新瑞时科技CEO赵邑新：大数据医疗至少面临三方面的挑战

大数据医疗健康物联网

赵邑新 | 2016-08-08 15:05

【数据猿导读】渐渐地，人们对健康更加重视，大家都希望自己能生活得更长久、更有质量。新瑞时科技CEO赵邑新认为，观念转变这是好事，虽然目前在医疗数据的前期收集、有效分析和价值实现等方面仍面临至少三方面挑战

大数据一定能够‘淘’出大健康。依托大数据，不仅掌握一手健康指标、优化医疗资源利用、造福医疗科研事业，也能让老百姓得到更好的健康管理。

眼下，人们对健康更加重视，大家都希望自己能生活得更长久、更有质量。新瑞时科技CEO赵邑新认为，这样的观念转变，正是促进健康物联网和移动健康领域良好生长的沃土。虽然目前在医疗数据的前期收集、有效分析和价值实现等方面仍面临挑战，但赵邑新对“互联网+大健康”的合作模式充满信心。

健康物联网让医患及时掌握健康数据

记者：您认为健康物联网和移动健康领域的发展优势在哪里?

赵邑新：健康物联网和移动健康领域的发展优势可以从医生和用户两方面进行分析。首先，从用户角度来说，每一个人都可以更方便、更及时地了解自己的健康指标和健康状况。从前，心电图只能去到医院检测。但随着技术发展，像心电图这类相对复杂的测量也能在家进行了。更不用说血糖仪、血压计的普及率越来越高，人们随时都能掌握自身最新的健康指标。人们及时掌握健康数据之后，可以借网络技术以更低的成本和更高的效率访问医疗资源，如远程咨询医生、查询健康资料等。

其次，网络技术的发展也会对医生带来很大益处。以前，尖端医疗科研很大的挑战之一就是数据采集，需要足够的科研样本量。但医生不可能为了得到健康指标，每次都让病人亲自到医院采集，这会受到测试者人数和地域分布的限制，而且采集成本也很高。有了便携设备和通讯技术，医生采集数据就变得更方便、成本也更低。

从医生日常管理病人的角度来看，一些慢性病、心血管疾病可能需要终身健康监测。在此过程中，医生需要根据病人的状况对医疗方案作出调整，如用药、复查等。在设备和通讯技术的帮助下，医生可以更容易、更及时地了解病人的状况，即使病人不到医院，医生也能掌握他的健康数据并作出调整，尤其对于异地手术的病人，医生还能通过互联网进行及时有效的回访。

总而言之，大数据一定能“淘”出大健康。依托大数据，不仅能实现对医疗资源、医护人员资源的优化利用，造福医疗科研事业，也能让老百姓得到更好的健康管理。

新瑞时科技CEO 赵邑新

从医疗数据“散沙”中淘出价值

记者：新瑞时科技在发展健康物联网和移动健康领域的落脚点是什么?

赵邑新：移动的健康管理需要有数据才能进行分析。数据重要的来源就是设备，所以我们在做设备的接入，不论是便携式还是穿戴式的医疗健康设备，它都是一个产生移动健康数据的“入口”。

目前，穿戴式设备的使用方式概括为“一个设备、一个APP、一部手机、一个人使用”，对于很多老年人来说，使用非常不方便——测个血压还要在手机上操作半天。如果使用多个设备，操作就更为繁琐。为此，我们开发了专利产品智能健康网关，可以统一接入各种健康设备，重要的是不改变用原有的使用习惯，且实现了一套设备多人使用，特别适合家庭、社区和企业多人使用。

记者：新瑞时科技未来还会进行哪些方面的尝试呢?

赵邑新：数据中最有价值的部分是它所体现出的模型、知识，以及规律和方法，这些内容需要通过数据分析才能获得。新瑞时从事云平台上的数据分析和处理就是从数据的“散沙”中淘出智能、体现价值，也希望通过这样的系统提高医生的效率。

未来，我们依旧专注于设备接入与数据分析，做好核心技术，同时，也会不断地转化所取得的技术成果，丰富它的应用。通过数据分析，可以完善相应的诊断模型，给予用户更好的提醒和干预手段。另外，我们还将研发陪护型机器人，未来它们不仅可以陪老人聊天、打发时间，也可以作为一个移动的医疗健康设备，定时提醒老人服药，并测量血压、血糖、心电图等。

数据的积累和采集是一场“长征”

记者：您认为大数据发展在大健康医疗领域会面临什么挑战呢?

赵邑新：虽然健康物联网和移动健康领域发展前景可观，但眼下的挑战也不少，可以从三个方面来概括。

第一个挑战来自数据本身。数据的积累不是一蹴而就的，是靠一天天攒出来的，无论是对个人数据的积累，还是群体数据的采集，都是一场大数据的“长征”。

有了数据，如何有效地分析它，这是第二个挑战，也就是“沙中淘金”。要对原始数据进行预处理，滤掉那些不符合原则的部分，不能让它们污染对整个数据的分析;得到有效数据后，从中挖掘出规律、模型和智慧，这需要相当的行业经验和观察力，要求做移动健康的人员不光要成为计算机专家，还要成为医疗健康行业里的专家。

最后一个挑战是如何实现数据价值，即如何给数据的产出找到“出口”，找到它实现价值的途径。一旦数据形成了数告，就可以提供给政府、药厂或是保险公司。通过了解客户需求、进行模式上的探索，最终让数据在商业、技术方面合法实现其价值。

来源：数据观

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