早早发现心脑监测预警平台增加慢性病管理属 [复制链接]

慢性病是我国乃至世界面临的重大医疗难题之一，糖尿病、帕金森、阿兹海默症等慢性病，发病症状不明显，早起病症不容易被察觉，而晚期确诊后就需要大量的人力，物力来对患者进行日常照料与护理，严重影响患者的身体健康和生活质量。如何来有效监测预警是核心，

人工智能为慢性病领域带来的突破，打破慢性病的管理和提前预测的僵局。我国现拥有超过3亿的慢性病患者群体，慢性病致死人数已占到我国因病死亡人数的80％，慢病管理产生的费用已占到全国疾病总费用的70％。已成为影响国家经济社会发展的重大公共卫生问题。

慢性病的管理和提前预测，让无数医务工作者对此一筹莫展，这种局面在人工智能进*医学领域后逐渐被打破。

对于在心脑血管领域的监测预警，早早发现已经实现，早早发现是通过智能可穿戴设备，通过大数据，云计算和人工智能，动态的监测了用户的心率，血压，血压，血糖，睡眠，呼吸频率等用户的体征数据。通过人工智能和云计算，实现动态的，把人体的体征数据建立自己的个性化疾病模型与体征模型。把生命的个性化，动态化，实现长期记录和分析。把用户发生疾病的频率，强度和种类的变化进行风险的评估和疾病发生的方向性趋势做判断，从而实现心梗和脑卒中的早发现。在这一过程中对身体数据如血压、血氧、心率等，生化数据胆固醇、尿酸，运动数据如睡眠。运动轨迹等都能实行有效的监测，自然对很多慢性病的基础数据变化做到了基础的采集。

早早发现在心脑监测预警服务平台的技术和经验基础上，将目光投入到慢性病领域，随着人工智能的发展，目前慢性病的预测和提前诊断能力已经获得了显著的提高。

因为慢性疾病发病过程漫长，初期症状不明显，在目前的医疗水平下，医生只能在症状明显时进行诊断，而此时病变已到达晚期。所以早早发现的医疗人工智能的重点放在以大数据为基础上的预测，将患者的生命指标量化，利用数据进行科学精准的诊断。这样就弥补了人力在预测和判断方面的不足，减轻了医护人员的工作负担。

但是早早发现对慢性病的而检测预警是不能进行诊断的。然而慢性病的最终确诊和治疗，还是要以医生为主导。病变测定和性质鉴定是目前人工智能在医学上的主要贡献，但是判诊后的治疗方案，不同患者的用药情况和护理措施，还是需要医生根据实际情况进行判断。人工智能目前只能辅助医生，而不是代替医生。

早早发现在依托心脑血管疾病监测基础上对慢性病监测管理场景做了精准的预测。认为家庭化、日常化、移动化才是慢性病医疗AI发展的主方向。既然人工智能的主要任务是辅助和管理，医院也能够使患者享受到专业的护理和医学检测功能的智能设备，将逐渐成为慢性病患者的新宠。

慢性病需要的是长期、坚持的护理和治疗方案，这也是慢性病患者需要较多医疗资源的原因。目前已经可以依靠人工智能来进行快速的诊断，病理特征相对集中，确诊后的医院环境的依赖较少。医院确诊病情后，病人完全可以在家中按照医嘱完成健康自检和疾病管理。而早早发现人工智能处理平台的强大的专业数据、在线咨询交互、专业化的医疗模式及定制化的服务将发挥极大作用。

如果能够有相应的可移动的、可用于日常家庭生活的智能设备实时地对患者进行检测，管理患者的健康状态，及时向医生反馈数据，那么医院进行护理和治疗，不仅能节省患者的时间和精力，还能够进一步地节约医疗资源，彻底改变患者的医疗方式。因此早早发现的心脑监测预警服务平台正在想慢性病监测服务平台转变。

数据是最有价值的资源，早早发现的心脑预警平台作为基于精准健康管理的心脑血管疾病风险预警方法及系统，基于云平台大数据采集，整合慢性病人群样本信息，构建心脑血管疾病风险预警模型；结合智能可穿戴心电仪监测数据，实现对，慢性病人群危险因素的及时预警及监测，达到对高危人群的及时有效干预的目的。

随着系统数据的不断累积，实现慢性病疾病评估的精准性、时效性和特异性。也为其他的疾病风险预警提供了基础数据，也让人们对自身科学化的健康管控成为可能，可为未来在健康、诊疗、保险等多领域的场景应用提供基础底层数据支撑。

随着社会老龄化和城市化进程加速，居民不健康生活方式流行，慢性病出现严重危险因素普遍暴露，我国慢性病转化死亡数量有爆发式增长的态势，并呈现出低收入群体快速增长、性别和地域差异明显以及年轻化趋势。早早发现借助人工智能来管控慢性病意义重大。