非常感谢主持人的介绍，今天来了四位院士，还有两位院士是先进院的，所以有一种给老师汇报自己工作的感觉。

时间的原因，我今天就讲一些干货，在演讲之前或者是在这次论坛开始之前，我给王玉田院士汇报工作，他问我说到底行不行。我今天正好给老师汇报一下工作。

过去，我们会看到医疗的特点是什么，医疗是为治大病准备的，所以在医院到目前为止从来没有连续数据，主要是离散数据和动态数据。当我们的医疗是为治大病准备的，那就意味着我们去看医生的时候是为了看病，包括我们体检也是为了发现大病，所以现代医疗和健康渐行渐远。

接下来我从四个角度阐述一下我们是如何做的。

第一步，数字化生命。人的生命是可以数字化的，就像克利夫兰的医学中心的主任ERIC讲过，人类总有一天会持续记录自己的心率、呼吸、血压和体温，从而为自己建立个性化健康模型。我国在2017年也提到了从以治病为中心向以健康为中心转变。如果从以治病为中心向以健康为中心转变，必然会发生两个改变，一个是时空上的改变，一个是我们从时间上从离散的数据向多维数据转变。第二是物理空间上治疗疾病会从医院向家庭转变。

如果人类在追求健康过程中，会有两个分支方向。一个从治病角度来说，我们希望不得病、晚得病、少得病。过去，我们跟不少的院士团队和医疗大咖合作项目，我经常和医生说一件事，那就是我们努力的方向是让我的客户不成为医生的患者，在医疗上是我们需要做的事。人是一个稳态，不论你是健康、亚健康或者慢病患者，只要在生命的阈值范围内运行就不会出问题。人类还有第二个追求，在生活方式中的追求，叫吃的香、睡的着，活的长，死的快。我们曾经在广州，也是华南地区最大的临终关怀医院，在疫情开始之前，我投放了40台设备监控监护全身衰竭的老人，那些老人是24小时卧床，当时我想的是既然24小时卧床，我能不能把他的数据拿到，建立一些模型，从而找到一些规律呢？非常遗憾的是，当我监测两个星期之后，我发现用全天的数据是拿不到东西的，而这个时候我做了另外一个选择，我用夜间8点到早上8点的数据，我用这个时间段的生命体征数据做了个性化数据模型的建立，我非常诧异的发现，如果我选择的是夜间数据，拿老人家整个的个性化健康模型是能够被建立起来的，我能够建立基准的，这个时候我深刻的知道一件事，为什么2017年的诺贝尔奖颁给了细胞的昼夜节律，因为人在夜间的状态和白天完全不一样。

第二步，技术和应用。我们通过压电传感技术把信号分离，做1000Hz高频连续采样，一秒钟一千次，也就是说当一个人睡到我们的床上的时候，我们是可以用毫秒的超细颗粒度把人的生命体征绘制出来，从而构建医学模型。当一个人躺在床上的时候，你的生命体征被完整记录下来，我们会在运算盒端存储数据做初步运算，当你早上轻轻地按一下按纽，整晚的数据会上传到云端，启动医学模型。

我们做了几个单病种的慢病管理。比如慢性阻塞性肺疾病（COPD），我们在和中国科学院大学、广州实验室和中山三院在做。高血压在和南方医院合作。心衰在和广东省中医院合作。当然，我们更多的走到院外管理。

还有几个东西是消费市场需要的，一个是女性，为了建立女性生理周期监测的模型，我们曾经给100个女性进行了为期9个月的监测，我们做了一个模型，可以通过数据监测到女生排卵日。我们现在开始做儿童床垫，中国儿童的睡眠时长非常缺失，通过监测儿童睡眠，我们每天可以给家长一个相对完整的评估报告，包括生长、情绪、聪慧及抗病指数。从过去的案例来看，我们可以提前24～48小时提示儿童感冒前驱期的症状，让家长可以提前做准备。

让我们看一下连续数据的魅力。这个是我们的COPD慢阻肺数据，中国有1.1亿的慢阻肺患者。一旦到了3、4期，重度的时候很难逆转，需要持续定期的去医院进行双水平呼吸机的治疗或者是支气管扩张药物的治疗。但患者绝大多数的时间在家里，如果他在院外得不到好的监测和及时治疗，COPD从重度到危重的急性发作会引发每年多次住院。多次住院的情况下，无论是患者的直接费用，还是家属陪护导致的间接费用都会大幅增加。所以国内国际都在关注COPD，因为COPD的院外管理是一个难能可贵的患者、家属、医院和政府的多赢。

我们会看到几个值，呼吸努力的波形图，还有是心冲击波图，我们开始进行连续记录和运算。数据分析以后，可以准确区分健康人、慢阻肺稳定期和急性发作期，再把稳定期分为轻度、中度、重度和极危。我们看一下结果，不同颜色是代表不同的严重程度的COPD的患者，最早的分布是杂乱无章的，医院的金标准是肺功能仪，但必须在医生严格的操作下才能做得非常好。而我们用连续数据的聚类分析和深度学习，四次聚类以后，我们把COPD的患者完美分开了，特异性高达98%，前两天刚刚获中国医院高质量发展金如意奖，2023数字医疗优选解决方案的卓越奖，相当于一等奖。

我们再看一个应用——心衰，心衰急性发作的时候，心电图有时候不起作用，我当时跟陈纪言老师汇报的时候，他说我们有一个办法，就是患者每天早上称一下体重，如果是早上突然重了1kg以上，可能出现了心衰加重的情况。那这里的思考就是，我们能不能提前预测心衰加重呢？目前的技术基本上做不到。我们提出了“面向稳定期心衰院外风险预警”的研发思路，获得了广东省的专项资助。看一下数据，这是和院内的超声心动图做的比对数据。在院内和院外我们都做连续生命体征的采集。这上面是正常人，中间是中度心衰，下面是重度心衰。我有一个理想，心冲击波图既然是反应心脏泵血情况，我能不能把心脏重构出来？在这里可以看到初步的成果，我们看到正常人的心冲击波图（BCG）在二维相空间重构下就是一颗心脏，我们再看一下中度心衰的患者是什么样的？我看完这个想到一个成语，叫心乱如麻，我们看到老祖宗当时说的非常多的艺术性的词汇其实背后都有它的科学道理，而他到中末期的时候基本上是心乱如麻加上心里一紧。我们拿到这个数据，大家都特别开心，科学和艺术是可以完美结合的。一般来说我们发文章的时候，我们看他有没有相关性，统计学意义，其中有一个是P值小于0.05就不错了。而当我们把一个队列的数据做到7天、30天甚至更长时间的滚动累积存储和统计的时候，除了跟横断面比，还可以做自身对照，构建更准确的模型。最后我们发现，绝大多数情况下，我们数据的P值经常出现约等于0.000的情况，所以当时周宇麒主任跟我们合作两年多以后，突然说了一句话，我们好像在打造一个医学研究的新范式。

同样，如果脑卒中我们能提前预警，很多药物就能发挥更大作用，卒中中心也不会有那么大的工作量。通过建立个人的健康模型，提前预警二次中风的风险，争取让他不用去卒中中心。这个事情我们已经开始做了。

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