微软“机器学习”进军国内医疗!首战糖尿病管理

2016-04-25 19:03:42来源: 健康界
    AlphaGo战胜李世石,无疑是给世界做了一次关于人工智能、机器学习的科普,也给各个行业带来了无限的想象空间,这其中自然也包括与科技高度相关的医疗行业。医疗行业的AlphaGo会不会出现?机器学习能在多大程度上影响医疗?

  近日,微软举办了一个案例分享会,介绍了其机器学习(Azure Machine Learning)在国内医健领域的第一个案例——糖尿病管理

  该案例的另一个合作方健安华夏,是专注于健康医疗领域个性化慢病管理解决方案的创业公司,其于2015年创造了医随访——糖代谢动力学管理平台,提出糖代谢动力学、药物动力学、饮食动力学、运动动力学和患者自我动力的糖尿病管理“新五辆动车模式”。

  健安华夏创始人杨枫介绍,糖尿病管理有三种模式。传统的糖尿病管理是基于单一的时间点,比如医生会根据患者就诊当时的血糖值进行开药,这种模式显然无法反映患者的整体血糖状况。

  其次是连续监测模式。目前的可穿戴血糖监测设备可以实现每3分钟上传一条数据,一天480条,七天3360条,让了解患者的连续血糖数据变得可能。通过数据分析,可以更好地管理和调整患者的饮食。但这种数据一般是回顾性的,收集的是前一段时间比如七天内的数据。

    第三种是智能监测模式。把数据实时动态地传到云端,通过机器学习分析、预测血糖数据及影响因素,为患者提供个性化控糖方案。

  杨枫举例,有一位患者七天内有四天发生夜间低血糖,这是一个“隐形杀手”的信号,可能是老年痴呆症、轻度中风的前兆,严重的甚至有可能危及生命。连续监测数据显示,该患者的夜间低血糖基本发生在饭后4小时15分钟左右,过度分泌胰岛素,甚至比其吃饭时的血糖还低。如果有实时动态的数据监测,就可以提醒患者少食多餐,避免夜间低血糖的发生。

  监测数据只是一方面,更重要的是揭示规律,提供管理方案。“如果通过数据分析,量化证明模式是规律的,可以自动分类,带来的可能性会非常大。”杨枫说。

  比如对患者饮食和运动进行管理。对患者血糖水平的监测和预测,可以为患者推荐合适的运动方式和强度,通过测量主粮,还可以在保证患者营养的情况下为其推荐有针对性的食谱。

  监测、分析数据、发现规律、提供建议,这是一个精准管理糖尿病的完整闭环。杨枫说:“这跟那种与医生见面5分钟,检测完血糖就开药的方式相比,是从盲人摸象升级到了庖丁解牛。”

  更重要的是,通过机器学习,系统可能会发现医生发现不了的规律。杨枫说:“通过机器学习的方式可能是未来的方向,可能会改变未来糖尿病的标准,彻底改变医生、患者乃至整个生态。”

  而这,仅仅只是开始,以数据为基础的个性化治疗能给医疗带来什么样的改变,值得期待。

关键字:糖尿病管理  微软

编辑:鲁迪 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/medical_electronics/article_201604256514.html
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