數字醫療在老年醫學領域中的應用:技術與產業進展

張迎偉, 楊 涵, 宋淑超, 張琪琪, 楊威文, 李 萬, 張書瑞, 陳益強, 呂澤平

國家統計局2023年2月28日發布的《中華人民共和國2022年國民經濟和社會發展統計公報》顯示,截至2022年底,全國60歲及以上老年人口達2.8億,占總人口的19.8%;65歲及以上老年人口近2.1億,占總人口的14.9%[1]。據測算,2035年左右,我國60歲以上老年人口將突破4億,在總人口中占比超30%,進入重度老齡化階段。與世界上其他老齡化國家相比,我國老齡化突出具有以下特點:(1)老年人口規模大。我國人口體量大,老年人口規模大,據估計峰值時期我國65歲以上老年人口將達4.25億人。(2)老齡化速度快。從2001年進入輕度老齡化社會到2021年進入中度老齡化社會,我國僅用時21年,短于法國的126年、英國的46年、德國的40年。(3)空巢化日益突出。伴隨我國城鎮化進程和高等教育的發展,我國老年人口中空巢老人占比超一半。(4)社會未富先老。我國人均國民生產總值(gross domestic product,GDP)接近發達經濟體下限,面臨經濟增長和養老負擔的雙重壓力[2]。據國際人口老齡化先行國家經驗來看,醫療制度改革中面臨“不可能三角”挑戰,即醫療系統難以同時兼顧提高醫療服務質量、增加醫療服務可及性和降低醫療服務價格。數字醫療可基于人工智能、大數據和云計算等先進技術,利用醫院(體檢、門診、住院)、醫保、醫藥、社區和家庭數據,對疾病篩查、診斷、監測、治療、康復全病程進行數字化升級,實現醫院、藥械企業和醫保機構之間的動態互動,助力提供便捷、高效、普惠的醫療服務[2-6]。數字醫療有望在提高醫療服務質量、醫療資源利用率和降低醫療費用方面發揮積極作用,助力解決“不可能三角”困局,實現全民主動健康管理[7-8]。因此,本文將圍繞數字醫療在老年醫學領域中的應用,從技術和產業發展角度進行全面綜述。

1 數字醫療在老年醫學領域中的應用概況

1.1老年人疾病特點與分類 老年疾病一般存在以下明顯特點:(1)多種疾病共存。由于器官組織結構和功能的退化,多個系統或器官可能存在多種病理改變。(2)臨床癥狀不典型。由于神經系統和免疫系統的退行性改變,老年人代償能力差,感覺神經中樞的反應能力降低,導致老年疾病的臨床癥狀不典型。(3)并發癥多,難處理。由于抵抗力差,導致患病后可能發生多種并發癥。(4)病情復雜變化快。當出現明顯癥狀或體征時,病情往往比較嚴重或迅速趨于惡化。(5)病程較長,康復慢。由于全身反應遲緩,易發病隱匿、癥狀不典型、癥狀演變過程慢。(6)藥效存在差異。老年人群中不同個體間耐藥性差異進一步擴大,機體穩定、代謝水平和耐受能力均降低。本文從以下12個方面,對老年疾病進行分類[9]:(1)心腦血管和呼吸系統疾病;(2)神經精神系統疾病;(3)內分泌與營養代謝疾病;(4)消化系統疾病;(5)泌尿生殖系統疾病;(6)血液系統疾病;(7)骨科與運動系統疾病;(8)五官科疾病;(9)皮膚科疾病;(10)老年病康復護理;(11)生活環境與輔助器具;(12)其他相關領域。

1.2技術與產業進展調研 本文通過文獻綜述和企業案例收集,將現有數字醫療產品歸納為數字診療系統(數字化成像設備、遠程醫療系統、醫療機器人、輔助診斷系統)、應用軟件系統(信息采集系統、信息管理系統、科普教育系統)和數字療法(干預訓練康復應用系統、藥代動力學指導下的管理干預工具)三類,對其在12類老年常見疾病中的應用進行細分,并從數據[電子病歷系統(electronic health records,EHR)、傳感器、物聯網、數據服務等]、算力(處理器芯片、云計算)、算法(自然語言處理、計算機視覺、時序信號分析等人工智能算法)、交互(元宇宙、機器人等)、安全(區塊鏈、聯邦學習)角度歸納關鍵支撐技術。本文共走訪企業案例196項,走訪調研結果見表1,2。通過調研可知,當前在老年醫學領域中的應用案例,以數字療法大類下的干預訓練康復應用系統居多,占25.51%;數字診療系統大類下的輔助診斷系統次之,占14.29%。

