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疫情下的慢病困境,醫(yī)療AI能破局嗎?

2022-04-19 16:00
深潛atom
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本文系深潛atom第468篇原創(chuàng)作品

如果從病毒和瘟疫的角度看,人類的歷史,就是和病毒和瘟疫做斗爭的歷史。

1918年爆發(fā)的“西班牙流感”,在1918年3月到1919年底感染了全世界20%的人類,造成數千萬人死亡,間接結束了第一次世界大戰(zhàn)。面對肆虐的病毒,人們自發(fā)采取了自我隔離等防護措施,從而切斷了病毒的傳播途徑,縮小了傳播范圍。與此同時,伴隨著“西班牙流感”的大范圍傳播,病毒也在逐漸變異,危害性也大大降低,最終在短短2年就被攻克。

病毒也需要遵守“適者生存”的進化論規(guī)律。目前看來,新冠肺炎疫情的發(fā)展路徑也與“西班牙流感”相似,經過了2年多的時間,病毒逐漸出現變種,先是阿爾法、貝塔、德爾塔、伽馬,再之后是奧密克戎,呈現高傳播性,低致死率方向演變。

如今,新冠肺炎疫情的管控已經進入到關鍵性階段,傳播極快的奧密克戎第五波疫情已經基本被管控。但是,慢性病人群尤其是老年人慢性病人群,感染新冠病毒之后導致重癥風險還是非常高的。在本輪上海疫情中,重型16例患者其中15人均為老年人,且伴有嚴重的基礎性疾病,死亡的3例患者都伴有基礎疾病;香港特別行政區(qū)政府3月26日數據,本輪疫情89%的死亡病例有長期患病史。在后疫情時代,我們在提高疫情防控意識的同時,更需要完成對慢性疾病的診斷和管理。

張文宏醫(yī)生表示,我們需要高度關注現在高齡和患有基礎疾病的人群,并且要對這部分人群做好保護。那么有什么好的辦法,快速完成對慢病患者的大規(guī)模篩查呢?

01

新冠之下,慢病管理需提速

春節(jié)過后,在我們依然沉浸在新年的喜悅當中之時,新一輪的病毒卻在我國多地陸續(xù)出現。甚至在香港、吉林和上海先后出現大規(guī)模傳播。在討論新冠肺炎疫情的危害性之前,我們應該先消除對疫情的過度恐慌。

2022年4月6日,中國政府網公布這一輪奧密克戎的病死率,接種3劑滅活疫苗后,死亡率已經低至0.04%。季節(jié)性流感每年也會在全球帶來數十萬的死亡,由于統計口徑不一而且每年各地的死亡率不一,一般估計其病死率為0.1%左右。也就是說,接種3劑疫苗的新冠患者死亡率已經遠遠低于季節(jié)性流感。

△智奧密克戎的病死率

中國國務院研究室副主任向東表示,截至2021年底,中國疫苗全程接種率已超過85%,2022年2月底已超過87%。理論上,疫情在危害性上已經被控制。

但是,中國疾控中心免疫規(guī)劃首席專家王華慶同時指出,慢性病人群尤其是老年人慢性病人群,感染新冠病毒之后導致重癥風險還是非常高的。因此,在疫情防控仍是當前的首要任務之時,也要高度重視慢病防治。

重大慢性病一直是我國人民健康的主要威脅。2018年國家統計年鑒的數字顯示,在導致中國城鄉(xiāng)居民死亡的慢性疾病中,排在前四位的分別是惡性腫瘤、心臟病、腦血管病和呼吸道疾病。

其實,很多慢性病可以通過體檢提前做好防控。2020年的數據顯示,中國體檢診療覆蓋率僅為40%左右,遠低于歐美發(fā)達國家的75%。一方面在于,大部分的居民是沒有體檢意識;另一方面,在于現有體檢產品很難大面積覆蓋,客觀環(huán)境的不足導致大部分人無法進行正常體檢。

體檢率不足,導致很多疾病的診斷率不高。《2021IDF全球糖尿病地圖(第10版)》顯示,中國是世界糖尿病病人最多的國家。過去的10年間(2011年~2021年),我國糖尿病患者人數由9000萬增加至1億4000萬,增幅達56%,其中約7283萬名患者尚未被確診,比例高達51.7%。糖尿病的危害不僅是其并發(fā)癥,更在于會對我們生命安全帶來危害!2021年世界衛(wèi)生統計》顯示,糖尿病導致的過早死亡率增加了5%,可見糖尿病早篩、早診的重要性。

同理,另外一個患者人數更多的高血壓,同樣面臨患者自我知曉率不高的現狀!吨袊哐獕悍乐沃改2018年》指出,我國18歲以上人群高血壓知曉率僅為51.6%。若以2.45億高血壓患者數量計算,意味著有超過1.2億的患者并不知曉自身患有高血壓。

疫情再次來勢洶洶,面對眾多慢病知曉率低的現狀,慢病的診斷和管理,更加需要被正視。

02

供給端新動力,

醫(yī)療AI推動規(guī);≡绾Y

中國60歲及以上人口占比快速接近20%,總人數超過2億。在老齡化面前,對于慢病的早診至關重要。且對于慢病來說,預防的效益遠遠大于治療,而預防的關鍵即在于早篩查、早診斷、早治療。

在慢病的早篩政策方面,國家也在大力推動。2017年,國務院辦公廳印發(fā)《中國防治慢病中長期規(guī)劃(2017-2025年)》,明確提出“實施早診早治,降低高危人群發(fā)病風險”的策略,促進慢病的早期發(fā)現。2022年4月15日-4月22日,是第二十八屆腫瘤宣傳周,本次的宣傳主題同樣是“癌癥防治 早早行動”。

