2019年人工智能在糖尿病管理的研究及應用.pdf

1、人工智能在糖尿病管理中的研究及應用 中國科學院海西創新研究院 研究員 福州康為網絡技術有限公司 總經理 CHIMA 2019 慢性疾病是一個不斷增長的全球問題 我國有1.14億糖尿病患者（占全球糖尿病患者的三分之一）糖尿病及并發癥是我國前十位的死因之一 糖尿病醫療費用支出急劇上漲，消耗全國醫療開支13%，糖尿病是萬病之源，并發癥治療消耗了糖尿病總體開支的85%絕大多數患者都沒有發覺并發癥，而且很多并發癥是可以早期發現并發癥海嘯 1.1 糖尿病及并發癥將是21世紀恐怖大片 CHIMA 20191.2 我國糖尿病一二三級預防面臨巨大挑戰 綜合管理率低：血糖、血壓和血脂綜合控制達標率僅5.6%三級預

2、防 壓力巨大 CHIMA 2019研究成果：1986-2016年，大慶市30年的慢病隊列對照研究表明，對糖尿病患者進行6年的生活干預+飲食+運動，可以：糖尿病發病中位時間延遲：3.96年(95%CI 1.256.67；p=0.0042)心血管事件發生率降低：HR 0.74(95%CI 0.59-0.92；p=0.006)微血管并發癥發生率較低：HR 0.65(95%CI 0.45-0.95；p=0.025)心血管疾病死亡減少：HR 0.67(95%CI 0.48-0.94；p=0.022)全因死亡減少：HR 0.74(95%CI 0.61-0.89；p=0.0015)平均預期壽命延長：1.44

3、歲(95%CI 0.20-268；p=0.023)研究發現延長發展為糖尿病的時間，IGT患者的死亡率沒有顯著改變，與血糖正常者相比也未顯著增高。以上說明，IGT患者的額外死亡風險主要來自2型糖尿病本身的進展。這不僅解釋了之前生活方式干預預防2型糖尿病，可減少死亡率的原因，也說明未來預防糖尿病的重要性。（數據來自柳葉刀糖尿病及內分泌學）李光偉 教授 中國醫學科學院阜外醫院 大慶研究被譽為世界糖尿病預防史上的一座豐碑 30年 1.3 生活方式干預在糖尿病防控中的重要作用 CHIMA 20191.4 全球抗擊糖尿病等慢性病防治策略的變化 2018年1月聯合國成立由項目事務署主辦的The Defeat

4、-NCD Partnership計劃，探索用人工智能等適宜技術，抗擊糖尿病等慢性疾病2019年4月世界衛生組織發布首份數字衛生干預指南：使用數字衛生技術來改善人民的健康和基本服務的新建議Margarent Powers,PhD,RD,CDE Research Scientist International Diabetes Center 糖尿病教育管理作為一線治療方案予以處方！2017 CHIMA 2019 結合個人電子健康檔案與個人移動互聯網數據，開展慢病早期評估、篩查和早期智能發現，進行動態、分類、個性化的健康教育與干預，依托大數據為慢病患者提供更加智慧、精準的健康管理。精準發現 精準跟蹤

5、 Title A B 精準干預 指導 D 精準服務 C 通過自動分揀調度，基層實時跟蹤轄區內高血壓、糖尿病患者數，有效提高了患者的隨訪管理率 對不同的人群（一般人群、高危人群和慢病患者）實施不同的干預指導 高血壓、糖尿病患者登記報告率、信息準確率達到100%高危人群慢病風險評估與干預指導，促進患者行為方式的改變；慢病輔助診療系統，提升了基層全科醫生的診療能力 2.1 湖北宜昌：AI賦能，打造新型醫療智慧城市 已覆蓋宜昌全市120萬人口 重點管理人群管理率提高20%心血管健康指數綜合得分為71.6 2018年健康管理大數據平臺建設被柳葉刀雜志作為健康城市建設典型 2017、2018連續兩年中國基

