糖尿病跟踪数据(记录糖尿病数据)

• 1、全国80万糖尿病患者珍贵数据披露，上海医生发起慢病管理模式成效显著
• 2、糖尿病患者诊后跟踪应用“U糖”发布2.0版本，将发力深耕用户数据
• 3、为你的眼底拍一张人工智能照片，两分钟后就能诊断出糖尿病等30多种慢性疾病！准确率97%以上

全国80万糖尿病患者珍贵数据披露，上海医生发起慢病管理模式成效显著

为慢病管理按下“加速键”，今天（2月26日），MMC首届智慧慢病管理院长高峰论坛”在上海开幕，主题为“智慧医疗，健康中国”，来自全国多地的中国工程院、中国科学院5名院士、百名医院院长，共同探讨我国慢病医疗管理的新模式。

中国正加速步入老龄化社会，慢性病发病率和死亡率明显上涨。常见的慢性病有高血压、糖尿病、心脑血管病等。数据显示，我国慢性病死亡率已占总死亡率的88%，呈上升趋势。

以糖尿病为例，在我国，约10个成年人中就有1位糖尿病患者，与之形成对比的是，目前的糖尿病及并发症诊疗管理存在严重不足，每年超过80万人死于糖尿病及其并发症，致死率达到7‰。

糖尿病血糖管理不好，将面临致盲、致残乃至性命的严重代价。那么，为什么就是管不好这些波动的血糖？这个问题困扰着医生，也是大量患者的就医“痛点”。

基于此，对慢性病进行健康管理已成为健康管理领域中非常重要的内容。早在2016年，中国工程院院士、内分泌专家、上海瑞金医院院长宁光发起MMC项目建设，在全国范围内建设并推广国家标准化代谢性疾病管理中心（简称MMC）。这一举措，为糖尿病管理提供了“国家标准”。

突破原有治疗模式，MMC以“一个中心、一站服务、一个标准”为理念，通过人工智能、物联网、大数据等新技术，同时连接起医院、社区、家庭等事关糖尿病管理的三个重要场景，推行标准化、一站式解决方案。简言之，患者在MMC中心就能解决糖尿病管理的所有相关问题，告别以往在多科室、多楼层“折返跑”的经历。

这个方案也被称为“智慧型”慢病管理。在MMC中心，配备了完整诊疗设备，通过物联网技术，形成多场景综合管理工具，借助云端整合，医生基于院内、院外数据，实现患者的精准随访和管理。

今年，全国已有近1500家医院加入MMC行列，覆盖全国31个省区市，管理近80万糖尿病患者。

随着标准化代谢性疾病管理中心（MMC）项目在全国推广，这种慢病管理模式的效果已在显现。瑞金医院内分泌科主任王卫庆公布MMC的最新统计数据显示：全国MMC患者的血糖水平得到有效控制。

其中，糖化达标率 (HbA1c<7%) 从基线 18.65% 显著提升至 45.46%，代谢指标的综合达标率从基线 6.20% 显著提升至 17.94%(欧美14%)，达到国际领先水平。代谢综合达标率的提升意味着由糖尿病导致的血管、眼、肾、足等多个器官的并发症将大幅减少，相应的致残、致死率也会降低。

“我们欣喜看到，借助智慧医学手段、后台强大的算法支撑，达到一个标准、一个管理方式，见证了达标治疗有效率显著提升。”宁光院士称，跟踪研究已发现，通过这个管理方式的推进，对糖尿病和其他代谢疾病的改善都有效，MMC不是单纯管理糖尿病，而是实现对高血压、糖尿病、高脂血症等这一类疾病组的管理。

他同时谈到，对这类代谢疾病的管理不仅限于药物，还有很重要的一点就是生活方式的改变，医生们发现，从生活方式改变起，对糖尿病等代谢病的控制是非常有效的。

2022全国“1 X”（一家医院 社区、家庭等多场景）工作同步启动，旨在将MMC的经验扩展到国内的每个市、每个县，进一步“下沉”广大基层，联动体检，打造慢病智慧管理综合防控网络。

