专访IBM（中国）医疗及生命科学事业部总经理刘洪：智慧医疗的核心在于“连接”与“连续”

“智慧医疗的核心，就在于‘连接’与‘连续’。如果能把人‘未病’和‘确定疾病’两端的健康数据‘连接’，就可以实现更精准的医疗。而‘连续’，则是渗入日常起居的健康数据收集，根据用户源源不断产生的数据，我们可以提供源源不断的服务。”

人物名片

刘洪

IBM（中国）医疗及生命科学事业部总经理，互联网医疗中国会发起人。曾任莲花软件中国区总经理。        

IBM的“智慧医疗”，基于其所擅长的物联网和互联网技术优势，在多个城市拥有成熟案例，被外界广泛认可。近日，记者就“智慧医疗”相关话题专访了IBM（中国）医疗及生命科学事业部总经理刘洪。在他看来，智慧医疗的核心，就在于“连接”与“连续”两个词。

“连接”健康数据，便于实现更精准的诊疗

记者：您曾经多次提到过打破医院信息“孤岛”等问题。如何才能通过智慧医疗，提高医疗行业管理效率及业务效率，缓解“看病难且贵”的问题？

刘洪：从健康体验来讲，人的身体状况的“未病”和“已经确定疾病”两端，这两端必须要互相连接。

    “

数据孤岛”在医疗领域不仅仅关系到效益的问题，还关系到质量、信用、体系是否可信赖的问题。比如说，当下服务患者某些健康分析的移动APP很热，如雨后春笋般纷纷涌现，也有很多创新的做法。但如果它的数据不能和用户以及其他医疗机构连接的话，就会影响大家对其信用质量的看法，从而影响其生命力的持久。

在业务上，IBM在全球各地也有不同的实践。将这种实践成功向外界展示，也就是“连接”后，能带来全方位的创新。具体来说，创新包括患者的体验、对各服务方的信任、最终产出的合理性。

比如说，我们建立家庭医生的签约制，随之而来的是社区医疗的一些创新，这不光涉及效用和效率提升的问题，还涉及到健康质量和整体水平提升的问题。

一般来说，人没有大病不会往大医院跑，其实在所谓的“未病”阶段已经潜伏着病因。如果在人的“未病”阶段（预防保健阶段），能对健康数据有全面的收集和把控，而“未病”和“确定疾病”阶段之间又打通了互相连接的通道，人在社区环节即“未病”阶段的一些健康数据便能与医疗机构实现信息共享，实现更精准的诊疗。这样的话，人们的整体健康状态会得到一个提高，这就是“连接”的意义所在。

“连续”收集数据，便于提供源源不断的服务

记者：在医疗卫生行业，IBM看到了从医疗服务到健康服务的发展趋势，也正在通过各种探索和实践推动这一进程，将患者的被动参与转向主动的健康管理。对于推动医疗行业从医疗服务到健康服务的转型方面，您有什么建议？

刘洪：这就是我要说的第二点：“连续”。在物联网基础下，“连续”，是对健康和医疗的一个大的贡献和突破。

以前寻医问药都是片段性的，人感觉非常不舒服才去看病。但是疾病的发育形态潜移默化，有一个阶段和过程。智慧医疗所要做的，就是利用信息化手段建立获取患者健康数据的连续环境。“连续”不能简单理解为全天候的，但它一定是渗入生活的。比如日常起居、睡眠、运动、饮食、空气、所处环境等数据，都会汇入到围绕用户健康状况产生的数据库里面。这些数据是源源不断产生的，我们根据用户源源不断产生的数据，提供源源不断的服务。

我们试着以减肥为例来说明连续性的问题：

首先，我们要有一个对于肥胖的总体分析。什么形式的肥胖？什么情况下产生的肥胖？为什么肥胖？然后根据分析提出方案，针对饮食、运动、睡眠等健康习惯为用户进行推荐。

比如，早餐吃什么，饭桌上扫一下识别鸡蛋谷物，餐食热量等数据就产生了。现在物联网技术无时无刻不在记录你的行为，这些数据源源不断、实时更新。数据出来以后，系统就能够及时作出分析——按照设定的减肥计划，目前用户的肥胖处于什么水平，应该在什么地方纠正、加强、保持。这种互动让用户感觉到，每一步建议都与自己相关，符合实际情况。当然，还可以在记录和分析中介入一些专家，根据用户实时数据进行干预。

