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    AlphaGo戰勝李世石，無(wú)疑是給世界做了一次關(guān)于人工智能、機器學(xué)習的科普，也給各個(gè)行業(yè)帶來(lái)了無(wú)限的想象空間，這其中自然也包括與科技高度相關(guān)的醫療行業(yè)。醫療行業(yè)的AlphaGo會(huì )不會(huì )出現？機器學(xué)習能在多大程度上影響醫療？

    近日，微軟舉辦了一個(gè)案例分享會(huì )，介紹了其機器學(xué)習（Azure Machine Learning）在國內醫健領(lǐng)域的第一個(gè)案例——糖尿病管理。

    該案例的另一個(gè)合作方健安華夏，是專(zhuān)注于健康醫療領(lǐng)域個(gè)性化慢病管理解決方案的創(chuàng )業(yè)公司，其于2015年創(chuàng )造了醫隨訪(fǎng)——糖代謝動(dòng)力學(xué)管理平臺，提出糖代謝動(dòng)力學(xué)、藥物動(dòng)力學(xué)、飲食動(dòng)力學(xué)、運動(dòng)動(dòng)力學(xué)和患者自我動(dòng)力的糖尿病管理“新五輛動(dòng)車(chē)模式”.

    健安華夏創(chuàng )始人楊楓介紹，糖尿病管理有三種模式。傳統的糖尿病管理是基于單一的時(shí)間點(diǎn)，比如醫生會(huì )根據患者就診當時(shí)的血糖值進(jìn)行開(kāi)藥，這種模式顯然無(wú)法反應患者的整體血糖狀況。

    其次是連續監測模式。目前的可穿戴血糖監測設備可以實(shí)現每3分鐘上傳一條數據，一天480條，七天3360條，讓了解患者的連續血糖數據變得可能。通過(guò)數據分析，可以更好地管理和調整患者的飲食。但這種數據一般是回顧性的，收集的是前一段時(shí)間比如七天內的數據。

    第三種是智能監測模式。把數據實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地傳到云端，通過(guò)機器學(xué)習分析、預測血糖數據及影響因素，為患者提供個(gè)性化控糖方案。

    楊楓舉例，有一位患者七天內有四天發(fā)生夜間低血糖，這是一個(gè)“隱形***”的信號，可能是老年癡呆癥、輕度中風(fēng)的前兆，嚴重的甚至有可能危及生命。連續監測數據顯示，該患者的夜間低血糖基本發(fā)生在飯后4小時(shí)15分鐘左右，過(guò)度分泌胰島素，甚至比其吃飯時(shí)的血糖還低。如果有實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的數據監測，就可以提醒患者少食多餐，避免夜間低血糖的發(fā)生。

    監測數據只是一方面，更重要的是揭示規律，提供管理方案。“如果通過(guò)數據分析，量化證明模式是規律的，可以自動(dòng)分類(lèi)，帶來(lái)的可能性會(huì )非常大。”楊楓說(shuō)。

    比如對患者飲食和運動(dòng)進(jìn)行管理。對患者血糖水平的監測和預測，可以為患者推薦合適的運動(dòng)方式和強度，通過(guò)測量主糧，還可以在保證患者營(yíng)養的情況下為其推薦有針對性的食譜。

    監測、分析數據、發(fā)現規律、提供建議，這是一個(gè)精準管理糖尿病的完整閉環(huán)。楊楓說(shuō)：“這跟那種與醫生見(jiàn)面5分鐘，檢測完血糖就開(kāi)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(guò)機器學(xué)習，系統可能會(huì )發(fā)現醫生發(fā)現不了的規律。楊楓說(shuō)：“通過(guò)機器學(xué)習的方式可能是未來(lái)的方向，可能會(huì )改變未來(lái)糖尿病的標準，徹底改變醫生、患者乃至整個(gè)生態(tài)。”

    而這，僅僅只是開(kāi)始，以數據為基礎的個(gè)性化治療能給醫療帶來(lái)什么樣的改變，值得期待。