6、層衛生信息化應用創新大賽優秀獎和一等獎 實施效果 CHIMA 20192.2 南京溧水：糖尿病及并發癥智能一體化管理體系 精細化慢病工作站，患者數據一目了然 智能化篩查室，提前預防并發癥發生 虛擬病區系統，實現規范同質化管理 基于管理處方，院內-居家糖尿病管理閉環 區域完整的糖尿病及并發癥專病大數據庫 血壓、糖化等指標控制率25%提升到40%登記在冊的糖尿病患者并發癥篩查率100%提高了醫囑依從性 區域分級診療與服務能力顯著提升 家庭醫生簽約服務滿意度提高 實施效果 CHIMA 2019醫學人工智能 機器學習 自然語言處理 文本挖掘/分析 聚類算法 預測算法.多模態數據中心 電子病歷數據 健康

7、檔案數據 居家監測數據 行為偏好數據 跟蹤干預數據.數據引擎 肖像模型 知識圖譜 預測模型 輔助決策支持 質量控制 數據脫敏 循證醫學證據庫 臨床指南 專家共識 文獻論文 標準規范 路徑流程.智能干預模型.評估評價模型 依從性模型 應用模塊 健康檔案管理 生活方式管理 并發癥管理 智能隨訪管理 數據監控 學習課程 分類評估預測.智能干預管理 評估評價模型 WEB APP WeChat IVR 基礎 能力 核心 能力 開放 能力 應用 能力 面向患者服務平臺 面向醫院服務平臺 面向第三方服務平臺.零級預防策略 一級預防策略 二級預防策略 三級預防策略 風險防控體系 知識水平 自我管理能力 生活質

8、量 醫療費用 臨床結局 3 引擎能力：臨床結局與預防策略交互驗證 CHIMA 2019 應用互聯網、物聯網技術和設備，實現患者糖尿病數據采集智能化、數據處理智能化。篩查數據自動上傳平臺，篩查結果結構化存儲，報告中對患者前后篩查數據進行對比分析，每個患者的疾病發展情況一目了然。眼底相機 糖化血紅蛋白 ACR ABI、VPT 篩查室 并發癥篩查系統 各并發癥設備 并發癥篩查報告 4.1 糖尿病并發癥設備數據采集和處理智能化 CHIMA 20194.2 AI智能生成各種診療和管理報告及處方 CHIMA 2019 用戶建檔評估，發現糖尿病及并發癥發病風險，對用戶進行分級分層管理，并提供具體的行為改變建

9、議 4.3 AI精準評估對患者進行分級分層 CHIMA 2019獲取并自動分析用戶檔案、閱讀行為（如閱讀時長、閱讀次數、打開時間、文章類型等）、學習情況等數據 由推薦引擎按照用戶需要的課程的優先等級和相關性進行推薦 收集用戶行為及后續的答題反饋情況，跟新推薦內容 推薦引擎 課程1 課程2 課程3 課程4 A客戶 B客戶 C客戶 D客戶 收集行為及答題情況 數據源 智能跟蹤督促 學習督促 新課程推薦 未達標督促 客戶檔案 客戶閱讀習慣 客戶學習情況 4.4 AI精準推薦教育課程及教育習慣 CHIMA 2019 智能干預過程中采用知識卡、任務卡、就診卡、課程推薦、自動化問題排查、電話干預的形式，對

10、應不同的干預規則和干預等級，方便用戶及時快捷的得到管理。4.5 AI主動式智能化干預 CHIMA 2019自動收集干預反饋，排查問題出現的原因 在干預后，根據不同的干預形式，自動收集用戶的執行結果、反饋，分析干預措施的效果，用戶問題出現的原因，AIZ自動優化規則、完善畫像 4.6 AI跟蹤、反饋干預措施的執行情況 CHIMA 20194.7 智能總結及分析隨訪管理情況 CHIMA 2019分析用戶粘性的影響因素，構建激勵體系提升用戶參與積極性、增加粘性 4.8 用戶激勵體系 CHIMA 2019 通過游戲化的產品設計，設定不同的通關要求，讓糖尿病教育管理及干預過程更有趣 課后闖關詳情頁 闖關答題頁 闖關答題頁 答題結果頁 課后闖關詳情頁 4.9 游戲化體驗 CHIMA 20194.10 形成大數據中心?CHIMA 20195 國家重點研發計劃-歐盟2020地平線項目 在英國試點應用即將在中國開展全國7個分中心的臨床試驗將糖尿病、高血壓等作為危險因素對阿爾茲海默癥的預防研究基于網絡咨詢的手機APP自我健康管理模式預防癡呆的實施性研究 CHIMA 2019謝 謝 THANK YOU FOR YOUR ATTENTION CHIMA 2019