在这种“连续”收集的过程中，一方面是服务质量相对得到了更好的保障，另一方面也能将用户的体重变化与其他情况联系起来。最终，用户对这套应用体系产生信赖，达到良好的用户体验。当然，其关键点是如何让用户感受到服务的质量和水平，这与企业的数据处理能力、协作合作能力等息息相关。

可穿戴设备要通过产出模型找到“买家”

记者：随着移动医疗、移动健康的火热，相关的APP、各种可穿戴设备也应运而生，但大部分用户使用并不活跃和持久。您对这个市场的前景怎么看，有什么建议？

刘洪：可穿戴设备本身的设计要让大家感到非常好用、方便、可爱。但它不是一个简单的生活用品，而是健康的服务者，所以需要一定的连接能力和有一定的连续性，让用户能够享受到这种连续性的服务。

时下热门的各种可穿戴设备，未来发展前景在哪里呢？我认为，首先，在用户分类、用户识别、用户情景管理上，要有相当高的差异性、相关性。不能做成每个人戴着效果差不多、千篇一律的东西。

另外，它也有一个线上线下的问题，还是得把数据开放给医疗机构。比如，有些公司自己做互联网医院，或者请专业人士来公司做数据分析，这也是一种尝试。我认为更好的选择是，让可穿戴设备和用户附近的医疗机构对接。

第三，可穿戴技术一定得有一个产出模型。比如戴了这个腕带之后有什么效果？要有一个定量产出的评估。一方面，这对用户来看是一个激励，证明他戴了以后睡眠情况有了好转；更重要的是，设备要跟整个投入产出有挂钩。即便是设计一个简单的计步器，也应该要梳理出使用计步器之后用户的健康状况如何得以改善，然后从分析报告中找到受益人。假如产出的评估都是有理有据的话，受益人就会产生兴趣。打个比方，你能说明你的腕带对人的健康有明显作用，可能就有保险公司会说“让我的会员都用你这个腕带好了”，或者“让会员中一部分健康高危人群用这个腕带”。这样，腕带开发厂家就从保险公司那里找到了合适的买家。记者 骆明

注：数据观微信公众号（ID:cbdioreview） ，欲了解更多大数据行业相关资讯，可搜索数据观（中国大数据产业观察网www.cbdio.com）进入查看。

推荐阅读：

»点击标题即可直接进入阅读文章（数据观小编：Fynlch）

推荐理由：本榜单是上周的热点，分为“2016中国大数据企业50强”和“2016中国大数据专有领域大奖”，调研认真，审议详尽，还做了领域细分。

推荐理由：该图谱是《大数据工程师必备技能图谱》（高清大图）及《云计算工程师必备技能图谱》（高清大图）的配套版，都是大数据、云计算技术相关，文内附上了跳转链接，3个图谱全都在这篇文章里了！

推荐理由：地图首次提出了大数据生态的三层定义，对数据服务、基础支撑、融合应用等三层生态进行了精准的层次化分析，研判可供详参。

推荐理由：本文对2016年上半年融资的中国大数据创业企业进行了盘点，据该盘点：2016年上半年，中国大数据领域的创新公司总共获得超过24笔投资，获得上千万元融资的大数据公司18家，还是很可观的。

推荐理由：报告共分为三个部分，包括大数据行业概述&发展现状、通用型大数据服务分析以及大数据在垂直领域的应用。

推荐理由：很多读者都在询问这个白皮书的下载方式，其实该白皮书直接在微信上点击图片就可以放大阅读，或者点击阅读原文进入数据观网站查看网页版。读者反响很好，有读者留言表示看后受益匪浅，所以再次推荐给大家。

推荐理由：本PPT来源Sensors Data CEO 桑文锋的主题演讲，从大数据思维讲起，深入浅出剖析数据驱动的理念，常用的数据分析方法，推荐的思路，多维数据分析技术等。

推荐理由：本次发布的2016年《中国大数据企业排行榜》是2015年发布以来的又一次全面更新，算是大数据行业比较受关注的大事了，排行及细分都有所讲究，值得了解。

推荐理由：本报告通过对宏观环境、行业结构及细分领域公司案例的分析，为大家解读医疗大数据行业的发展趋势、发现优质的产业链切口以及评判同一切口下的企业相对优势等，报告还介绍了图谱，行业相关人士可研读一下。

推荐理由：本报告又预示着中国互联网络发展的新进阶，在文内数据观小编还附上了

第36次《中国互联网络发展状况统计报告》及第37次《中国互联网络发展状况统计报告》，一文即可浏览完整版，不用再到处找对比了。