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丁香园李天天:可植入设备的出现,赋予患者采集医疗数据的能力

“医疗科技设备带给患者最大的优势,是赋予了患者采集数据的能力,这不是未来的科幻产品,未来几年内会随着产品渗入家庭。”

丁香园创始人李天天在钛媒体2017 T-EDGE 科技生活节现场

丁香园创始人李天天在钛媒体2017 T-EDGE 科技生活节现场

十七年前,还在读医学硕士的李天天成立了丁香园,为医生提供可以在互联网上讨论专业的学术社区。直到 2007 年,丁香园才有了第一位员工;2014年,丁香园获腾讯投资后,真正开始向C端转型。从最初的文献检索网站到国内最大的医生社区,丁香园用十七年时间建成了一张网,将医院、医生、患者、科研人员、药企等角色连接在一起。

7月23日,恰逢丁香园17岁生日,在钛媒体 2017 T-EDGE 科技生活节上,李天天展示了不少可植入设备,这些大多是他出国带回来的新产品,比如李天天左臂上带着一枚一元硬币大小的植入设备“FreeStyle Libre”,细软的针扎入皮肤不会产生痛感,可以佩戴两周,用设备一扫便可实时查看自己的血糖数据。

丁香园 李天天

李天天在钛媒体现场展示可植入设备

在李天天看来,可穿戴设备采集到的多为生活数据,而无法采集到医疗数据,可植入设备的出现,赋予了患者采集医疗数据的能力,“医疗科技设备带给患者最大的优势,是赋予了患者采集数据的能力,这不是未来的科幻产品,未来几年内会随着产品渗入家庭。”

李天天曾为埃里克·托普《未来医疗》一书做序,其中写道“在民主医疗中,不再是‘天赋人权’,而是‘数赋人权’;不再是专家独大,而是医患平等;不再是封闭禁锢,而是开放透明;不再是隔离患者,而是解放患者。”

将民主医疗理念落在糖尿病管理上,丁香园正尝试用一种更人性化的方式,教患者识别糖、测量糖、管理糖,通过微信、血糖仪、电话等方式,在过去18个月里,共服务了14726名患者。“慢性管理是违反人性的事情,违反是我们的人性,违反我们的生活规律,我们会非常纠结,我是反对非常禁锢人性的教条方式。” 

以下为丁香园创始人李天天在“钛媒体 2017 T-EDGE 科技生活节”上的演讲全文:

科技医疗给我们带来什么改变?

我们先看看可穿戴设备,我自己手上戴了两个,左边是检测我每天走了多少步,右边是检测我此时此刻的心律,这些设备有一个问题就是采集不到医疗数据,如果我生病了,我每天走了多少步,消耗了多少卡路里,这个对于医生是没有治疗价值的,医生要的是血压、血糖、血脂,这些数据才可以更好的帮助医生去判断,比如谷歌下面有一家公司正在研发一款智能血糖检测设备,只要把设备戴到眼睛里就可以检测到体内的血糖指数,现在要扎到手指头上滴出血才可以检测出。

我手里是普通的iPhone6,手机背面有两块电极板,我把手放到这两块板上会发生什么现象呢?此时此刻心率比较快,我的心电图已经出来了,就在我的手机上可以完成,我同事很兴奋,说天天你给我试一下,结果一试就出事了,一位同事发现了一个宽大畸形的波,马上去了医院。

我们还可以看到很多很好玩的产品,我们经常要测血常规,现在已经有小盒子,大家可以看到盒子有多小,5种可以检测5种指标,比如维生素的缺乏、雌激素的变化,我们还可以看到血压、体温这些数据。

我手上也拿着些小设备,我把它放到头上,血压、心率和血氧都出来了,而且还可以看到我的历史数据。对医生来讲,特别对于儿童,我们希望听到他的呼吸,听到他的声音,所以听诊器对医生来讲也是非常重要的武器,拿到手里就这么大,它可以检测到我的呼吸音,检测完之后通过手机传给医生,由医生来诊断,这样医生就可以随时收集到这些数据,现在的医生还是这样的操作方式,用听诊器搜集数据,在不远的将来医生将会被这些武装起来。

我觉得现在的医疗科技产品带来患者最大的优势,是赋予了患者采集数据的能力,原来我们要采集一个数据必须要去医院,这样会很麻烦,现在在家里就可以采集到,并且通过手机、通过可穿戴设备发给远方的医护人员、医生、营养师,这种医疗科技已经是真实的,不是未来的科幻产品,未来几年之内随着产品渗入到家庭中。

家庭需要甜蜜,可甜蜜本身不一定会好,有一种情况就是甜蜜惹的祸——糖尿病。2009年,中国糖尿病患者是9200万人,三四年之后中国的糖尿病患者已经上升到1.14亿人,四年间中国多了2200万糖尿病患者,相当于每年增加了550万人,每天增长了1.5万人,每小时增长628人,每分钟增长10.5人,当我讲完这个演讲后中国又多了200个糖尿病患者。

为什么会有这么高的比例?

