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恰是因為這類簡樸有用的效勞給患者帶來了結果和代價，因而 Adam Pellegrini 和 Walgreens 也被本屆大會授與了第一屆數字安康立異大獎。偶合的是，我在一個月前方才參與了位于硅谷的一個相干集會：Evidence-driven mHealth 大會，會上我和一名做過 Walgreens 數據闡發的人士停止交換，據他說 Walgreens 的數據實在比力臟，貌似數目很大，用戶很活潑，但許多人都是為了得到「點數」來的，其實不是實在的數據，以是他們洗濯數據十分辛勞。這就是這類「有錢率性」方法帶來的副感化，固然簡樸有用，但沒法精準辨別用戶的本性化需求，也沒法精準權衡給用戶帶來的終極代價。一旦用戶認知呈現偏向，就會呈現這類滋擾闡發的臟數據。對此我們需求更精準的用戶區隔和結果評價方法。按照對集會諸多講話的了解，我畫了上面這個圖，協助各人了解：從上圖能夠看到，在這個新的生態體系中，mHealth 次要賣力數據的底層收羅事情，cHealth 則賣力完成與多種 App、多種硬件傳感器、多個體系、多個平臺、多個機構之間差別濫觴，差別格局的數據對接，并停止數據集成、數據互操縱和數據闡發，最初天生基于證據的數據決議計劃系統，指點當局、保險公司和醫務職員為患者供給患者教誨和本性化的安康辦理與疾病效勞。無獨占偶，前文提到的 Evidence-driven mHealth 大會也有相似的倡議，大會主席 Eric Topol（即各人熟知的《推翻醫療》一書的作者）暗示：今朝各類 App 和可穿著裝備屢見不鮮，各人都在講本人有甚么功用，有甚么特征，但都缺少臨床數據和結果評價。各人其實不曉得這些產物終究可以給患者帶來哪些好處？以是需求會商「臨床證據怎樣驅動醫療決議計劃」，需求經由過程臨床研討的手腕來證實 mHealth 的實在結果，而不該該存眷 App 大概可穿著裝備本人宣稱的那些特征。在 cHealth 為主導的生態體系中，各人不再試圖把一切的效勞都通通搬得手機下面來，能挪動的營業天然會在手機上呈現，移不動的營業也沒必要非移不成，只需可以做到數據對接就能夠了。好比許多醫療效勞，醫學查驗與診斷營業，照顧護士營業，養老病愈……這些營業能夠看起來還比力傳統，沒有「挪動醫療」那末吸惹人的觀點，但不妨，只需可以在數據層面互聯互通，仍舊可以在新的生態體系中闡揚十分主要的感化，并終極為患者帶來宏大的代價。而短少了這些傳統營業的效勞支持和數據支持，實在挪動醫療本人也很難做強做深，更況且奢談「推翻」？不管在美國仍是中國，如今都處于 cHealth 的十分晚期階段，中國的數據很難得到，也很難互通，以至統一家病院的差別院區都沒法買通外部數據。而美國也不像我們設想的那末簡樸就可以買通差別濫觴，差別格局的數據，各家都有一本難念的經。整體來講，最次要的應戰有上面三個：雖然云云困難，我們仍是看到 IBM、英特爾、高通正在勤奮為霸占手藝難關而勤奮，看到 HIMSS 正在為推行同一的數據行業尺度而勤奮，看到 Continua 和 PCHA 正在為 cHealth 的最好理論而勤奮。在中國海內，也呈現了 OMAHA（Open Medical and Healthcare Alliance 開放醫療與安康同盟）如許試圖自下而上鞭策醫療安康財產信息開放、同享、開源的官方非營利構造。和他們在一同，我們其實不孤單。統統也才方才開端，或許再過七年，從 mHealth 退化而來的 cHealth 會給我們帶來更大的欣喜。

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