AI时代来临,行为数据可量化,大数据成健康管理新手段

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AI时代来临,行为数据可量化,大数据成健康管理新手段

2016年,亿欧曾惊讶于 健康管理行业虽不是一地鸡毛亦不远矣的现状 ,经过了一年的潜伏期,行业的头部企业或多或少都找到了发展并深研下去的道路,妙健康选择的是数据,并在中国健康促进与教育协会指导、移动健康分会主办下,与阿基米德共同承办了 “健康大数据X计划之健康行为促进项目”。

该项目于2016年7月启动,2017年8月结案,通过对妙健康平台上从2016年9月到2017年6月部分有连续登录记录、基本信息完整、有健康测评数据的样本人群数据进行分析,论证健康行为对健康促进的影响。

从健康教育到健康促进

数据的概念一直宽泛,于健康数据而言,大部分人都认为会是血糖血压血氧、身高体重脉搏这类可以测量得到的数据,其实并不只是这些。

中国健康促进与教育协会常务理事、副秘书长,健康报移动健康研究院秘书长、全媒体发展中心主任罗刚告诉亿欧, 人的健康大数据分为3类:基因数据、医疗数据(医院中可收集到的数据)和健康行为数据。

世界卫生组织经研究提示, 影响健康的五大基本因素 是:15%取决于遗传基因,10%取决于社会因素,8%取决于医疗条件,7%取决于气候,个人生活方式占60%。

健康行为数据对人的重要性不言而喻。然而, 最重要的影响因素,却是最难被统计的。

熬夜、吸烟、酗酒等不良生活习惯,运动、早睡早起、合理膳食等好的生活习惯一直以来都是无法被统计的,在你进行这些行为的时候,一来并没有一个仪器可以随时记录下你的所有行为,二来即使有了十分完善的健康计划,有多少人能够坚持执行呢?

所以早在1986年,有了一个新的词汇产生——健康促进。1986年11月21日世界卫生组织在加拿大的渥太华召开的第一届国际健康促进大会上首先提出了这一词语,是指运用行政的或组织的手段,广泛协调社会各相关部门以及社区、家庭和个人,使其履行各自对健康的责任,共同维护和促进健康的一种社会行为和社会战略。

妙健康CEO孔飞用游戏的思维做健康的观念与健康促进有着异曲同工之妙。据介绍,早在切入健康管理之初,妙健康就提出了“M值”的概念。

“M值”,即More health behavior score,全称定为健康行为指数,通过对用户健康行为及身体指标、体检报告等数据进行综合分析,将用户的健康行为以数值的方式呈现,帮助用户直观了解自己健康行为状况;并且,根据每位用户的行为习惯,量身制定健康行为促进计划,从运动、营养、睡眠、心理等多个维度引导用户改善不良行为习惯,帮助用户实现健康。

具体而言,妙健康引入了游戏“打怪升级”的理念,将健康行为细化为一个个小任务,完成任务之后会得到不同的“M值”,连续达标也会有一定的奖励。

中国健康促进与教育协会移动健康分会注意到了健康行为指数的创新性。

罗刚表示,健康报、健促会、清华健康传播研究所一直在探索健康促进互联网化的方式,使更多的人可以改善自己的健康结局。但是之前的健康教育是自上而下灌输式的,效果并不明显;研究也多是基于实验室的、真空式的研究,不是真正意义上可以应用于日常生活的研究。

“这个研究是超级复杂的,有各种各样的因素”,因此他们想到了将问题具型化,去研究 健康过程中的行为因素是不是有可能改进人的健康理念,进而改变人的健康行为,希望有一套指标体系,能够量化运动、营养、心理、睡眠等健康行为因素。

罗刚关注到,之前 有类似的做过一些小规模的研究 ,但是从科学性、严谨性方面而言,并没有得到行业权威人士的认可;同时, 行业并没有相关的标准可以参照 ,出身医学的罗刚等人希望可以重构一套相对靠谱的行业标准。

千里标准,始于数据。据亿欧了解, 妙健康的注册用户已经超过2000万,累积了大量的健康数据。 在与妙健康接触的过程中,健促会与妙健康一拍即合,引入阿基米德相对专业的医学支持之后,三方共同发起了“健康行为促进项目”。

跨界组合,十月磨一刃

据亿欧了解,该项目由中国疾病预防控制中心营养与健康所科技处处长何丽、清华大学健康传播研究所副所长苏婧牵头负责,对移动健康管理平台妙健康提供的大量数据进行汇总分析。妙健康专门成立了由CEO孔飞、CTO赵进及医疗健康部总监张平等组成的专项组配合工作。

张平介绍说, 项目以妙健康平台上数千万用户为基础, 随机抽取不同行为特征的用户作为研究对象,人员覆盖面广范; 在研究工具方面, 不仅采用了传统研究中常常使用的调查问卷方式,还应用智能可穿戴设备对用户行为数据进行采集,对用户在App中的操作行为进行分析,将主观数据与客观数据相结合进行分析。

研究内容 不仅包括一般研究常采用的运动数据、血压、血糖数据等,还收集了用户睡眠数据,结合心理评估量表,如压力自评量表、抑郁自评量表等,综合评价用户的健康行为状况。

在项目数据指标选取上 ,既包括用户对健康的关注行为,如对健康相关话题的参与度、对自身健康数据的关注度有所提升,又包括日常行为健康数据的记录,如血压、血糖监测次数;既有客观数据,如运动步数、睡眠时长等,又有主观评价结果,如焦虑、压力、抑郁自评等。