其实是跟我们生活方式高度相关的,而且除了这些糖尿病患者外,还有约1.5亿人处于糖尿病前期,他没有符合糖尿病的诊断,但是血糖已经出现了异常。在中国13.8亿人口中,糖尿病患者或者是血糖不正常的人占到了20%。

今天现场的听众年轻人居多,健康比例高一些,在这样庞大的人群面前,我们社会环境对血糖异常的人是不友善的,我们有各种各样诱惑的美食,而检测血糖或注射胰岛素本身很痛苦,需要把肚子捏起来注射器扎进去,每天3次,这对很多人是一个挑战。

而社交媒体、搜索引擎上又蔓延了很多误导、虚假的信息,医生跟你说的很多话是非常模糊的,比如很多医生说多运动、减轻体重、多吃白肉,每天热量大概是1500—2000大卡,可是你们能听懂吗?每天吃1500到2000卡是什么意思?就像我们看菜谱一样,永远是盐少许、花椒少许、料酒少许,当你去听医生还是很难明白如何去帮助糖尿病患者。

图为可植入设备FreeStyle Libre

我们还是回到主题“科技改变生活”,比如无针头胰岛素注射器,采用高压喷射原理,可以让胰岛素通过高压喷射进入到你的皮下,每天不用打一两针了,没有了恐惧的心理,这种注射可以解决各种忧虑,不用挤出一滴血,它其实就是一根很软的针,扎到皮肤上没有任何感觉,可以在皮肤上贴两个星期,然后可以用设备扫描一下我的血糖就已经出来了。

我每天都有动态收藏我的数据,这是我一天的血糖变化,大家可以看到我一天吃三顿饭产生了3个高峰,凌晨还有一个低血糖时间,那个时候身体的消耗导致我血糖偏低,这不是可穿戴设备,是可植入设备,实时检测血糖,这就是带给糖尿病患者最好的体验。

在这样的情况下我们通过动员丁香园上面的医生以及我们线下的诊所,通过这个设备采集血糖数据传到我们的平台上来,帮助患者及时管理和干预,我们发现患者对糖尿病的认识存在误区,有人觉得糖很简单,红糖、冰糖,其实不对,糖在我们的很多主食,我给大家看两份图,左边是饮料,右边是饼干,你看不到糖字,你看到的是碳水化合物,饮料里碳水化合物就是糖。

右边是一份饼干,饼干是由很多的固体物质是把糖标出来2.5克,在营养分布上看到这些数字,所以这些是我们每天在摄入的糖,它不是红糖、白糖、冰糖,而它已经融入到我们生活当中。

我们看饼干食品营养素的分布表非常有意思,很多人买食品的时候不大去看,有些人看了也不一定看得懂,100克饼干营养占全天摄入比例的四分之一,脂肪更厉害,占全天脂肪摄入的5%,吃这种食物不划算,当你摄入了四分之一能量的时候,你的蛋白质只有14%,太少了。

怎么算才是合适?以后到超市买的时候,用蛋白量直接除24,除下来的结果是大于1或者是1的话就是高蛋白质,如果小于1就是典型的高热量、低蛋白,吃完不积攒能量,所以这些可以帮助你去认识,我们每天吃糖的状态是如何存在的。

第二是会测量,我要告诉大家一个非常简单的工具。我手里拿的是标准碗,你的一个拳头放进去刚好,这个就是标准碗。

我们每天吃的大米饭最多不要超过这一碗,因为这一碗是4份糖,有些人吃了三四碗糖摄入就会超标,我每天每顿饭只吃半碗,因为我还要吃饼干、饮料、水果,这些水果的糖分也要算在你每份饭里面,含糖量比较高的像这个苹果,它就是四份糖,吃一个苹果基本跟吃半碗饭差不多,含糖量少一点的是橘子,咖啡小包装饮料,你如果连喝三杯这个东西就相当于吃半碗大米饭;

还有饮料,像脉动营养成分含量是4.9克,这个是100毫升,而600毫升就已经到了30克,也相当于半碗大米饭,两个橘子也是半碗大米饭,今天虽然只吃了三顿饭,可是你已经吃了N多半碗大米饭,这些加起来会让你的糖摄入超标、碳水化合物超标,要学会测量。

第三学完了测糖我们还要在线下教育患者,推过线下的方式教患者怎么买菜,如何搭配自己的日常饮食。

最后一步就是要管理糖,我每吃一顿都会拍了照片发给后台,后台会有营养师给我建议,告诉我每天吃的是不是合理的摄入,我觉得这个才是真正意义的服务,然后还有一个运动的群,我们通过微信进行管理和互动。

我们发现两个很有意思的结果,随着互动频率上升,患者检测血糖频率也在上升,检测血糖频率上升就是异常血糖比例会下降,降了8个百分点,这个就是最实在的管理效果,我们教患者如何测量糖、管理糖、我们通过微信、血糖仪、电话,过去18个月里,我们一共服务了14726名患者。

在这个过程当中我有4点心得跟大家分享。

第一要每天学习,我自己接受过系统的培训,可当我去管理血糖的时候,那些东西我不知道是糖,这个过程是必不可少的;第二要经常提醒自己,告诉我要如何控制好饮食,当我有了这些工具的时候才行;还有就是坦诚沟通,很多人不愿意承认自己的血糖有异常,有个朋友得了糖尿病,跟朋友吃饭的时候打了胰岛素,因为他不知道怎么面对朋友,如果用坦诚的态度告诉朋友,我是糖尿病患者,朋友也会对他有所关照。

慢病管理是违反人性的事情,违反是我们的人性,违反我们的生活规律,我们会非常纠结,我是反对非常禁锢人性的教条方式,最后一点偶尔任性一下也无妨,如果你真的关注自己身体的话,你不会让自己的血糖失控。

(本文首发钛媒体,记者付梦雯整理)

本文系作者 付梦雯 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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  • 医疗器械科技很难想的到

    回复 2017.07.25 · via android
  • 医疗行业还是很好看人工智能的应用 很期待未来医疗发展

    回复 2017.07.25 · via pc

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