代谢性疾病愈来愈高发，也引发越来越多医学专家的注意。

眼科疾病与内分泌疾病息息相关。内分泌疾病可以通过影响全身循环、代谢及眼局部微循环等导致眼科疾病的发生。中国工程院院士范先群阐述了糖尿病、甲状腺疾病及垂体-下丘脑疾病等较常见内分泌疾病的相关眼科疾病的特殊表现、诊断、治疗和管理方法。他谈到，人工智能与医疗决策的关系越来越密切，在眼科领域也展现出独特优势，结合人工智能技术可构建内分泌相关眼病筛检流程，并通过互联网远程管理，可进一步完善内分泌相关眼病的管理。

糖尿病严重威胁人类健康，从发育起源和表观遗传角度探讨其发病为该领域开辟了崭新方向。妊娠期糖尿病（GDM）使胎儿发育暴露于宫内高糖环境。“我们利用动物模型首次发现GDM血糖控制显著改善子代代谢紊乱，但高脂饮食喂养后，治疗带来的保护作用消除。一系列研究提示，GDM预警比诊断更重要，临床筛查和干预时间应前移！”中国科学院院士黄荷凤领衔团队在国际上首次提出配子-胚胎源性疾病学说，受到世卫组织采纳和支持，牵头在全球开展“健康生命轨迹计划”研究，探索源头防控慢病提高出生人口质量新路径。糖尿病防控任重道远，从生命早期预防技术路线已开启。

中国科学院院士滕皋军就介入治疗相关话题作了报告。滕皋军院士指出，介入治疗伴随着医学的发展应运而生，是介于内、外科治疗之间的第三种治疗方法。历经40多年的发展，中国介入治疗在肿瘤、神经、泛血管等疾病的诊治中取得了长足的进步。近年来，滕皋军院士引领的介入手术在代谢病治疗中开启了新的篇章。

中国工程院院士宁光就数字医疗、智慧医院相关话题作了报告。宁光院士指出，发展数字医学，推动数字化转型，打造未来智慧医院，已成为瑞金医院“高质量发展”体系中的重要建设内容。围绕如何以“数字医疗服务”提高患者体验度、以“数字医学技术”提高医者感受度、以“数字医院管理”提高管理者的掌控度，瑞金医院重点布局走出了一条从数字化医院到智慧医院的新发展道路。

作者：唐闻佳

编辑：唐闻佳

图源：受访方

糖尿病患者诊后跟踪应用“U糖”发布2.0版本，将发力深耕用户数据

近20年，我国人口的疾病谱发生了变化。以急性传染病和感染性疾病为主的疾病谱已经逐渐转变为以慢性病以及与人们不良生活方式密切相关的疾病为主的疾病谱。其中，糖尿病又是慢性病中非常普遍的。《美国医学会杂志》的最新数据也显示，目前中国的糖尿病患者已经超过1亿。对于糖尿病患者来说，最可怕的不是糖尿病本身，而是并发症，尤其是心血管疾病。所以，通过长期的自我管理和科学调理来防止并发症的发生也成为了糖尿病患者一个核心的需求。

然而，在我国现有的医疗体系之下，完全依赖于医院的传统健康管理方式难以满足人们日常的健康保障服务需求，医疗资源的供给不足也成为包括糖尿病患者在内的诸多病患的一大痛点。“U糖”则设法解决这个痛点，通过互联网的方式帮助患者完成自我管理，并将有限的医疗资源利用起来。

U糖（iOS|Android）是一个针对糖尿病患者的诊后跟踪应用，分为医生版本和用户版本。糖尿病患者通过U糖可以记录、存储并且科学的分析自身的血糖变化，并实时与私人医生互动；而医生则可以通过手机实时监控患者的健康数据，对患者进行管理，并给予患者专业的指导建议。所以，可以看出U糖是在尝试打破医患之间的沟通壁垒，通过数据支持让自我健康管理变成一件更科学有效的事情。

