医微客 - 互联网+慢病数字化管理服务生态系统构建研究

互联网+慢病数字化管理服务生态系统构建研究

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2022-07-21

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1 引言

借助互联网和无线传感技术设备，针对心脑血管疾病、糖尿病以及高尿酸血症在内的慢性非传染性疾病患者的健康、用药、饮食、运动等进行长期监测、风险预测和预警干预，已经成为我国各级医疗机构共同关注和实施的一项重要工作。“加强慢病防控、精准医学、智慧医疗等关键技术突破”是《“健康中国2030”规划纲要》中明确提出的目标。王陇德院士指出“应对慢性病，应把重心放在危险因素的发现和控制上，帮助大众发现危险因素”[1]。

围绕慢病数字化管理，包括健康监测设备提供商、数据服务电信运营商、健康数据管理机构、医疗服务机构、健康服务供应商、卫生健康监督管理政府部门、医药企业、健康管理师，以及慢病患者及家属等不同的用户，这些用户共同构成了慢病数字化管理生态体系。近年来，慢病管理各种创新技术、产品、模式不断涌现，只有构建并施行一套健康的、合理的服务生态体系，借助互联网和现代化、数字化管理手段，调动整个生态系统中各个角色的积极性，实现各自的利益诉求，才能促进慢病防控与管理长期有效推进[2-4]。

从服务生态体系构建和应用角度出发，研究“互联网+慢病数字化管理”模式以及其中核心的数字化技术，提出了整合慢病患者边、设备供应边、医药企业边、健康服务边、医疗机构边和卫生健康监管边等六边在内的一套多边服务生态架构，并设计了能够有效协同多边的慢病管理服务生态平台。

2 多边参与的慢病数字化管理与服务

随着慢病数字化管理技术手段与服务模式的不断进步，已经逐渐形成了多类型用户和角色共同参与的慢病管理与服务系统，实现了慢病数据产生、采集、监护、用药指导、药品及设备供应以及卫生健康监管等多边协同模式。概括而言，多边参与的慢病管理与服务系统见图1。

慢病患者：纳入慢病管理与服务系统中的所有慢病患者，包括心脑血管疾病、糖尿病、高尿酸血症等多类别的慢性疾病。慢病患者既是监测与管理数据的最原始生产者，又是整个服务系统的服务对象[5-7]。

设备供应商：生产或销售用于慢病患者信息采集的设备，比如测量患者尿酸值并上传到云端数据库的便携式尿酸仪，用于记录患者运动及饮食情况的健康数据管理App等。

医疗机构：向慢病患者进行诊、疗、愈、康全流程服务的各类型医疗机构，有资质的医疗机构能够为患者提供及时准确的用药指导和健康管理建议。

健康服务商：“互联网+医疗”借助便捷的技术手段和管理模式，已经出现了很多为慢病患者提供全流程健康数据管理服务的专业化服务提供商。

医药企业：为慢病患者提供医疗器械和药物的传统医药企业已经逐渐向更加综合性的数字化服务模式转型，这些企业正在丰富自身产品性能的基础上建立各自的产品生态链。

卫生健康监管部门：对于涉及疾病和患者信息管理和服务的各个环节，卫生健康部门都对其进行监督管理，并且随着慢病管理数字化程度的不断提高而持续完善监管手段和评价机制。

慢病管理与服务系统是一个包含多种类别用户的复杂系统，其中既有相互协作又有各自不同的利益出发点。有必要从系统化工程角度综合考虑多边协作机制，建立一套良性的慢病管理与服务生态系统，体现所有参与者的利益诉求，从而实现慢病管理与服务的长效健康运营。

3“互联网+慢病数字化管理”服务生态系统构建

自然界中稳定存在的生态系统一般包括生产者、消费者和分解者，彼此之间既相互竞争又相互协作，在动态调节过程中实现一种相对平衡。只有良性健康的生态系统才能长期发展，并且其自身具有一定程度的自我调节能力。

类比自然界的生态服务系统，将慢病管理与服务系统中的各种类别用户根据对健康数据发挥的作用，将它们同样划分为生产者、消费者和分解者，形成的慢病数字化管理服务生态系统见图2。为了构建良性、长效的慢病数字化管理服务生态系统，从“互联网+医疗”和服务角度深入剖析生产者、消费者和分解者的需求，开发慢病数字化管理工具和服务模式，从而为慢性疾病的早期筛查、精准诊断、风险预测、预警干预、综合管理以及效果评估提供更加高效准确的技术支持。慢病数字化管理服务生态系统技术架构见图3，包括了从慢病数据生成与采集、慢病数据云管理系统，以及健康服务与监管在内的技术层级与互动结构，体现了慢病数字化管理服务生态系统的技术结构。

3.1“互联网+慢病”数据采集与管理

随着无线传感器网络技术、互联网以及移动端应用软件开发技术的快速发展，对于慢病患者日常数据的采集与管理已经越来越成熟，并且提供了针对多种不同应用场景的慢病数据终端采集与管理解决方案。图4所示是一种目前较为常见的“互联网+慢病”数据采集模式。

