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脑卒中智能诊疗及长期管理
发布时间:2018-10-31  访问量:21
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马素锋:是不是很美,有什么问题吗?都没有,谢谢刘杰。最后一块的演讲由我和大家来分享一下,医学数据往深走可以做什么事,我今天可能更集中在一个病,其实有一点我特别想要跟大伙儿一个概念,在医药领域谈到数据谈到什么?到最后我甚至都觉得不存在一个医药领域,落下来的都是哪个病,具体这个病什么样,有什么病人,有什么医生,他到底怎么做决策,都有一个单独的市场,今天更关注的是一个,就是脑卒中,都有哪些数据,都能做什么事。

医疗是一个特别大的需求,就是整个决策,所谓的智能这件事,我们如果看一下其实任何一个疾病,都会有这么几个不同的阶段,在每个阶段我们都会说如果我有数据可以做什么,黄色星号这儿,在今天临床,在今天整个医疗都非常需要有数据的支持,有更智能的支持,因为有一件事,三十年,无论是从国家,无论是从药企,投入非常巨大,目的是想把中国临床的水平提高,有一个结论,三十年下来这样的提高没有什么成效,我们临床水平并不是特别高,实际上所有期待说智能化,未来数据产生的这些东西,能够帮助我们临床水平提高,这是特别大的一步。我看到说得病这件事,有很多数据都可以看到,政策上智能医疗是国家战略非常重要的一块,我们前一阵找过医生说,来测一下医生未来用这些东西的,他们怎么看,今天不到三分之一的医生对这些概念有了解,对这些东西已经很期待,他们知道未来可以帮他们什么东西,我觉得客观环境也是,都是说非常好再准备往前走。现在起步了,过去两年各位都听到了各种非常大的说法,医院数据拿过来我们帮你处理一下,目前这样的公司融资都已经七八个亿了,大家看到医疗行业未来大有可为。真的要做这件事,其实困难非常大,医疗行业的数据是最缺的,其实到今天,在中国我都不知道我跟一个医生宣传了某个产品之后,他做的决策是什么,没有任何数据能告诉我这一点,我都不知道他这样做完之后,到底哪个患者会用我的药,用不同的药,用不同的方案,我不知道,所以今天收到的数据,我只知道这家医院上个月进货进了五百箱这个药,具体卖出去多少说实话我不知道,因为中间可能有退货,我们在谈精准营销,我们跟医生说了很多东西,根本不知道产生了什么效果。我要想分析真正患者在这个过程中有什么,我想把病历拿出来这都是违法的,即使在医院里边,也有医生的病历,也有影像科的影像,还有各种各样的资料,医生内部都没有整合,所以数据这个问题实际上在今天基本是一个无解的问题,我们需要的东西又非常多,关于人的方方面面,所以这是第一个挑战,未来怎么走。

其实整个这件事当数据限制你的时候,我们谈算法说实话就很难,再谈深度学习,真正的智能,我觉得更是路漫漫再看,当这个事真的能够实践中,能够帮医生,我觉得这条路我们只是继续前行。医疗数据都会帮助哪些东西,我们今天说医疗数据有在某些地方,尽管我拿不到,其实医院的病历、各种检查结果这就是,但是一个人的健康,你的遗传因素,各种基因的信息,其实还有跟健康很相关的环境,这个气候,你的心态,你的生活环境,你的生活状态,都有影响,到最后这些数据说我都能收来,会是一个非常大的工程。拿来之后你会说我怎么整合,怎么分析,大概才谈得到,这是后面的挑战。于是我们看到说现在也在收很多,关于医疗我试着解释一下,这是各种能有的数据,我相信在这个行业有谁说这些都可以全拿到。总的这两点未来在这方面要有进展,一定要能够克服,第一个就是说整个数据能够整合,第二个就是对接,因为真正的智能化永远不是一堆死的数据做出一堆模型来说的事,一定要是能够不断地进化、学习,我觉得第二个难点更多的是说未来这一块怎么数据打通,这是一个更大的挑战。

所以有很多的困难,但医疗智能真的是很需要的,所以我们也是问医生说,大伙儿认为这个事能不能来?所有医生都说可以的,我们说有几个很大的问题该怎么来解决,前面一块就是应用场景,什么样的场景你希望怎么用,我们看到大多数的医生第一个是工具,帮我做监测,帮我把这些东西用好,帮我把药的名词都呈现好,医生的诉求一定是这样先要帮我,这是很符合现实的,其他的帮我做完之后帮我审,看看我给病人开的药对不对,看看我这个处理是不是合规,看看我这个会不会有什么风险,看到的是说前面帮我把事情做好,后面帮我审,实际上机器这两个都能做,就是我们一般理解的机器人医生。现在90%的医生说患者没问题,用这些东西患者不会有任何的问题,更重要的说找谁收钱,医生说第一肯定不是找我收钱,或者找患者,或者找医院,但是有一个很好的实际上大多数人说你是可以收钱的,还不错了,可以往前走。