具体来看，在用户端，U糖可以监测患者的血糖、血压、体重、饮食、运动、用药几个方面的数据，并划分出早餐、午餐、晚餐和睡前四个时间段进行监测。数据可以手动录入也可以智能录入，其中智能录入包括通过智能血压计、智能血压仪、智能手环等智能硬件录入。这些智能硬件设备通过蓝牙等方式与app进行数据联通。

U糖可以终生采集和记录用户与血糖相关的数据变化，在采集了大量数据的基础之上，U糖会通过数学模型对数据进行分析，生成各类健康报告。这些报告不仅让患者更了解自己的健康状况，也使得医生在用药上有了参考。

CEO陈潇枫告诉36氪，U糖的数据体系主要分为两部分：一个部分是患者录入数据后，我们会生成专业健康报告和血糖的精确分析、血压的精确分析；另一个部分就是我们可以根据患者的历史数据，推测出患者病情的发展趋势，做到健康风险的提示。在此基础上，U糖也在通过大数据分析全国糖尿病患者分布的区域、年龄等，最终每年形成一个糖患白皮书。

在医生端，医生可以实时监测患者的健康数据，并且与患者展开互动。也就是说，用户端采集到的用户健康数据可以实时显示在医生端的app上，医生可以准确的知道每个患者的身体状况。这样一来，如果有患者向医生进行健康咨询的话，医生也能够更快速的给出建议。医生与患者之间采用IM的方式即时互动，患者需要为这类咨询服务付费。

与App同时推出的还有针对糖尿病患者的系列智能穿戴设备，包括智能蓝牙血压计、智能血糖仪，运动手环、以及亚洲首款无创血糖检测（健康感知平板）等。目前阶段，U糖用户版的使用者都可以通过申请来获得这些智能设备，实现免费的智能移动医疗体验。

同时，U糖将向所有可穿戴移动医疗设备生产商开放API接口，希望能成为移动医疗硬件的数据平台方。现阶段，硬件厂商只是负责卖设备，关于设备卖给谁、用户使用过程中遇到的健康问题等都没有相应的数据记录。因此，U糖通过开放API接口，让尽可能多的移动医疗硬件厂商接入自己的数据平台，通过收集用户在使用过程中产生的数据，既可以替患者形成数据报告，也可以给硬件厂商一个数据共享的后台，让他们更了解自己的用户。现阶段，移动医疗健康数据管理服务正成为移动医疗的下一片蓝海，看看苹果HealthKit正在做的事情吧。

总结一下，U糖与其它糖尿病患者诊后跟踪应用最大的差异就在于U糖对用户数据的重视及深耕。

• U糖在2.0版本的开发过程中就请来了多位专业的数据工程师来搭建底层的医学模型，以使得数据分析的构架能够更加科学。

• 在数据的采集上，U糖也尽量做到精细化。比如，当U糖采集到一个异常的健康数据时，会对用户进行一些提问（如运动、饮食、睡眠等方面是否有异常），这样能够对一个用户进行更加立体和全面的数据画像。

• U糖会加强数据的纵向分析，即通过对用户历史数据的分析来进行有效的疾病预警，也帮助医生及时调整诊断方案。

• 通过向硬件厂商开放API接口，U糖也在帮助硬件厂商更加了解自己的用户。

• 未来，U糖也计划将自己数据平台上所收集到的数据开放给政府和医院，帮助政府促成糖尿病的大数据管理及分析。

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为你的眼底拍一张人工智能照片，两分钟后就能诊断出糖尿病等30多种慢性疾病！准确率97%以上

人工智能算法的帮助下，为眼底拍一张“诊断照片”，只需大约2分钟，就可以实时预测30余种慢性病，包括糖尿病、高血压、动脉硬化、视神经疾病等全身性慢性疾病并发症和高度近视、老年性黄斑变性等常见眼科疾病。昨天，上海市第十人民医院与礼来中国共同启动“AI-Force优智项目”。

据悉，项目启动后，上海市第十人民医院将牵头率先在十院内分泌科/体检中心、上海市彭浦镇第二社区卫生服务中心、共和新路社区卫生服务中心、彭浦新村街道社区卫生服务中心开展为期三个月的眼底筛查项目。项目预计覆盖8000多名居民，帮助他们进行糖尿病、动脉硬化、高血压以及黄斑变性、青光眼、白内障等疾病的筛查与管理。

