傳統的醫療服務是一個被動型的服務產業,當參與者有了疾病,或者是有了不舒適的體感,才會去體檢中心或者醫院做檢測,用高精度的儀器對身體進行分析,來判斷疾病形成的原因給出診斷,并給出相應的治療建議。
但隨著大數據處理技術的進步,通過智能硬件,在家庭環境中連續采集用戶體征數據,不但可以對用戶的身體基本指標進行分析,也是對未來健康風險的一個主動預警。
所以,圍繞著體征數據的采集,并且對相應波動規律進行分析和判斷,去發現用戶未來健康變化可能出現的的風險。在風險形成之前,給予用戶改善的建議,減低風險形成的可能性,這是醫療服務在未來發展的趨勢。
但是,為什么在如此多的關注健康類的智能硬件中,勝者寥寥?這是因為在這個領域內存在著兩個誤區。
目前的智能硬件都是基于傳統體征檢測設備改造而來的,而傳統的體征檢測設備的特點就是單點數據檢測和單次數據分析。由于每個檢測者的個人情況與所處環境有所差異,當無法約束用戶用共性環境的時候,后面的結果就會有千差萬別,因此在數據端得出的結論就會出現偏差。
同時,大數據分析模型,需要建立在足夠的理論支持與試驗研究的基礎上。即使有了大量的數據,但模型的建立也要根據不同年齡和不同身體狀況的人分別設計。純粹的關注數值的相關性,也有可能出現偏差。
所以,針對家庭中不同年齡階段的人群,不同的需求。可以在家庭普遍環境中,高精度的連續捕捉用戶體征數據來提前發現體征狀況,并且給予相應改善建議。順從于醫療領域未來的發展方向,英特爾可以很好的滿足用戶的大數據時代的需求。
iHealth可穿戴產品是一個依托于英特爾云計算的用戶健康體征監測類產品平臺,它覆蓋了包括血壓監測、血糖監測、心電監測、活動與睡眠追蹤、體重管理等多項健康體征監測領域。
拿血壓檢測來說。連續血壓檢測意義是什么?若你被診斷為高血壓或高血糖,當你的血壓或者血糖數字變化時,你可能只是輕微的感覺自己不太舒服,甚至忽略掉自己的身體變化,但這個忽略可能會給你的健康帶來嚴重的影響。比如說中風,老年性癡呆,腎衰。高血壓本身并不致命,但是引起的疾病卻足以致命。
而在遠程醫療服務里,這些狀況都將得到解決,你的血壓血糖數值將被實時記錄,并透過可穿戴設備,分享給你的醫生,你會馬上收到醫生的健康建議甚至疾病預警。得到用戶一天血壓波動,規律的數據。可以提前預警,告訴他引發疾病的風險。
云端處理可讓iHealth監測設備采集的數據更有價值。上傳和記錄重要的生理信號數據,可以通過共享平臺分享給臨床和非正式的護理人員。隨后,醫生會提供解決方案,回傳至消費者與其護理團隊,給予用戶的下一步計劃。
可能對于多數人來講,很難清楚的了解健康情況下的血壓是多少、脂肪率是多少、心率又是多少。如果用戶想知道現在是不是健康?未來是不是有風險?這些問題恐怕都需要咨詢醫生才能得到解答。但隨著就醫人數的持續增長,以及醫院人力不足的困難。對于醫院來說,壓力與責任愈發強大。所以,如何更加高效的配置已有資源,在保證處理能力的同時給予病人更好的用戶體驗。最有效的方法之一就是加強醫療數據的挖掘與應用。
目前,尋常一張CT掃描圖像,就含有約150MB的數據;一個基因組序列文件大小約為750MB;標準的病理圖的數據量則大得多,要接近5GB。如果將這些數據量乘以人口數量和平均壽命的話,僅一個社區醫院累積的數據量,就可達數TB甚至數PB之多,而且其中還富含圖像、視頻等非結構化數據,更勿論規模更大的醫療機構,甚至是地區醫療主管部門匯集的數據集了。
醫療行業的大數據雖然量大且繁雜,但其中蘊含的信息價值也多樣且豐富,如果能夠對其進行有效的存儲、處理、查詢和分析,小到輔助某個臨床醫生做出更為科學和準確的診斷和用藥決策、或幫助某個醫院根據患者潛在需求開發全新個性化服務及自動服務,大到幫助相關研究機構突破醫療方法和藥物革新、或支持地區甚至全國醫療行業主管部門優化醫療資源及服務配置。大數據處理能為醫療行業提供前所未有的強力支持。
所以,如何將海量、復雜的數據的存儲、處理和保護成本降至最低,同時還能對此進行實時或準實時的處理、秒級的查詢需求響應以及智能、深入的分析,英特爾開放架構的大數據平臺為這個問題帶來了答案。
憑借出色的成本優勢,以及支持TB-PB級大數據集的分布式存儲、實時處理和查詢應用,英特爾為醫療行業用戶對于大數據的多維度、多層次應用提供強有力的技術平臺支撐。同時,英特爾大數據分析平臺已經完成了從芯片硬件到數據庫管理的全面優化,所以可以有效降低用戶在應用軟件產品化方案化過程中的工作量和總體成本。
更為重要的是,英特爾在政府、電信和金融在內的眾多行業用戶的成功應用,足以證明它已經歷了實戰的考驗。因此,對于醫療行業用戶及其面臨的大數據應用挑戰來說,英特爾的開放架構大數據平臺,是針對中國本地醫療行業用戶在“醫療大數據解決方案”的最佳選擇。
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