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面对互联网风口下的人口老龄化 AI智能如何做好医疗健康管理?

2019-06-21 百诺健康 健康号

人口老龄化逐渐成为全球共同面临的一个社会问题,中国人口基数庞大,人口老龄化的不断加剧,有的是独居的空巢老人,因医疗资源分布不平衡疾病无法得到救治;有的是随子女迁移城市的农村随迁老人,作为一类新型边缘的弱势群体,适应能力较差,在融入城市生活的过程中,身心健康也面临着巨大威胁。

人口老龄化逐渐成为全球共同面临的一个社会问题,中国人口基数庞大,人口老龄化的不断加剧,有的是独居的空巢老人,因医疗资源分布不平衡疾病无法得到救治;有的是随子女迁移城市的农村随迁老人,作为一类新型边缘的弱势群体,适应能力较差,在融入城市生活的过程中,身心健康也面临着巨大威胁。

虽然政府已多次围绕民众的医疗健康展开谈论和研究,但面对日益庞大的人口老龄化群体,如何做好医疗健康管理是当下亟待解决的问题。

AI智能养老崭露头角

在人口老龄化日趋加重的情况下,AI智能养老渐渐走到人们面前,身体机能的逐步退化使得老年人对科技产品的生活(饮食健康、生活照料、康复护理等)辅助功能要求较高,市场上开始涌现出一批批养老"黑科技"产品,诸如智能穿戴设备、智能陪伴、家用机器人、远程看护等,备受老年群体关注。”

互联网风口下的智慧养老模式一度被人民日报评价为‘便捷如“点菜”’,但羊毛出在羊身上,智能设备的费用都将叠加在老人身上。而当下老人消费能力有限,对于失能和半失能老人,智能产品或许是刚需,但刚需与玩具的占比谁多谁少还未可知。更不用谈那些市场准入门槛低、同质化较严重的低端智能产品,安全性、实用性、可持续利用与否都值得商榷,因此更多时候选择简单的智能养老管理模式反而才更靠谱。

AI智能助力医疗健康管理

在医疗领域,AI智能应用略弱,目前只侧重于医疗领域的某个简单环节或者某项重复、固定的流程,如医学影像、疾病风险预测等,还需要大量数据进行自我学习。如何叠加这些数据进行分析,让疾病治疗升级到健康管理是众多企业一直思考的问题。

近年来,全国多地积极建设“AI医疗健康”平台,社区化智能健康管理模式逐渐铺开。其中百诺健康基于人工智能、大数据、物联网等核心技术,构建了能够理解人体数据、临床数据的智能健康管理服务平台——“明我”超级私人医生,通过“明我”数字生命账户、“明我”智能健康社区为居民用户提供多维度精准的个性化全程动态的智能健康管理服务。

一方面,以社区健康公益行及健康直通车进社区活动为载体,百诺健康已协同相关卫生健康机构,开始对湖北省社区老人进行健康能力评估和未来十年健康筛查评估管理工作,已于2019年5月21日在汉阳区江堤街鲤鱼洲家园社区广场启动了第一场‘“金色乐龄”健康直通车进社区’活动,后续社区健康公益行活动也将按序开展。

另一方面,利用自有的物联网、云计算技术,通过各类传感器和各类通信网络,将老人、政府、社区、医疗机构、社会服务机构、家庭成员、智能部门等紧密联系起来,搭建湖北省健康养老智能化数据中心平台,有效整合各方优势,推动老年慢性病从治疗向健康管理转变。

AI智能仍存在的壁垒

不可否认,AI医疗健康、AI智能养老在很大程度上解决了人工老龄化所带来的医疗资源分布不均衡的压力,而且未来AI医疗健康这块市场价值肯定会吸引众多资本加入,其发挥趋势不可估量。肯定其市场优势是一方面,但AI智能仍存在的壁垒也不容小觑,也会是资本市场发展过程中下一步需要解决的难题。

壁垒一:数据库的数量问题,并不是指中国人口整体数据,而是针对不同病种的数据量参差不齐,并未进行细致划分和增补,有些病种的健康数据缺乏,整体上数据库还并未满足深度学习的市场需求。

壁垒二:数据库的质量问题,AI数据的获取和处理方式影响结果的准确性,暂且不谈各个企业自发搭建的客户数据库、专家知识库等,单就公共数据而言,其中数据的准确性也无法断定。

壁垒三:人才匹配问题,针对同一个技术难题,AI算法工程师与医学专业人士都是从各自专业角度分析,解决方法和效果也会不同,如何合理匹配AI与医学人才,融合各自学科优势,聚力智能健康管理,值得企业思考。

目前,人口老龄化的问题受到了广泛重视,智能养老、智能医疗健康的市场需求快速增长,可以预见,中国老龄产业即将迎来一个大发展时期。我们要携手共进,积极应对人口老龄化,加快AI智能健康管理服务发展,为老龄产业发展提供良好的市场环境。

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