但受制于檢測手段和醫(yī)療資源,慢病的早篩早診,依然有巨大的挑戰(zhàn)。以糖尿病為例,其主要檢測手段是通過空腹血糖等血液指標來實現,雖說目前糖尿病的檢測已經逐漸實現了快速、精準、智能采集,但仍需要采集血液作為檢測樣本,而中國人對于這種“有創(chuàng)”的檢測向來是避而遠之,導致糖尿病的防控工作進展的并不順利。

隨著技術的突破,慢病早篩的供給側出現了新的動力,對于慢性檢測也更加簡便、高效。以基因和人工智能為代表的新產品,正在推動疾病早篩的落地。比如,在抗疫的過程中,基因檢測發(fā)揮了重要作用,但目前在疾病早篩的過程中,依然以腫瘤和癌癥篩查為主。而慢病的早篩,則更加需要人工智能的發(fā)力。

眼底視網膜是我們身體中,唯一能夠直接無創(chuàng)觀察到微細血管的組織,這意味著眼底可以直接作為心腦血管疾病的預警窗口。據悉,通過視網膜可以直接發(fā)現包括糖尿病、高血壓、心梗等超過200種慢性疾病,對于慢病的早診至關重要。

△視網膜病變

首都醫(yī)科大學附屬北京同仁醫(yī)院副院長魏文斌表示,通過觀察視網膜血管變化可以預測高血壓和控制程度,高血壓人群較于健康人群眼底血管異常發(fā)生率高出近2倍,血壓動脈壓平均每升高10毫米汞柱則視網膜血管異常5年發(fā)生率就高1.58倍,且血管異常好轉率也和高血壓控制程度密切相關。若是能夠將視網膜篩查普及,將會大大提高慢病的篩查率。

谷歌DeepMind曾經是最早參與視網膜人工智能算法研發(fā)的企業(yè)。2017年,DeepMind計劃將自己的糖網人工智能算法用在印度,「WIRED 商業(yè)大會2017」上,Google 的一個項目負責人表示,該技術正開始應用到印度的一些眼科醫(yī)院。然而,因為印度的混亂的醫(yī)療環(huán)境,以及產品檢測病種單一,導致這一項目夭折。

相比較印度,我國醫(yī)療AI有著世界上最好的臨床環(huán)境,從政府到一線醫(yī)生,大家都在積極擁抱醫(yī)療人工智能。

2021年底,愛康集團與鷹瞳科技聯合發(fā)布的《兩百萬中國體檢人群健康藍皮書》顯示,眼底血管異常問題趨于年輕化,特別需要早期發(fā)現、早期干預。愛康集團創(chuàng)始人、董事長兼CEO張黎剛表示,在體檢當中,視網膜人工智能評估,在預防領域如今已被廣為接受,并且發(fā)揮了巨大功效,藍皮書的200萬的受檢人中,異常人數突破100萬!端{皮書》公布,對于慢病的早篩提供了重要的臨床數據支撐。

在產品認證上,藥監(jiān)局也給予了巨大的支持。自2020年以來,包括鷹瞳科技在內的多家企業(yè)已經紛紛獲得了國家藥監(jiān)局的三類醫(yī)療器械認證。具備“準”、“廣”、“快”、“靈”特點的視網膜人工智能篩查,正在大范圍臨床。在未來,極有可能實現中國智能醫(yī)療出海,造福全世界人群。

基層醫(yī)療一直是我國居民健康生態(tài)的神經末梢,然而因為醫(yī)療資源的不充足,正在失去往日的榮光。在人工智能大范圍臨床之前,不足5萬的眼科醫(yī)生,又能幫助多少人呢?在智能化時代,這一問題正在被攻克。根據鷹瞳科技財報顯示,2021年,鷹瞳科技共調用算法486萬次,服務486萬人次,頭部企業(yè)數據的飆升,將更進一步帶動整個行業(yè)的發(fā)展。

《2021年10月底全國醫(yī)療衛(wèi)生機構數》顯示,截至2021年10月底,我國共有3147家三級醫(yī)院,10664家二級醫(yī)院,基層醫(yī)療衛(wèi)生機構98.5萬個。2022年的《政府工作報告》中提出,要著眼推動分級診療和優(yōu)化就醫(yī)秩序,推動優(yōu)質醫(yī)療資源向市縣延伸,提升基層防病治病能力,使群眾就近得到更好醫(yī)療服務。這也將是眾多醫(yī)療AI產品發(fā)揮普惠價值的主要陣地;衛(wèi)健委牽頭印發(fā)的《醫(yī)療機構檢查檢驗結果互認管理辦法》也已經于2022年3月1日正式開始施行,不同醫(yī)療機構間的障壁會被陸續(xù)打破,對于慢病早篩是個巨大的利好。

健康中國的正常運轉,必然需要基層醫(yī)療重新發(fā)光發(fā)亮。面對基礎設施不完備的基層醫(yī)療,基于人工智能的視網膜篩查,一次檢測可以同時分析數十種慢性疾病風險,具備更高的篩查價值。

即便新冠肺炎疫情出現得突然,但是在接下來的日子它并不會憑空消失,大概率會長期陪伴我們生活下去。在與疫情長伴的時代,更應該提高對慢病的早篩和管理。未來視網膜人工智能篩查可以遍布醫(yī)院+基層+體檢+生活等場景,鏈接院內和院外的市場,走進每個人的身邊,從而有效地實現慢病的早篩、早診和健康管理。

       原文標題 : 疫情下的慢病困境,醫(yī)療AI能破局嗎?

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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