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颠覆医疗：大数据时代的个人健康革命 [:1700862422]
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颠覆医疗：大数据时代的个人健康革命 part 2 第二部分 捕获数据
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颠覆医疗：大数据时代的个人健康革命 [:1700862423]
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第四章 生理学
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——无线传感器
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当用于获取和传递信息数据的装置处于零星分布且间歇性联络时，对真实世界的了解是不完整的，且常常是过时的、简单肤浅的。当在全世界分布十亿个甚至万亿个通联的传感器——就像我们现在所做的——事实上地球上每个有生命的和无生命的物体都能产生信息数据，包括人们的家、车、自然和人造的环境，是的，甚至还包括人体。即便今天人体还没有和互联网相连，但将来一定会，医生可以远距离监控植入生物芯片的患者的生命体征反馈到的中央数据库。
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——唐·塔普斯科特和安东尼·威廉姆斯，《宏观维基经济学》
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要说有什么能让人感到惊奇，那必定就是人类的身体，没有什么比人体更神奇的了。在人的一生中，心脏要跳动30亿次，而它的收缩始终如一，且极少出现意外。我们还要呼吸6亿多次，我们的肺为全身细胞提供氧气，并处理二氧化碳。在我们的大脑中，上千亿个神经元通过千万亿个突触相互连接，它们永不停歇地进行复杂的脑电活动，即便是在深度的、恢复性睡眠过程之中也是如此。借助于胰岛β细胞分泌的胰岛素，我们的血糖无论是在我们进食、运动，或是紧张时都被精细而严格地调控着。我们的肾脏、胃肠和肝脏为我们提供了连贯的、协调的分泌、消化和代谢的基础。当我们需要活动我们的肌肉、关节以及骨骼系统时，它们总是能够即时响应我们的召唤。我们那高度完整、相互协调的身体功能，远远比我在这儿提到的复杂得多，在我们生命的绝大部分时候，这些系统总能完整地、可靠地让我们保持幸福安康。我们认为这一切都是理所当然的。我们很难去评测我们的身体功能，即便是我们的医生也很少这么做。不是因为我们不想得到更多的信息，而是直到现在，这些信息也真的很难被获取到。
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在一年一度的体检中，医生将会检测我们的血压、心律、肝肾功能、血糖与血液电解质。但本质上，当今的医学就像是在“盲人摸象”。这些只是局部抽查：一份血压和心律的“快照”、一份一次性的血糖或是其他什么指标的检测，但是在这样的测量数据与随机的测量时间点之间，究竟发生了什么？当一个人在情急之下或是噩梦之中，他的血压水平是多少？每个人的饮食与生活方式是如何影响血糖的变化以及夜间波动的？有哪种食物或点心会让我们那孱弱的胰腺去过度分泌胰岛素？当人们感到轻微头痛时，他们的心律与血糖状况究竟是怎样的？当患者睡眠时，他们的血氧浓度是多少？这类问题要多少有多少。问题的关键就是，当我们那转瞬即逝的、只见一斑的、互相间毫无关联的观察方法面对每一个人时，实在是无计可施。
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另一个阻碍我们获得更完整生理数据的因素在于患者自身。大多数健康的人都不愿在常规检查之外再多做检查。我举个例子，我曾建议每位来我这就诊的高血压患者要经常测量血压，并且记录下他们在家中和单位的血压值，这样就可以了解服药或改变生活方式后，他们是否已经控制住了血压。少有人真的去这么做，当我在一周后收到患者发给我的测量情况时，我真的感到很幸运。但世界变化很快，这些数据很快就能自动被测量了。我们有时会没有精力去经常检测、忘了带血压计，而自动测量能把事情变得简单许多。新医学能带给我们的远比把事情变简单一项要多得多。正如你所期待的一样，在未来，我们能够源源不断地获得数据，即便是我们处于睡眠时或是高度紧张时也是一样，这便是我们今天能力的缺点所在。《经济学人》写道，在未来“所有东西都会变成传感器，而人类则是最好的那个。任何东西、任何人，无论是机器、装置、日常用品，特别是人类，都将变为传感器，收集与传递真实世界中的信息。”医学将会被“物联网”所彻底革命，物联网就是所有相互连接，装有传感器的物体的世界。就像托马斯·高茨（Thomas Goetz）为《连写》撰写的《反馈回路》（The Feedback Loop）中提到的那样，传感器有能力去测量我们的任何活动。我们人类，作为一种能自我调节的超级有机体，一旦得到了相关的数据，我们的行为将被完全改变。
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在我作为心脏科医生行医的25年里，甚至在物联网还未有概念之前，我就已经有患者在勤勉地做数据收集了。我近来的一位患者，今年已经83岁了，他每两周给我发一封电子邮件，邮件中附带有他的血压（收缩压和舒张压）、心率、血氧浓度（血氧饱和度）数据。每一天，他都会采集这些数据3～4次。另外，他还会记下他每天的步数与里程数。（见表4.1）
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表4.1患者生理数据测量的典型的记录样本
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他从未间断他的测量，即便他在中东旅行或是乘船出行时，他也会坚持检测。这个患者有常见的心律异常、心房颤动的病史，除此之外他相当健康。少有其他患者能做到如此，即便这检测不用扎针，也不必事事都做（呼吸速率与体温还是要的）。有多少人愿意像这样追踪自己的数据呢？我们接着可以做些什么呢？