这一块分享的是脑卒中,脑卒中这个病很大,其实这是脑梗,各位可能都听说过,每年1600万患者,这个病很急,住院三小时黄金期,到医院赶紧做,要不然会瘫会死,后面稳定了之后出院一生都要带病生存,这是非常大的问题。我们试着在做什么?在住院一般都是两周,在这个过程中有很多预防要做,然后就是出院之后这一辈子各种各样的防,防什么?防未来复发的风险,智能化这件事支持医生决策,我们所有的都是在做风险的预判。第一个数据收集到一个非常大量的脑卒中数据,超过百万患者,在各种状况下的各种治疗、各种的复发,我们自己建立了一个系统,能够把闭环的学习功能打通。然后拆出来各个决策点,对每一个决策点我们想做的,就是这个决策整个算法模型构建、学习的过程,到最后风险预判评估,然后提出的决策参考,基本上把这个过程打通。举个例子,比如说一个挑战,这是急性期送到概念,如果满足溶拴的条件去做溶拴,我们国家平均的致残率70%,如果做溶拴致残率10%都不到,这是一个双刃剑,这个药剂量大了基本上脑出血的风险会增加,剂量小了这个事等于没做。我们找到了从整个数据看不同病人的哪些因素,和整个做下来的结果,可以做到针对每一个具体的患者,我们会有一个更精准的,对他出血获益风险的判断,给医生做参考,第一要干什么,第二如果溶的话多大的剂量可以出血少获益大。我们就把每一个患者的动态血压做到不同的类别,然后告诉你他的血压管理怎么去做,这就是我们试着在实践说把整个事往前推。

我们谈到数据大,用处不止一个,这是我们另外一个方案,也是从这套数据里拎出来说住院治疗这方面信息比较全的,拉出来三十万,我们来看一下回答市场部的问题,一个患者从进院检查确诊治疗,到出院整个的这个过程都做了什么,这样大的数据,涉及到这几个情况,在这个过程中只想说肾衰这个问题,到底哪些因素会影响医生治疗决策的选择,这个数据是建立在18万实际决策的基础上,我们进行各种数据的挖掘和分析,来判断到底有哪些因素,这时候拿着它我们可以看到非常清晰的,所有的这些到最后普通的患者用到哪个药,到底哪些因素是影响他到最后用这个药的原因。你看到的医生实际在做某一个决策的时候,是哪一个所谓的医学信息会影响到他对这个患者最终的用药选择,是在这儿,我们会把这些列出来,所以什么东西影响?于是你看到的很多时候,其实做不做到最后一个很重要的影响,这人看着有钱没钱,这个结果会直接影响到医生抗衰怎么做。第二个大的影响因素是说住院的时候,脑卒中有一个NIHSS评分,这和得分没有关系,是这个医院做了没做,这是医院的规范化,于是反倒是找出来影响最大的两个因素和病没关系,一是这家医院管理流程有没有规矩,第二个是医生怎么看待他的患者,我们得到的答案是95%的病人说,我从来不考虑,医生在这儿让我做检查,让我做什么我做什么,记住这个回答无论病人在什么样的收入区间,包括百分之百我听医生,医生竟然给我们漏掉了那么一个机会,人家家庭月收入哪个医生真的知道,这是一种观念,我觉得这些都是挖出来给药企在说,我们跟医生在沟通的时候,不光要讲你在病上,医生想法对他决策的影响也要关注。甚至像这个,入院48小时都不能走,下肢一定有问题,即使在这样的问题下,第一影响还是这家医院操作规范不规范,你看到实际大样本数据出来,我们还看到什么?同样记住南京市、南通这样的医院,做房颤患者的血栓预防是很重要的,同样是三甲医院,我们看到一家医院是96%给患者全做,另外一家只有7%在给患者做,到最后的结果说医生水平不行,其实都不错,整个系统规范执行规则不同会造成这么大的影响。你说我们对整个应用,像这个基于医学数据能够对现实世界的应用做出科学评估,我们只要要求医生在填写病历的时候把流程都写清楚,到最后造成的结果就是整个患者获益指标显著提高,这是多少药都很难做到这样的患者显著获益。

还有一个今天越来越说真实世界研究,这一块做的很多了,各个领域都有很多,我也就不再多讲了。实际上可以看到,我们在实际数据对市场的洞察、智能医疗、现实世界研究这三个方面,延伸出来可以做很多东西,我也很期望当把药企的营销数据和实际行为相结合,未来探索的东西要比今天做到的要多得多,我觉得医药行业对数据集合真的是必要的,需要做的事,无论从营销到医学很多问题,由于数据的缺乏都还没有做,今天听到其他行业各种探索,都想有一天用到这里面去,像脑卒中一个病一年就四千亿,很大的,所以值得跳进来,我觉得未来各种方法在这个行业都大有作为的,这就是我今天给大伙儿的分享,谢谢。

正好也12点了,我们下去用饭,下午准时开始,谢谢大家!


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