanti edecek? Bu, gen şirketinin tespit teknolojisi değil, tıbbi değerlendirmeye geleneksel yaklaşımımızdır, çünkü ben bir Pekin tıbbi adli değerlendirme uzmanıyım Bu durumu anlıyorum. Doktorların kararımızın temelini bilmesi gerekiyor mu?
Doktorların tedavisi ve teşhisinin temeli, bazı ileri teknolojiler değil, tüm tıp camiası tarafından tanınan kılavuzlar ve geleneksel kitaplardır.
Geçen yıl bir etkinlikte hassas tıp konseptini önerdim ve doktorların% 100'ü çok ilgilendi. Bu yüzden şu anda ilettiğimiz ve popüler olan şeylerin doktorlar tarafından onaylanabileceğini düşünüyorum.
Hassas tıbbı teşvik etmek için, önce tıp toplum sistemi ile işbirliği yapmalıyız, tıp topluluğu bunu tanımaz ve doktor da etmeyecektir.
2. Sağlık sigortası: sadece olaydan sonra ödeme talep etmekle kalmaz, aynı zamanda aktif yönetim
Mark, AIA'nın geniş bir müşteri tabanına sahip olduğunu ve çok sayıda kullanıcı verisi biriktirdiğini söyledi. Diyabet, yüksek tansiyon ve kalp hastalığı gibi birçok güncel kronik hastalık insan davranışıyla ilgilidir. Müşterilerimizden doğru ve dinamik veriler elde ederek onları sağlıklı yaşamaları için yönlendirebiliriz.
Huang Zhiwei, gelecekteki sağlık sigortasının sadece tazminat değil, sağlık yönetimi olması gerektiğini söyledi. Gelecekteki gelişmeler ve insanların ihtiyaçları, gerçekten genişletilmesi gereken alanlardır.Tıbbi sigortanın, orijinal risk tazminatından kapsamlı sağlık ve temel tıbbi bakımın kapsamlı yönetimi ve kontrolüne kadar ürün ve hizmetlerde dönüşmesi gerekir. Süreci daha da kontrol etmemiz, sağlık yönetimini ve sağlığı ana, tazminatı ikincil hale getirmemiz gerekiyor.
Sağlık alanında mobil tıp veya internet ile birçok girişim olmuştur. Ama biz hep hastanenin çeperindeyiz ve içeriye girmedik.Hastane sistemini entegre etmeliyiz, girmezsek bu boşluk ve asimetri hep var olacak, kim geçecek? Ülke de bunu yapmak istiyor ama gerçek olasılık sigorta şirketi.
3. Mobil tıp hassas tıpla buluştuğunda
Mikro şeker: ilk dijital tıbbi tedaviHassas tıp bizden ne kadar uzakta? Micro Sugar'dan birkaç örnek vereceğim ve ayrıca veri toplama sorularınızı cevaplayacağım.
Hassas tıp bize çok yakın. Her gün kişiselleştirilmiş tıp sorunuyla karşı karşıya kalan bir grup kullanıcı var.Diyabetik hastalar, her gün erken ne kadar insülin ve öğlen ne kadar uyanacakları gibi çok nicel sorularla yüzleşmek zorundadır.Microsugar, platformda en yeni ekipmanları ve insülin girdisini birleştirir Veriler doğrudan platforma yüklenir ve kullanıcılara bireysel verilere dayalı olarak çok kesin rehberlik sağlar.
Bir başka hassas tıp örneği kliniğimizde meydana geldi. Mikro Şeker Kliniği, her hastaya tüm kan testi / idrar tahlili verileri vb. İçeren 40 sayfalık bir rapor sunar. Vücudumuzdaki hava durumu hakkında bize bir tahmin vermek ve belirli bir hastalığın riskini tahmin etmek için algoritmalar kullanmak istiyoruz. Bundan sonra, sigorta ortakları için bir fiyatlandırma temeli sağlanabilir. Şubat ayında Ping An Insurance ile işbirliğimizin haberlerini göreceksiniz.
Herkes komplikasyonların ortaya çıkmasının uzun zaman aldığını bilir. Bu risk tahminleri, son 20 yılda biriken verilere dayanmaktadır.
Başladığımızda bir gerçeği doğrulamak için kan ve gözyaşları kullandık.Her gün kişisel sağlık yönetimi yapmak için bir hastanın inisiyatif almasına izin vermek saflıktır. Bu konuda yürümeyen insanlığa aykırıdır. İnsan doğası şudur: Bir soru sorun ve hemen bir cevap bekleyin ve bir eylemin hemen bir etkisi olacaktır.Çoğu insan sürekli olarak veri yükleme azmi göstermez ve dahası, on yıl boyunca veri biriktirmeye devam ederseniz, hiçbir sonuç olmayabilir. İnsan doğasının çoğunu tek bir cümleyle anlatın: "Aralıklı kendini beğenmişlik, sürekli karışık yeme ve ölüm".
Bir doktor rolünü ortaya koyduktan sonra işler bir dönüm noktası oldu. Platformda her ay beş milyon doktor-hasta mesajı var, üç milyonu kısa mesaj ve iki milyonu çağrı. Hastalar doktorun tavsiyelerine uymaktadır. Bu nedenle, deneyimlerimiz, hastaların sağlık yönetiminde inisiyatif almasının gerçekçi olmadığıdır, ancak bir doktorun rolünün ortaya çıkmasından sonra, sağlık yönetimi ve veri birikimi hala umut vericidir.
Huakang: Daha fazla ticarileştirme hala araştırılıyorHuakang ayrıca dijital sağlık hizmetleri alanında birçok keşif ve araştırma yaptı. Kullanıcı kullanım senaryolarıyla ilgili olarak, devlet platformları çok fazla veri biriktirdi ve daha fazla ticarileştirme hala araştırılıyor. Şu anda, önce miktarı biriktirmeyi planlıyoruz. Esas olarak 2 şey yaptık:
-
Birincisi, farklı tıbbi kurumlar arasındaki veri adalarını birbirine bağlamak. Muhtemelen 300'den fazla üçüncü basamak hastaneyi birbirine bağladık ve veri kullanma sahnesinde çok sayıda çok gerçek tıbbi veri biriktirdik.
-
İkincisi, bazı sigorta şirketlerini birleştirdik. Günümüzde sağlık sigortası verileri bizim aracılığımızla hastaneye bağlanmaktadır.Sigortalı kişi hastanede doktor gördükten sonra hastane bunu doğrudan arka ofisimize yükleyecek ve tazminat için doğrudan sigorta şirketine dağıtacağız.Süreçte büyük miktarda veri de birikecektir.
Kesin tıbbın şu anda çıkış noktası olduğuna şüphe yok. Bunun gerçek bir eğilim veya balon olup olmadığına bakılmaksızın, şu anda hastaneler, sağlık sigortası ve önceki internet sağlık hizmetleri grubu bu "fırsatı" kaçırmak istemiyor.
Lei Feng Ağı Lei Feng Ağı
