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杨玉峰:悦糖-基于大数据的糖前生活方式干预平台

为了推进数据整合和信息共享、发展以数据为基础的医疗健康服务体系,11月28日至29日,“2015中国医疗健康大数据峰会”在北京召开,此次会议围绕“开放、变革、发展”的主题,邀请主管部门、科研机构、医疗机构、优秀企业、市场研究机构等领导与专家、高层及800余位行业精英参与,深入探讨科学推进医疗健康大数据的应用和价值挖掘、推动医疗健康大数据依法有序开放、医疗健康大数据互联互通、数据标准与安全等医疗健康大数据相关热点议题,为我国医疗健康的数据的发展提供前瞻的思想与观点,为研究制定促进健康医疗大数据应用的政策和战略献计献策。

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在28日下午举办的医疗健康大数据应用与创新论坛上,北京悦优博迈科技有限公司CEO杨玉峰女士作了题为《悦糖-基于大数据技术和精准医学的糖尿病和糖前生活方式精准干预平台》的精彩演讲,以下为演讲实录:

非常高兴有机会和专家、同行做分享和交流,把我们对生活方式干预,我们做了思考和探索。悦糖是一个致力于做血糖管理、改善胰岛素敏感性,基于精准医疗和大数据。

今天讲了很多高大上的理论,我们更偏落地的思考和探索,我们怎么把专业专家的知识,做和普通的用户,或者说患者需求之间,怎么做一个转换,架起桥梁,我们做了思考的工作。

随着医学的发展、IT技术的发展,一些人文技术的变迁,现在的诊疗思维有一些转变。它从被动的治疗向主动预防转移,强调个性化的方案定制和动态的监测。悦糖是在糖尿病前期和糖尿病病人的生活方式干预上,可能在国内现在来看,对糖尿病管理这块关注得比较多。

像糖尿病前期,大概有400本书关注,在中国当当上只有一本翻译过来的书。糖尿病前期的人是比较多的,按那个数字算大概有不到5亿的人。他们如果不加干预,很多人都会转化为糖尿病在内的各种代谢综合症的患者。如果这个时候做一些干预,他还可以转,所以我们做的是防控迁移,预防的事。

简单说,现在手机比较普及,强调各种数据,APP可穿戴设备,包括基因检测、体验数据的分享,发病的机制,包括找到精准的原因和改善的思路。糖尿病对各个方面都负担比较重,各个方面也都比较关注。糖尿病的关系,从我个人数字,PDA的时代起,到现在做30多年,效果并不是很理想,有各种各样的原因。有一个原因是找到比较精准的原因,让方案可以落地,才能实现价值的最大化。

这是对市场现状的思考,一是病因不清楚,这是精准医学引入的价值所在。还有是监测不足,这个解决的方案,现在各种可穿戴设备、大数据处理技术,可以解决部分的难题。诊疗不够个性化,除了刚才提到的两点,就是从产品设计上,我们是下了比较大的工夫,不是从专家的视野出发,而是从用户的需要出发设计产品,这个应该是比较重要的一点。

说得比较哲学一点,基因的转入和分析、每个生老病死都是数据的存在和展现的方式,这是大数据和生命科学结合的基础。

悦糖在做什么。悦糖是致力于做数据解读,提供个性化方案和服务接入的产品。我们会去解读,包括基因、体检、可穿戴设备采集上来的体征数据,以及用户习惯。现在在于做一些工作,像体检这块,和22家医院体检中心做了一个对接。基因是和博奥颐和、国家北方基金做。我们在解读报告上做的深入的探讨,像和博奥合作的,他们为糖尿病做63个位点的检测。我们对检测结果又做了七个不同亚群的分析,后面给饮食运动,剥削一些方案的时候会更精准。有的人测可能在饮食上没有高的风险因素,可能是睡眠的问题。你给他饮食控制很难受,也不会起好的作用。包括做的案例里,比如说针对胰岛细胞的,胰岛细胞不足,胰岛功能有缺陷。针对不同的亚群,我们在饮食和运动上又给了非常细致的。后台是靠算法,不是专家储存方案。每一套方案里,包括一周的食谱和应用处方,意义个性化定制营养补充剂的方案。像之前的营养,我们做了五种模式,地中海,还有像高碳水等等做进去了。分析用户的基因,他个深化免疫和习惯,我们会询问他的口味和运动偏好,再给他方案。至少在这个方案上,从用户的接受程度来说,比较贴近他个人的喜好。生活方式干预,在业界最大的问题是依从性的问题,而不是其他。

在方案动态监测,对接七个可穿戴设备,还有Apple?Watch,微软的手环,小米手环等都对接进来。我们分析用户的饮食频次习惯、睡眠习惯、他的精神压力、血糖等做动态的压力。

在饮食方案这块,我们做了一个比较有意思的东西,我们创造了一套指标体系,命名为糖点值,就是管住嘴、迈开腿变得量化,可视、可控。他自己可以喊口号说,我的健康我做主。我们会把每个人的食动平衡以后量化为糖点值,包括一日三餐,加上连餐的加餐。我自己一天17个糖点值,覆盖在家做饭的场景,每道菜做37个营养指标的解析,最后标出糖点值。在外就餐,现在已经覆盖百度外卖100套外卖。用户使用糖点值,如果饼干是四个唐碘,你可以吃两个。他根据口味偏好,自己地做搭配和调换。后台我们随时采集用户的替换,他的选择,给他做膳食结构的分析。

在产品形态这块,有B2C,对最终用户的分析,B端有管理源端,我们在和社区院合作,用来帮助他做随访和健康教育,生活方式的教育做助手。用户有任何异常管理员都能收到,他可以针对群发,或某些患者做提醒,有一个健康的关怀。有一个能力是基于机器学习的有一套模型可以对用户做糖前发病的风险,还有是住院概率,心血管疾病发病风险的概率预测。

我们和一般的IT公司做得不太一样,我们在开发软件前,我们整理过美国、加拿大、台湾、日本、新加坡的国立标准,以及国际顶尖文献的东西。整理出来以后,我们做了将近一年近万人的实验。在实验中发现,在美国他推荐的膳食模式,除了大的没有差别。但是在一些微量的营养素上面,用在中国人身上需要做微调。我们选了哈佛的模型做基础,再加上自己做的一万人实验,开发出这样的一个东西。数据库我们储备的量还算可以,有10亿级的方案。这个营养品,我们也是储备17个品牌7000多条数据。

简单介绍一下我们的团队,这个事情要做,可能不同领域的人在一起工作才能做出的东西。有人问我这个东西的专业性和可靠性怎么保证,就是由人的专业性保证。我2009年的时候在北医学营养师,但是我本身是做通信的。我的对有大数据和生物双重背景的人,还有北医的PHD的人,还有生物学的。

我们公司也比较小,也取得了一点成绩。去年我们是APEC的代表,我们是国家高新,自己也申请了专利,我们也开发了临床检测系统。这是后台部件之一,这次也上了清科集团的200强,下周知道会不会进50强。做多更多是防控前移的事,从个人、社会、家庭来说,把治疗往前移一点是比较有价值的,也是我们看好市场,做尝试的原因。

我们希望和业界所有的人员一起,携起手来共同推进精准医学,防控这方面,预防医学的落地。把高大上的理论怎么翻译成用户能用的东西,价值才能凸显出来。谢谢。

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