慢病患者借助设备供应商所提供的便携式设备可以在家中快速检测自身的生理指标，如血压、血糖、尿酸等。然后可以通过便携设备内置的蓝牙或者WiFi等无线传输模块以及App或者小程序等移动端应用软件，将检测结果同步到自己的智能手机端。智能手机通过4G/5G无线网络或者以太网将慢病监测数据定期或实时地上传到医疗机构或者健康管理机构的云服务器端，在服务器端管理系统中记录并维护着慢病患者的个人健康档案。

在“互联网+慢病”数据采集和管理软硬件设备及用户参与下，实现了慢病患者、设备供应商、医疗机构、健康管理机构等多种用户基于互联网接入慢病管理与服务生态系统中，并完成了数据采集、传输、存储与分析。

3.2“互联网+慢病”管理与服务产业生态链整合

“互联网+慢病”管理与服务不仅仅涉及健康监护、诊断治疗，还涉及包括数据集成与管理、健康档案规范化管理与服务、家政及配套服务、政策制定、医疗器械及药品研发生产等产业链和服务链多个环节的整合。

3.2.1 慢病监测数据采集设备制造商的整合针对慢病监控的生理参数采集技术和产品相对成熟，但是其中存在采集设备数据接口和协议不统一、不兼容的情况。在设计慢病管理服务生态系统过程中，需要预先设置规范、统一、稳定的数据协议和接口，对可能接入的其他品牌和类型的监测设备、传输设备和数据管理服务器提供尽可能的兼容性，同时保持松耦合结构以保证生态系统的可扩展性。

3.2.2 大数据云平台服务商的整合大数据云存储与管理是慢病大数据智能分析和健康指导的基础，通过自建、租用等形式可以满足数据存储和管理需求。但是，慢病患者相关的个人及健康数据具有隐私性和安全防护需求，在整合大数据云平台服务商过程中必须严格规范数据隐私保护和敏感信息过滤环节。

3.2.3 医疗联盟与健康管理机构的整合慢病防控相关的早期筛查、精准诊断、治疗方案制定、风险预测、预后评估以及综合管理过程都需要医疗和健康管理机构参与。要结合和发挥医生知识和决策的主体地位，整合医生、远程专家和医疗卫生管理部门的专家资源，建立知识库，为远程诊断和临床治疗提供专业的指导。

4 生态系统服务推荐方法及仿真实验

“互联网+慢病数字化管理”服务生态系统是一套开放的系统，其中同类型产品和服务可能包含多个供应商和服务商。为了保证生态系统良性、持续性发展，需要允许供应商和服务商之间存在一定程度的良性竞争，也必须给用户提供可以自由选择供应商和服务商的权力[8-9]。

为了在慢病数字化管理系统中更加高效精准地对接用户需求和产品与服务，设计开发了面向慢病管理服务生态系统的协同过滤推荐方法。协同过滤推荐算法是在社交网络推荐算法基础上改进提出的[10-11]。由于慢病防控管理涉及的用户群体复杂、业务领域交叉、服务流程持续时间长等特点，对于慢病管理社交网络的构建考虑了慢病种类、患病年限、地理位置、医师评分、软件操作历史等因素，采用皮尔森相关系数（PearsonCorrelation Coefficient）进行患者之间相似度的度量，计算公式如下：

其中，uv,I表示患者u和v的软件操作相似记录，ui,r表示患者u对医师i的评分值，vi,r表示患者v对医师i的评分值，ur和vr分别表示患者u和患者v的历史平均评分值。在用户相似度计算的基础上采用K-means算法进行聚类，并对隶属于同一簇的用户进行慢病管理服务相关的产品和服务推荐。

为了验证协同过滤算法对于慢病数字化管理和服务生态系统的有效性和准确性，比较了基于兴趣的协同过滤、基于用户的协同过滤，以及基于对象的协同过滤3种典型的协同过滤算法进行仿真实验和对比分析。根据前期经验，将聚类分簇内的用户相似度阈值设定为0.8，计算3种模型的推荐准确度平均绝对误差（mean absolute error，MAE），仿真实验结果见图5。

实验结果表明，在慢病管理与服务生态系统中，基于兴趣的协同过滤推荐算法准确度相比于另外两种算法更高，因此，更加适用于针对慢病监护和健康管理相关产品和服务的推荐应用。从应用效果角度分析，慢病管理与服务生态系统能够更好地体现“人—数据—医疗服务—医养产业”之间的互动，借助互联网实现精准医疗和服务。

5 结论

研究了“互联网+慢病数字化管理”的模式及应用，提出了整合多边资源的慢病管理与服务生态系统架构及搭建方法。“互联网+健康管理”能够有效整合慢病数据采集、慢病大数据智能分析、慢病管理与服务产业链的各个环节，充分调动相关角色的主动性和效率，为慢病管理与服务生态系统的长期良性发展提供支撑。