具体实施而言, 当用户在妙健康平台录入个人信息之后,系统会自动匹配合适的M值个性化任务,例如:对于懒散人群而言,推送相对容易完成、适宜的任务,鼓励其不断改善行为;对于自律性强的人群则提升M值获取的难度。从而引导用户持续关注自己的健康。

项目组会根据不同的维度指标来提取所需要的数据进行研究。 罗刚坦言,在长达十个月的时间里,项目组曾多次重复“收集数据——论证——改良评估维度”的过程,以促使研究更加科学。在最终呈现上,项目组将用户按照每日“M值”的完成度,分为好、中、差三种,并对比了“M值”低于30的人群与高于60的人群得出相关结论。

2017年8月, 这些结论被放到了专家组面前。 经过汇报、提问、答辩、交流等多个环节,专家组一致认为:课题坚持以问题为导向,针对以往健康教育与健康促进中的薄弱环节,首次使用互联网+与大数据工具实现了对大样本真实世界人群的持续研究。创新性地提出健康行为指数M值,将健康生活方式进行量化,以用户为中心,通过针对性行为引导,切实提高用户健康素养、促进用户行为改变,基本完成项目预期目标。

据悉,此次专家组由中国健康促进与教育协会、健康报社、中国疾病预防控制中心营养与健康所、中国疾病预防控制中心政策研究与健康传播中心、国家卫计委卫生发展研究中心医疗保障研究室、清华大学健康传播研究所、中国人民解放军307医院、中国健康促进与教育协会移动健康分会、阿基米德(北京)医疗科技有限公司、阳光保险集团健康险事业部、移动健康管理平台妙健康等机构专家组成。

“我们开了一个好头。”罗刚说。

未来,数据+人工智能才是王道

《素问·四气调神大论》有云,“是故圣人不治已病治未病,不治已乱治未乱,此之谓也”。孙思邈在更是提出“ 上工治未病之病、中工治欲病之病、下工治已病之病 ”。

项目的核心组员、清华大学健康传播研究所副所长苏婧苏婧表示,“健康中国2030”的发布就是一个非常重要的战略性方向的转移,全民健康意味着我们不仅仅是在医改的场景当中去兜圈子而转向让大家不生病。

据了解, 传统的健康促进手段多数是从上而下的灌输式宣传,但是很少会收到用户反馈。 以促进烟民的健康为例,是为其推送非常恐怖的吸烟导致的后果的图片有效?还是为其推送家人录制的戒烟提醒有效?亦或是为其推送社会新闻如“8岁女儿为了逼父亲戒烟离家出走”更有效?都还需要时间的验证。

苏婧介绍说,“在传统的健康促进领域其宣教方式就是告诉你吸烟有害健康或者刷这种标语口号,实际上它是没有办法真正改变人们的健康的素养知识,更不要说改变行为因为我们这里面有一个非常经典的模型就是 KAP模型 ,K就knowledge,A是attitude,P是practise,健康从素养到态度再到行为的一个转变是非常难的。”

她认为, 健康行为指数非常重要的一件事情就是把健康行为量化 ,例如,一个人今天的健康行为的指数比方说是60或者是70,你可以清楚地知道你做了什么之后能改进到一个什么样的维度,实际上使人的健康的努力可以被看见,最好的事情就是每个人可以有自己的一套方案。

每个人有一个自己的健康方案,也是妙健康一直以来致力于做的事情。 孔飞表示, 想要做健康管理,首先要有大数据 ;而拿到用户数据以后,妙健康则希望通过一些智能化的推荐,给到用户更合适、更个性化健康管理方案。

要实现个性化健康管理方案的推送, 数据是基础,人工智能是更为直接的手段。

罗刚告诉亿欧,项目结案以后, 未来将在两个方面发力:

其一是扩大数据源 ,获取更多的数据进行比对,在现有评估标准的基础上增加更多的检测维度,调教M值的构成,并拿出一个比较科学的标准,赋予M值更多的意义。

其二是深挖现有数据, 进行数据亚组分析,并收集用户的反馈信息,对不同健康干预方式的效果进行评测,描摹用户画像的同时为同一体征的用户群推送专属健康方案,达成健康干预目的,促进用户健康。

罗刚坦言,进行健康行为指数的分析是一件很复杂的事情,但是看着它从一个概念到有具体的成果,看着这个成果得到行业权威人士的认可,他对M值的未来还是持有乐观态度,“国外此前有过类似的探索,给了我们不少启发。结题会议上专家也给我们提了很多的未来研究方向,我们会一步步努力,让结果更加科学,被更多人认可。”

试想,未来,当物联网真正无所不在的时候,你拿起一跟烟,说不定就会有类似全息游戏的场景出现:一个系统音响起“友情提醒,吸烟有害健康,您今日摄入的尼古丁已超标……”


2017年8月25日,亿欧智库正式发布《2017人工智能赋能医疗产业研究报告》,该报告总结八大应用场景,从产品形态、业务模式、公司现状等角度对各场景进行深度解析,进而对我国医疗人工智能公司宏观数据和巨头企业布局进行盘点,最后提出“人工智能+医疗”未来发展机遇与挑战。了解更多报告内容,请点击: 《2017人工智能赋能医疗产业研究报告》

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