康諾雲CEO郭輝：大資料在醫療方面的應用

康諾雲CEO郭輝在「2013中關村大資料日」上做主題演講，分析康諾雲情況，以及大資料在醫療方面的應用。

郭輝：大家好，我今天來跟大家聊一聊用資料改變健康的問題。 一般提到健康就是想到醫療，只有有病的時候才會想到醫療，有疾病才會去醫院檢查進行治療。 而醫學診斷體系是黑白的診斷模式。 超過的時候有病，沒超過的時候就沒有病。 可是在生活中的話大部分人存在這種狀態，人們從健康到不健康是長期的過程，這個過程不是今天健康明天不健康，不是突然轉化，是量變過程。

在講之前，我可以給大家看一下公益廣告，不同的人在把人的HTTP://www.aliyun.com/zixun/aggregation/18178.html">生活經歷有不同的狀態，你也可以很健康的生活， 你也生活並不健康，這個狀況不是突然形成，而是日積月累形成的。 為什麼不能在發生之前提前發現，提前改變呢？

既然說到用大資料來做健康管理的話，我們首先講大資料和傳統中我們理解的資料差異在哪裡，其實任何一個現象，或者任何一個事情用資料去描述的話，都會存在缺陷。 你只能從一個緯度或者幾個緯度去描述。 最簡單例子去講，我們可以看到孩子玩的球，五顏六色的，如果色盲的人說把紅色的球挑出來，他就犯難了。

大資料是增加新的緯度，能夠找到更多的因果性，新的技術使我們能找到覆蓋不了的區域，讓我們發現新的現象分析。

我的血壓經常會在130、140，低壓會在90、100，也能看到我BIM指數也會超過範圍。 這些資料會告訴我將來某些疾病的風險，為什麼我還沒有去改變，做健康管理，除了我們通過大資料發現風險之外，怎麼樣改變它。 這塊也是我們要去討論的問題，做健康管理，說到底不是看技術，而是看怎麼樣利用技術帶來的能力，與人的人性鬥爭。 人是懶惰的，人是諱疾忌醫的。

我們通過資料分析知道人都會死的，這個結論不能幫到我們，我們如何讓大資料產生推動行為的能力。

我們做的就是通過大資料來製造未病預警，在這裡我特別強調說我們的採集和傳統的設備採集區別在於就是，我們更關注連續兩個字，因為傳統的醫學診斷方式是黑白模式，超過一個範圍就是不健康，不在超過範圍就在正常狀態。 我們更關注資料波動規律，通過波動規律預示未來風險。

中國目前高血壓狀況，最新資料應該是3.3億，高血壓人群，為什麼會有這麼高人群比例。 很多人沒有辦法提前知道自己身體狀況，出現狀態才去醫院檢查。 我們想如何讓這些人剛開始出現體征狀態的時候，就去調整。 這些是一些慢性病資料，包括高血壓、糖尿病等等，所有慢性病都是人的生物鐘被破壞掉。

我們跟美國實驗室合作，他們研究，慢性病就是因為你破壞生物鐘，該吃飯時候不吃飯，該運動不運動，該睡眠不睡眠。 人要想健康，邁開腿、管住嘴。 讓人放掉自己的惰性去做事情。

我們有三個部分的核心，第一個分析模型的核心，我們從單點資料分析到連續分析。

第二，單點採集和分析，更注重設備資料獲取能力，和連續性。

第三部分在商業模式上的問題，我們可以逐漸脫離到傳統通過銷售硬體獲利的模式，使用者不是需要資料，需要是我現在身體怎麼樣，未來健康有沒有風險，我該怎麼改變，這種改變是否有效，其實使用者需要的是能夠對它有效的改善服務， 並且願意為這種服務付錢，將來我們會期望從硬體逐漸轉換，成為獲利性專案。

也會影響到你後來資料分析和判斷，而我們通過對連續提取波動規律分析，單點異常可以通過足夠多資料，來剔除掉單點資料產生的影響。

我這裡面講一個案例，這個案例是我一個朋友，也是一個創業者，34歲，有家族高血壓史，他很年輕就有高血壓了。 醫生說你這麼年輕，你需要做一整天的監測。 男性一天高壓正常波動的範圍，在醫院裡做動態血壓監測，你超過正常值百分比判斷是否得高血壓，然後開降壓藥。 我們通過這個資料可以看到幾方面的資訊，第一方面，傳統的使用者，他在夜間10點以後血壓下降，而我這個朋友夜間血壓一直不降。 根據我們資料模式顯示，這種類型得腎衰是常人8倍。

