微軟科技丨讓生命活出應有的質量——醫隨訪CEO楊楓

原文標題：楊楓：讓生命活出應有的質量

文章來自：微軟科技

醫學發展到今天，一些疾病仍然無法完全攻克，有「疾病之王」稱號的糖尿病便是如此。根據國際糖尿病聯合會IDF發布的《糖尿病地圖》（第七版）數據顯示，全球20~79歲的人中約有4.15億人患有糖尿病，另有3.18億人潛藏有很高的患病風險。而糖尿病只要確診便是終身伴隨，不可逆轉。

危害如此之大，患者和醫生卻很難做到精準控制和管理。原因何在？健安華夏 CEO 楊楓分析道，「一方面，傳統糖尿病管理主要基於單一時間點檢測，醫生只能根據患者就診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，尤其是動態變化。」

「另一方面，醫療資源有限，全國樂觀估計僅有不到2萬名內分泌專家，平均每7500名患者才能共享一個醫生，醫生每次幾分鐘的診療，能做到的也只是盡量控制極端情況的出現。且中國沒有家庭醫生機制，無法通過了解病人的生活習慣、身體狀況等提出相應的管理辦法。」常見的方案是讓病人數十年如一日地自我控制飲食、加強運動等。對患者來說，不知道能不能吃的食物就一概不許吃，生活質量大打折扣，即便如此也未必能做到有效管理和控制，因為總有不可控因素在意料之外而無法察覺。

為此，楊楓通過長達三年、累積兩萬多小時的鑽研，發明出了「糖代謝動力學管理模型」，今年又因為微軟「機器學習」而獲得賦能，開始正式為中國1.1億糖尿病人提供自我管理與精準醫療。

「糖尿病選擇了我」

楊楓在自己創業之前最有意思的頭銜是微軟大中華區軟體架構首席顧問。他曾經在微軟工作了12年，從工程師轉型為諮詢顧問，再到軟體架構首席顧問，最終於2008年開始自己的創業生涯，那年他42歲。他說：」都說40歲之後就找不到工作了，但其實我們可以工作到65歲，所以我42歲出來創業，我的職業生涯才走了40%。「

創業之初，他與朋友一起研究中國新一代醫療信息化系統，兜兜轉轉三四年，對醫療的各個領域都有了解。最終選擇糖尿病管理這個方向。利用自己研發的科技產品監測和管理自己的血糖之後，發現自己已經是糖尿病早期患者。用楊楓自己的話說，「糖尿病選擇了我」。

跨界創新開始

糖尿病管理講究的是患者教育、藥物、監測、飲食、運動「五駕馬車」，與此相對應，楊楓提出糖代謝動力學、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」，試圖把模糊的指標變成可量化的數據，指導患者進行有效的自我管理。

「把責任交回到病人手裡，讓患者『秒懂』吃什麼東西決定你血糖多高，而不是一刀切地不許吃糖分高的食物。實際上每個人對不同食物的反應完全不同，同樣是水果，有的人吃香蕉沒問題，但吃橙子卻會瞬間血糖升高，而有些人卻不能多吃蘋果，個體差異非常之大，如果沒有個性化的實時監測，那糖尿病管理只能是虛談。「於是楊楓與團隊研製出可穿戴血糖監測設備和糖代謝動力學管理平台，實現了每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。

微軟機器學習讓糖尿病數據分析從」盲人摸象「到」庖丁解牛「

數據監測、數據分析、發現規律、提供建議，這是一個精準管理糖尿病的完整閉環。

楊楓表示：「這跟那種與醫生見面3分鐘，根據當天檢測就開藥的方式相比，是從『盲人摸象』升級到了『庖丁解牛』。分析結果如血糖預測曲線、血糖預警、運動和飲食建議，都會被推送到患者下載安裝的APP中，患者和醫生都可以通過應用查看相關的數據或接受建議，完成一些預防或者治療的舉措。

「有位患者帶上監測設備後，第一天不運動，第二天輕度運動，第三天中度運動，通過微軟機器學習的數據分析，就能發現對他來說，慢走的強度不足以影響他的血糖的恢復，只有慢跑20分鐘以後進入有氧狀態，血糖才開始消耗。「楊楓介紹道，」不少人帶著設備去應酬，看到設備實時傳輸到手機APP中的數據曲線，會主動選擇不喝酒，像是給自己的身體裝上紅綠燈的感覺。」

目前，患者可以從健安華夏提供的手機APP上看到大量實時監測的數據，但大數據分析結果還做不到實時交付。雖然數據實時傳到雲平台，但是需要專業人士結合工具進行分析，一位患者的個性化分析大概需要4-5小時，目前只能7天佩戴檢測結束後才能出報告。

為此，健安華夏已經和微軟展開合作，並開始利用微軟智能雲 Azure Machine Learning 去做機器學習，讓系統不斷學習實時監測到的數據，和相對應的人工數據分析結果，從而得出自己的糖尿病管理「智慧」。下一步，希望如今需要的人工分析未來能夠逐漸實現自動化分析，進一步提升大數據分析效率與系統智能。

改變整個糖尿病防治生態系統

「1億糖尿病，5億在路上。」楊楓表示這是中國目前糖尿病狀況的真實寫照。其實很多人並沒有意識到自己的身體已經處於糖尿病早期，只有到癥狀明顯的時候才去醫院就診，有了如此方便的設備與分析平台，潛在糖尿病患者可以儘早開始預防，而已經確診糖尿病的患者則可以更加低成本地實現自我管理與控制。

通過機器學習，一方面能降低現有的人工分析費用，讓更多的糖尿病患者能加入到自我管理中；另一方面，即便看起來很健康的糖尿病早期患者也可以做到提前預防。

更有意義的是，通過微軟智能雲機器學習，甚至還可能會發現醫生髮現不了的規律。楊楓說：「機器學習可能會改變未來糖尿病的標準，讓計算機去輔助醫生在大量數據中尋找更多規律，並加以驗證，乃至最終改變醫生、患者乃至整個生態，成為醫生和醫院的有益補充。

楊楓堅信：未來，應該讓生命活出應有的質量，而新興技術無疑是最好的輔助手段！