AlphaGo戰(zhàn)勝李世石,，無疑是給世界做了一次關(guān)于大健康產(chǎn)業(yè)人工智能,、機器學習的科普，也給各個行業(yè)帶來了無限的想象空間，這其中自然也包括與科技高度相關(guān)的大健康產(chǎn)業(yè)醫(yī)療行業(yè),。大健康產(chǎn)業(yè)醫(yī)療行業(yè)的AlphaGo會不會出現(xiàn),？機器學習能在多大程度上影響醫(yī)療,？

近日,，微軟舉辦了一個案例分享會，介紹了其機器學習（Azure Machine Learning）在國內(nèi)醫(yī)健領(lǐng)域的#$個案例——糖尿病管理,。

該案例的另一個合作方健安華夏,，是專注于健康醫(yī)療領(lǐng)域個性化慢病管理解決方案的創(chuàng)業(yè)公司,，其于2015年創(chuàng)造了醫(yī)隨訪——糖代謝動力學管理平臺，提出糖代謝動力學,、藥物動力學、飲食動力學,、運動動力學和患者自我動力的糖尿病管理“新五輛動車模式”,。

健安華夏創(chuàng)始人楊楓介紹，糖尿病管理有三種模式,。傳統(tǒng)的糖尿病管理是基于單一的時間點,，比如醫(yī)生會根據(jù)患者就診當時的血糖值進行開藥，這種模式顯然無法反映患者的整體血糖狀況,。

其次是連續(xù)監(jiān)測模式。目前的可穿戴血糖監(jiān)測設(shè)備可以實現(xiàn)每3分鐘上傳一條數(shù)據(jù)，一天480條,，七天3360條,，讓了解患者的連續(xù)血糖數(shù)據(jù)變得可能,。通過數(shù)據(jù)分析,，可以更好地管理和調(diào)整患者的飲食,。但這種數(shù)據(jù)一般是回顧性的,，收集的是前一段時間比如七天內(nèi)的數(shù)據(jù)。

第三種是智能監(jiān)測模式,。把數(shù)據(jù)實時動態(tài)地傳到云端，通過機器學習分析,、預(yù)測血糖數(shù)據(jù)及影響因素，為患者提供個性化控糖方案,。

楊楓舉例,，有一位患者七天內(nèi)有四天發(fā)生夜間低血糖，這是一個“隱形殺手”的信號,，可能是老年癡呆癥,、輕度中風的前兆,，嚴重的甚至有可能危及生命,。連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示,，該患者的夜間低血糖基本發(fā)生在飯后4小時15分鐘左右，過度分泌胰島素,，甚至比其吃飯時的血糖還低,。如果有實時動態(tài)的數(shù)據(jù)監(jiān)測,，就可以提醒患者少食多餐,，避免夜間低血糖的發(fā)生,。

監(jiān)測數(shù)據(jù)只是一方面,，更重要的是揭示規(guī)律,，提供管理方案,。“如果通過數(shù)據(jù)分析,，量化證明模式是規(guī)律的,，可以自動分類,，帶來的可能性會非常大,?！睏顥髡f,。

比如對患者飲食和運動進行管理,。對患者血糖水平的監(jiān)測和預(yù)測,，可以為患者推薦合適的運動方式和強度，通過測量主糧,，還可以在保證患者營養(yǎng)的情況下為其推薦有針對性的食譜,。

監(jiān)測、分析數(shù)據(jù),、發(fā)現(xiàn)規(guī)律,、提供建議，這是一個精準管理糖尿病的完整閉環(huán),。楊楓說：“這跟那種與醫(yī)生見面5分鐘，檢測完血糖就開藥的方式相比,，是從盲人摸象升級到了庖丁解牛,。”

更重要的是,，通過機器學習,，系統(tǒng)可能會發(fā)現(xiàn)醫(yī)生發(fā)現(xiàn)不了的規(guī)律。楊楓說：“通過機器學習的方式可能是未來的方向,，可能會改變未來糖尿病的標準,，#@改變醫(yī)生、患者乃至整個生態(tài),?！?/p>

而這，僅僅只是開始,，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的個性化治療能給醫(yī)療帶來什么樣的改變,，值得期待。