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本文是拓扑社对微软加速器·北京第11期入选项目的专题报道。
微软加速器·北京第11期的入选企业的重点是人工智能与产业落地应用结合，以人工智能底层技术平台作为创业方向。这些校友企业都是企业服务类创业公司，覆盖大数据、人工智能、物联网、区块链等技术，并在医疗、政府、零售、建筑等行业中获得标杆客户。这些领域也是拓扑社持续关注的方向。
MagicMed 创始人 马龙
拓扑社（ID：tobshe）5 月17 日报道
文：许梦翘
“防病于未病”的理念近几年来逐渐获得了国人的认同，通过可穿戴设备进行生理数据监测成为了健康管理的一种趋势。人体健康数据具有极高的潜在价值，可穿戴设备作为人体健康数据的理想入口，在大数据时代价值更是被凸显出来，可穿戴设备也在这样的背景下实现了高速发展。
经过几年的发展之后，可穿戴设备在功能上逐渐向医用领域延伸，心电监测也成为了可穿戴设备商的重点研发方向。人们希望可穿戴心电监测设备能够具有精准实时监控分析与预警能力，然而，仅通过医生人工分析更是延迟性明显，传统分析算法漏诊错诊率很高，无法满足这个需求。
人工智能技术为解决这个问题带来了转机。目前基于深度学习的心电图心率失常人工智能自动识别，其准确率已经可以与医生相媲美。与人工智能技术相结合也有望成为可穿戴心电监测设备的最终形态。
MagicMed （脉极客医疗科技）便是这样一家公司。该公司基于人工智能算法，以可穿戴心电监测设备为切入点，建立了多场景医疗级心脏监测和健康管理解决方案。近日，拓扑社（ID：tobshe）对MagicMed创始人马龙进行了采访。
-持续动态心电监测需求广-
我国现有2.9亿心血管病患，每年死于心脑血管疾病的患者高达350万，每10s有一人死于心脏病，90%为突发，其中超过50%死于心源性猝死。对心血管病而言，在早期监测捕捉到异常心电数据并及时就诊极其重要，这可以大大降低心血管疾病意外的发生。
然而，心血管疾病具有隐匿性和突发性与一过性的特点，患者自我并不清楚病情严重与否，到医院常规心电检查时症状常常已经消失，无法准确捕捉异常数据，医生对患者需要进一步观察监测，获取更多的数据支持。
为了实现异常数据捕捉，传统临床上主要利用Holter完成24小时动态心电监测。然而，佩戴动态心电图的过程中，病人的运动以及病人本身带的静电对心电图质量造成的影响极大，Holter在这种不可避免的活动场景中信号干扰比较严重。
理论上，临床医生需要对24小时内所有异常心电记录进行审核，工作量极大，在现实当中很难实现。所以传统动态心电图的检查对患者的活动限制有很大限制，严格意义上来讲并不具有便携性。
“我们认为同时满足临床应用需求与便携性的可穿戴心电监测设备能够解决目前动态心电监测的很多痛点，拥有巨大的发展价值，可以快速实现商业化落地。”MagicMed创始人马龙这样表示。
-数据分析
是可穿戴心电监测设备最大技术壁垒-
一些可穿戴设备厂商看到了心电监测设备发展前景，投入到其中。我们也可以看到市面上已经开始出现一些可穿戴心电监测设备，这个领域看起来似乎没有什么技术门槛。
实则不然，通过仔细观察，我们可以发现现有可穿戴心电监测设备具有如下几种问题：
设备自身软件算法能力有限，功耗大、续航差无法实现长时间监测。
未获得医疗器械认证，不具备医疗级监测水准。医疗级心电监测产品主要应用于静态心电监测，活动状态下无法获取精确的心电数据。
心电数据分析仍由后台医生人工完成，效率较低，无法实现实时监控与预警。
这些问题也反映出了可穿戴心电监测设备的高技术门槛，将便携式设备应用到动态心电监测当中并非易事。动态心电数据如何用人工智能进行自动分析更是难上加难。
“长时间心电监测当中不可避免的要受到活动中肌电、静电等干扰，抗运动干扰能力是可穿戴设备监测结果精准与否的关键。
这种干扰波跟一些心电波形极为相似，有经验的医生可以很容易区分，但是目前多数的机器学习算法不具备这种能力，所以如何利用AI对心电数据进行医疗级的数据分析我们认为无论在现在还是在未来都将成为可穿戴心电监测设备的最大技术壁垒。”