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“医疗物联网”的核心就是手机。手机发明于1973年，它同其他革命性的创新发明一样，根植于我们每天的生活之中，成为了我们的必需品。史蒂芬·约翰逊将此称为10/10规律。十年建立一个新的平台，十年寻找大众市场。1990年，全球有100万手机用户；到了2010年，手机用户超过了50亿。如今，手机信号已经覆盖至全球85％的人口。截止到2012年，全球手机保有量有望超过60亿。手机好比我们的多能干细胞[1]，它能够化身为我们的计算器、闹钟、相册、手表、相机、摄像机、录音机、手电筒以及更多，它为这场医学革命奠定了基础。今天，我们可以利用手机，在任何时候、任何地点，无时无刻地监测我们身体的任何数据。
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过去十年，在健身与健康领域，无线医疗已慢慢起步。其中一种设备便是无线体重测量仪，这种设备可以记录体重、脂肪质量、肌肉质量，以及身体质量指数。类似于这样的大多数装置都可以将信息存储于互联网上，依靠密码访问，以及将信息发送至你的iPhone，乃至发送推论。另一个例子是Nike+跑鞋与无线感应器，它能计量你的移动数据。阿迪达斯这类运动鞋厂商也推出了类似产品（miCoach Pacer）。另外，手机应用RunKeeper借助于GPS与加速计，可用图表显示出你的运动时间、距离、速度，以及跑步路线等数据。Fitbit与DirectLife这类计量个人步次的产品，鼓励用户每天行走一万步。这些产品体积都不大，便于携带，它们甚至比一只U盘还小。也有大一些的产品，像Bodybugg和BodyMedia，它们可以连上你的智能手机，提供你每日消耗的卡路里数据。Green Goose（绿鹅）公司可以帮助骑自行车的人们记录他们的能量消耗，Affectiva公司制造的Q Sensor，只需把它佩戴在手腕上，它就能追踪你的情感变化，当你需要休息一下或是冷静一下的时候，它就能通过你的手机来提醒你。在社会网络上分享这类数据也许有些过头，但我还是常常建议人们多用这些工具，来追踪自己进行有氧锻炼，并且促使自己多做些运动。
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最早的消费级医用监测器名叫Zoe，戴上这款头带，头带上的传感器便能记录下你睡觉时的脑电波。这款产品起初由三位来自布朗大学的学生所设计，用以避免人们在深度、恢复性睡眠时被吵醒。这款设备能够追踪人们的睡眠，它隔几分钟检测一次，感知各种状态：醒着、浅度睡眠、快速眼动睡眠（REM sleep），以及深度睡眠（如图4.1所示）。
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图4.1 某天我夜间睡眠时的量化图表。我的睡商（ZQ）总分为82，这个分数反映了我整个睡眠期间的综合情况，我醒来的次数与时间长短都对此有影响，快速眼动睡眠与深度睡眠对分数的影响最大。我睡了七个半小时，醒来了7次（大多情况下我并无意识）。尽管人们认为，随着夜越来越深，睡眠也会越来越深。但大多数的深度睡眠出现于整个睡夜的前三分之一处。这就解释了为什么睡得越晚，越无法进入到深度睡眠状态。
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图4.1是某天晚上我的睡眠状况，包括我的睡眠状态以及各状态的持续时间，最后结合我的入睡与起床时间来得出我的睡商评分（ZQ）
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一天晚上，我遇到一个有关睡眠监测的好玩的副作用。我妻子是个夜猫子，常常要比我晚睡一两个小时。在我开始监测我睡眠的第一周的某个夜里，她走进我的卧室，看着我的Zeo睡眠监测仪，发现我正醒着。她就说：“埃里克，我知道你醒着，我有事要和你说。”当你戴着一个显示你实时脑电波的监测仪时，你真的很难装睡。
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如同其他无线健身产品与手机应用一样，Zeo也有自己的移动应用，你可以把数据分享到你的社交网络上。这可能还挺有用的，警告你办公室的同事们，你来上班时正一肚子火。把睡眠监测与社交网络结合起来的另一个好处，是可以让你把你的数据和同年龄群体加以对比，在你的睡眠状况变糟之前，为你预警。当然了，你还能同你的伴侣、家人、邻居或是朋友对比竞赛，看谁睡得更好。监测的真实目的不是简单量化与统计你的睡眠状态，而是提高你的睡眠质量。要想提高睡眠质量，你需要尽量避免在夜间喝酒，白天时也不要喝含咖啡因的饮料；睡时宠物不要进卧室，也不要开灯；睡眠前一个小时就进入“节电模式”，即不看任何电子产品。这些建议听起来有些老生常谈，但你要真的照着做了，并且量化你的睡眠，效果就大不同了。
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无线健康与健身监测也帮助《连线》的两位编辑创立了量化自我运动[2]。量化自我运动的目的在于利用自己的数据改善我们的生活。2011年《福布斯》记者科什米·希尔（Kashmir Hill）撰写了题为“自我监测，是冒险，还是纸上谈兵”的专题文章，以第一人称的视角，逐一试用现在市面上的无线健康与健身小工具。
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接下来，这进化发展的下一步是利用传感器来帮助控制慢性疾病。在美国，每年有140万人感染慢性病，我们的医疗健康开支中有75％近2万亿美元被用于防治慢性病。在之前，我们已经提到了使用永久植入式装置来进行远程监控的成功案例。这些装置包括心脏起搏器与植入式心脏复律除颤器，都可以进行远程监控。然而，对于我们绝大多数人来说，永久植入式装置并没有实用性，批准它们的程序太过复杂，它们的费用过于高昂，并且还有因感染或者设备故障诱发潜在并发症的可能。
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