AI助力慢病筛查与管理

心脑血管疾病、糖尿病等慢性病是严重威胁我国居民健康的一类疾病。我国居民慢性病死亡占总死亡人数的比例高达86.6%，造成的疾病负担已占总疾病负担的70%以上，已成为影响国家经济社会发展的重大公共卫生问题。

“实施慢性病综合防控战略，就要强化慢性病筛查和早期发现。‘以防为主，防治结合’是慢性病综合防控的一项重要策略。”上海市第十人民医院副院长李济宇教授指出，“当下慢病预防缺口大、基层医生水平差异大、疾病风险管不好、疾病随访没精力等都是慢病管理要面临的层层障碍。而人工智能恰好能通过对大数据的分析，把诊断指南、医学知识、医生经验结合起来，让慢病筛查、预防与管理也变得便捷高效。

“AI-Force优智项目”是通过AI影像识别技术进行眼底筛查，将三甲医院的优势资源下沉到“医联体”内的基层和社区资源，有效帮助基层百姓进行慢性病筛查、早期发现和长期管理。

以眼底检查为“窗口”赋能基层社区诊疗效率

“然而，目前主动做眼底检查的患者少之又少。” 上海市第十人民医院内分泌科主任曲伸教授表示，“以临床上常见的糖尿病眼病为例。糖尿病眼病是常见的糖尿病慢性并发症之一，可以引起患者视力下降甚至失明。糖尿病患者发生失明的危险性是非糖尿病者的4倍。每年新发生的失明病例中，糖尿病患者占12%，在新诊断的2型糖尿病患者中，患有某种程度的视网膜病变者占21%。在与糖尿病相关的各种眼病中，视网膜病变最为常见。由于病变损害的不可逆性，预防是最重要的一环，而且早期预防的花费要远远低于晚期治疗的费用，疗效也更佳。”

其实，在诊疗时，内分泌科医生往往需要借助眼科医生进行眼底病变会诊。遗憾的是，目前国内医疗资源与患者需求比例极度不平衡。有数据统计显示：中国眼底医生人数约6000人，而慢病人群中，仅糖尿病患者人数约1.14亿，如此庞大的患者人数这意味着大多病人不能得到及时的眼底筛查。

“AI-Force优智项目”引入了Airdoc的"眼底诊断图像及数据管理软件"，通过在十院院内推出AI眼底筛查平台，将顶级眼科医生的能力嫁接到有需求的科室和十院“医联体”的社区与基层医院，甚至是更广的有医疗需求的地方。

上海市第十人民医院内分泌科主任曲伸教授

两分钟可检查出30多种疾病，诊断准确率在97%以上

记者了解到，在Airdoc AI算法下，只需大约2分钟，眼底照相机可以实时预测30余种慢性病，包括糖尿病、高血压、动脉硬化、视神经疾病等全身性慢性疾病并发症和高度近视、老年性黄斑变性等常见眼科疾病。相关医学专家看一张眼底照片平均需要5分钟，人工智能分析仅需2秒钟，此项AI技术堪比一位连续读片760年的主任医师，诊断准确率在97%以上。

以糖尿病患者为例，根据现在的治疗指南，可通过3个月拍一次眼底，1年拍4次，来跟踪患者的糖尿病管理。相比测血糖来说，具有低成本、快速的优势。患者和医生端同时能够收到相关检测报告，对患者来说，可以即时、直观地获得检查报告；对于医生来说，也能根据更客观、多元化的数据来调整治疗方案。

据悉，“AI-Force优智项目”启动后，将在上海市第十人民医院的牵头下，率先在十院内分泌科/体检中心、上海市彭浦镇第二社区卫生服务中心、共和新路社区卫生服务中心、彭浦新村街道社区卫生服务中心开展为期三个月的眼底筛查项目。项目预计覆盖8000多名居民，帮助他们进行糖尿病、动脉硬化、高血压以及黄斑变性、青光眼、白内障等疾病的筛查与管理。

作者：记者 陈青

编辑：沈湫莎