如果他要用運動緩解血壓問題要在下午兩點，高壓運動帶來是自己的傷害，通過對比和分析，找到傳統過程中無法發現的機會和方法。

實際上在美國、在歐洲、在日本，我們合作實驗室都在做類似的研究。 能得到更好的效果，擇時治療，這就是把你體征規律和時間結合起來，找到更新的辦法。

我們跟它的合作，他們從上世紀60年代，超過百萬次人體資料庫和分析模型。 我們可以看到這個就是當把人的這個連續血壓，我們通過看到正常波動曲線，當曲線出現週期不一樣，峰值不一樣。 比如說他中風的風險，冠心病的風險，猝死的風險，看到他風險是常人多少倍。 在任何疾病之前一定會有體征變化，形成疾病之前對它進行預警。

這裡面講個案例，當資料增加新的緯度的時候，會發生新的事情。 宇航員，我們有實驗在分析的，提出研究課題，想瞭解快速的環境變化對人體體征的影響。 在全國採集相應資料，看他在當時當地有沒有測試人員，結果發現兩個。 一個在汶川大地震，在中國成都在做生物學研究，第二次是2011年東京大地震。 因為東京有實驗室合作。

在地震前三天，所有測試者血壓出現一致性變化，到地震後三點才恢復到傳統的水準。 這說明什麼？ 人對外界環境有反映的。 人是高級動物，只不過感覺不到。 這個時間軸以地震當天為時間軸。

這個是我們在美國研究孕婦血壓資料和流產之間對應關係。 我們看看在設備上做了什麼樣革新，有血壓的資料，有BIM的資料，這類設備因為它的資料都存在單機上面。 所以對於使用者來講，只能關注資料監測的精度。 使用者知道資料之後要學習這個資料是什麼樣的含義，學習如何改變這個資料。

所以最近這幾年，智慧硬體概念起來的話，在國外出來一批新的硬體。 做位址分析儀。 這個資料説明傳統使用者中記錄、傳輸問題解決掉，可以把資料給你授權的家人醫生。 在歐美普通家庭裡，家庭醫生是比較普遍的，他們傳輸資料是非常麻煩。 有了新的硬體以後，這些傳輸很方便。

大家知道説明你去分析資料，更重要説明你做規律化檢測。 這樣硬體的話，到國內這種情況，因為國內這種諮詢資源相對不足的情況下，實際上硬體能起到作用相對微弱一些。 我們在做是什麼，首先我會做三款產品，一款是血壓管理設備。 針對中老年家人。 運動腕表。 我們更多會考慮說這三種設備，我們如何規律化採集資料，如何讓使用者提供資料，這是我們考慮最核心的東西。 如果你只是讓使用者得到資料的話，跟傳統硬體沒有區別，把資料傳輸出去，沒有監測分析，你沒有做任何事情，在傳統硬體增加資料傳輸模組。 我們每一個設計理念討論讓使用者怎麼樣持續使用。

很多人都用過JAVA和VB（音），大多數使用者很難超過三個月，很多時候人們發現越來越沒有意義。 設備每一次修改，怎麼樣讓使用者持續使用下去，怎麼樣讓他更願意去使用。 同時我們除了在做硬體部分，我們還做相應的內容，我們會請內容製造團隊。 當資料過來的時候我告訴你怎麼去改變，怎麼去調整，我希望通過設備資料激勵你持續改革。 傳統中人們意識到我今天應該去跑步，明天去打籃球，看不到馬上的結果。 我們通過資料和互動，通過資料正向轉變來去推動持續的改善下去。

商業模式的部分，實際上就是看我們怎麼去看待硬體，我們看待硬體把它看成是一個資料的入口，在將來所有的感應器在做的事情都是把資料來源源不斷傳過來。 在於使用者多長時間，多長頻率的時間。

在傳統中我們看到當資料主要在電腦產生的話，我們是互聯網時代，當手機產生資料移動互聯網時代。 在物聯網時代硬體價值和定位，和傳統硬體不一樣，傳統時代硬體如果你出現這個問題我來給你解決，在將來硬體我要捕捉你的狀態，通過資料分析知道你的需求，把你需求的東西直接推送給你。 硬體是否能夠通過單次銷售獲取利潤，這一點我覺得需要探討。

在我們規劃裡邊，我們希望5年後能夠脫離硬體生產製造這個領域，因為對於我們來講，真正的核心的價值，在於我們對連續資料的分析能力，我們希望眾多硬體廠商後端的資料分析和服務的廠商。 而且在將來的話整個產業鏈也越來越清晰，從資料的採集，資料的存儲和分發。 在這個產業鏈裡面哪一個競爭最少，哪一個會成為商業上游。 也希望大家多多跟我來探討，我也希望有更多的交流，好謝謝大家。

(責任編輯：蒙遺善)