時間生物學奠基人Franz Halberg教授可能沒有想到，由他第一個將時間醫學引入人體治療，發現可以通過觀察人體的節律變化來判斷個人的健康狀況，并選擇不同節點治療的理論正在離成果商業化越來越近。
眼下只需戴上一款最時髦的可穿戴設備，通過每天定點的血壓數據采集，連續數據會自動上傳云端，在手機相應的APP應用上，會對連續血壓數據波動狀況分析，并結合同齡段的基準對比，從而在中長期對于未來患病風險作出判斷。同時根據血壓數據的判斷，還能貼心地通過手機APP、短信和檢測終端提醒你在什么時候能去運動，何時該服藥了。
這就是時云醫療科技（上海）有限公司(下稱“時云醫療”)聯合創始人吳冰和郭輝做的事情。“我不能告訴你為什么你的身體會發生這個情況，但我能告訴你未來你發生這種疾病的可能性有多大，這是我們能給到的。”吳冰簡而言之。
吳冰坦言，以前時間生物學的理論要轉化成實際應用在技術上很難實現，僅限于用在擇時治療，即通過對體征變化規律的了解，找到最佳的運動和服藥時間，但無法達成前期就能判斷出身體異常或是預估中長期的風險，因為連續數據采集需要大量數據上傳還要隨時分析。
但現在，在可穿戴設備、云計算和移動終端的結合下，并行采集大規模數據的連續性不是難事，普通人提前發現疾病征兆并預防“未病”已成為可能。
大數據為王
吳冰的父親與Franz Halberg教授是世交，把Halberg教授當作爺爺看待的吳冰在一次與教授的交談時聊及，如果能將移動互聯網、云計算與時間生物學相結合，幫助人們更及時地了解自己的身體狀況，以預防或及時發現慢性病的出現，將是一件具有突破性的事情。為了支持吳冰，Halberg教授同意將時間生物學實驗室中的所有數據和分析模型授權給吳冰使用。 正是大量的數據支撐，成為了吳冰創業的最大底氣。據其透露，實驗室通過從上個世紀60年代開始在全球范圍內與各國醫學實驗室和醫院合作采集相關人群各種體征值（血壓、血糖、血氧、激素、心率、體溫、呼吸頻率、BMI指數等）在不同年齡、性別人群的變化規律，并建立不同人群的基準值和異常波動與中長期疾病風險的對應關系。 “目前我們最核心的地方還是在云端的數據分析。”郭輝補充道，“從建立數據到發現數據異常到把慢性病與之前的數據異常做關聯往往需要很多年，時間最長的一位采集對象我們一直跟蹤了27年。大數據的概念是有盡可能多的數據錄入以此作出更為精確的分析，將不同年齡段、不同性別的人群建立基準值，以此標準化的數據模型，將每個單體的初級模型與數據模型進行分析對比得出結論。”
但光有龐大的數據只是一個基礎，如何進行數據傳輸也是個問題。郭輝坦言，因為體征測量相對復雜，對一個創業團隊來說，重新去設計一款全新硬件產品并不現實，如果沒有對市場和價格進行相關的測試，貿然投入上百萬的資金開發一款新的產品也有風險性。為此，他們的做法是對現有的血壓計進行改造，增加數據傳輸模塊，借此捕捉那些非標準化的信息。
在終端設備上目前時云醫療確定了兩個版本，一個是臺式的機體配腕帶，另一個是腕式設備，方便用戶隨身攜帶隨時檢測，還能和用戶交互，提示下一次的檢測時間，如果每天設置服藥提醒，設備在檢測完血壓后還會提示用戶要按時服用藥物。
吳冰告訴記者，目前設備初始會將一天設定48個檢測點，只需累積28個檢測結果即可建立個人初級模型，而在移動端的APP應用上，通過對所有的分析匯總成一個健康風險指數，用戶每次登錄會看到自己的健康風險指數和同齡、同性別人群的平均風險指數，并且能明確自己健康風險在同齡人群中的排位。同時，設備會根據使用者的實際情況進行調整，一旦數據顯示異常，就會加大檢測密度，反之則會拉長檢測間隔，進行動態調整。
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