MagicMed创始团队均在生物医学工程领域有着十余年的积累和研究，其心电监测产品基于深度学习算法，目前已能够有效检出心律失常，应用到医学辅助诊疗。在国际心电图AI顶级赛事2017年“计算心脏国际会议”房颤自动识别竞赛中，取得了全球最终阶段排名第一，综合排名TOP5的成绩。
-多产品助力临床生理数据监测与辅助诊断-
MagicMed产品包括单导联可穿戴心脏监测设备MagitorCell（心蜜）、便携12导联专业心电监测设备MagitorCare、院内临床多生理参数监护设备MagitorPro。心电数据自动分析与监控能力主要由心脏数据AI分析云平台支撑。
其中，单导联可穿戴设备MagitorCell主要用来监测房颤、早搏等心律失常疾病。MagitorCell使用便捷，可以实现连续监测、无限佩戴，将检测到的心电数据通过手机APP发送到心脏健康数据AI分析云平台，基于微软Azure人工智能数据分析能力，结合团队研发算法，对心电数据进行挖掘分析，给出风险提示以及心脏健康报告。
通过AI分析得到的结果只是初步的参考意见，不作为最终诊断结果。MagicMed与第三方健康管理平台、医疗机构进行合作，为用户配备专业科室医师，医生会对监测数据提供诊断意见，帮助用户进行医疗级的心脏健康管理与风险预警。
单导联可穿戴设备MagitorCell不仅为个人用户实现心脏自我监护与疾病预防提供服务，还被应用到基层医疗、健康管理平台、养老社区等多场景中，为用户提供心脏疾病筛查、日常监测以及院外术后康复服务。通过技术拓展，可实现用户健康数据的统一管理。
便携12导联专业心电监测设备MagitorCare主要面向基层社区、及村镇卫生站监测等基层医疗机构。该产品可以输出的临床标准12导联心电图，数据可以接入到AI分析云平台和诊断服务平台，进行监测数据自动分析，实现辅助诊断，减轻临床医师工作量，提高诊疗效率。
具有移动便携性的多生理参数监测产品MagicPro可连续监测心率、心电、体温、血氧、血压、脉搏等生理参数，对患者健康进行实时监控与预警。监测数据也可以实时传输至护士工作站，免去记录整理输入的复杂步骤，提升医疗效率，解决传统床旁监测痛点。
目前，MagitorCell已获得CFDA医疗器械注册证及生产许可证，该产品已经进小规模量产，今年将投入到市场。同时，MagitorCare和MagitorPro已处于CFDA审批阶段。
-利用AI心电分析技术与数据增值
逐步实现多场景商业化-
MagicMed表示其心电监测产品的商业价值主要体现在技术服务应用和数据增值服务上。
针对我国医疗资源不均衡现状以及国家医联体、家庭医生等相关政策指引，MagicMed从基层医疗切入展开商业化探索。
MagicMed利用代理商资源拓展基层医疗机构，正在与多省市社区、乡镇卫生院等基层医联体展开合作，提供心血管疾病筛查、健康管理、长程心电监测及数据服务。
由于传统心电监测设备动态心电监测分析能力较为薄弱需要进行技术迭代，这些设备产商目前也向MagicMed表达了合作意愿。
数据增值服务主要体现在与保险公司合作层面，保险公司也成为了MagicMed合作对象之一。合作保险公司的投保用户可以使用MagicMed心电监测产品进行心律失常及心脏疲劳程度筛查，为续保及新保险产品提供数据支持，长期精准监测，提前预防控制，减少治疗费用，有效合理控费。
-主编点评-
微软Azure平台为MagicMed心脏健康AI分析云平台提供了通用AI分析挖掘与微软云底层技术，增强了产品数据分析和存储能力，MagicMed未来也希望通过微软将进一步在技术服务、品牌推广等方面为MagicMed提供强有力支撑，帮助MagicMed实现以人工智能+数据的方式驱动医疗服务变革的愿景，为基层机构提供高效的健康管理服务，助力我国分级诊疗发展。
声 明
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