表1 數字醫療在老年醫學領域中應用的支撐技術

表2 數字醫療在老年醫學領域中應用的企業案例數

2 數字醫療的支撐技術

2.1數據 數據尤其是大數據技術,是實現數字醫療的基礎[6],TCGA[10]、PCAWG[11]等癌癥診療和PsychENCODE[12]等神經精神疾病診療相關大數據集的出現,有力推動了相關科學領域的進步和技術發展。EHR是最常用的醫療數據管理系統,誕生于20世紀60～70年代,自20世紀90年代以來開始普及應用[13],但目前仍面臨數據碎片化、無法提供疾病診斷建議等問題[6]。除HER外,可穿戴傳感[14]、環境傳感[15]、物聯網等技術[16]的發展,為解決醫院健康數據缺乏問題提供了有效方法,能夠有效促進健康診療關口前移,推動實現主動健康。實現院內院外數據感知后,可通過數據規范、數據清洗、數據交換和數據集成等技術,對數據進行處理[17]。

2.2算力 算力是核心生產力,世界第一臺自動化電子計算機ENIAC于1946年在賓夕法尼亞大學誕生[18],我國第一臺電子計算機103機于1958年在中國科學院計算技術研究所誕生,由此邁入信息技術時代。根據規模不同,算力可分為基于CPU芯片的基礎算力、基于GPU和NPU芯片的智能算力和基于集群的超級算力。數字醫療中實現基礎數據采集、統計和展示,主要需使用基礎算力;實現智能推理、診斷和機制探索,主要需使用智能算力;實現人類基因組分析,主要需使用超級算力。隨著目前算力規模不斷趨于飽和,阿里云、亞馬遜等云計算技術不斷涌現,能夠提供隨用隨取的強大算力平臺。

2.3算法 人工智能一詞誕生于1956年的達特茅斯會議。此后,人工智能經歷“三起三落”,直至2012年,ImageNet年度挑戰賽再次開啟了人工智能的復興浪潮,不斷涌現了AlphaGo[19]、波士頓動力機器人Atlas、ChatGPT[20]等代表性成果。人工智能通過對醫療大數據的綜合分析,有效變革了現有醫學研究和臨床應用范式[21]。針對不同類型醫療數據,目前以建立完善的智能分析算法體現,如用計算機視覺技術處理圖片類醫療數據;用自然語言處理技術處理文本、語音類醫療數據;用時序信號分析技術處理心率、脈搏、腦電、肌電等時序生理數據。

2.4交互 醫學是與人(醫護人員、患者、照料者)和設備(成像設備、機器人等)直接相關的科學,人機交互在醫學尤其老年醫學研究與應用中至關重要[22],有助于拓寬人與設備之間的交互媒介,提升資源利用效率。目前,多種類型的手術、圖像導航機器人不斷被研發,人機交互技術有助于根據醫師診療邏輯,為醫護人員提供自然、高效的交互界面。對于患者而言,康復、生活輔助類機器人也需要通過人機交互設計,為患者提供老年人生活習慣的交互界面[23]。

另外,以虛擬現實和增強現實為代表的元宇宙技術不斷發展,也為實現沉浸式數字成像、遠程醫療、輔助診斷交互體驗帶來了可能。

2.5安全 隨著各類安全事件層出不窮,醫療數據安全也廣受關注,國家衛生健康委辦公廳在2023年9月印發了《患者安全專項行動方案(2023-2025年)》,要求探索建立長效數據動態監測平臺。目前,區塊鏈和聯邦學習是保障醫療數據安全的兩項重要技術。區塊鏈通過去中心化的分布式數據服務技術,在醫療信息存儲、藥品防偽等方面發揮重要作用。聯邦學習2017年由Google團隊提出,中國科學院計算技術研究所陳益強團隊對其在醫療領域中的應用進行了研究與發展[24],能夠在保障原始醫療數據安全情況下,共同協調各聯邦方協作共建醫療大模型。

3 數字診療系統

3.1數字化成像設備 數字化成像設備能夠將物體內部的結構和組織以數字化信號的形式顯示出來,該信號可被計算設備進一步處理、存儲,并用于疾病分析和診斷。常見數字化成像設備包括計算機斷層掃描(computed tomography,CT)、磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)、正電子發射斷層成像(positron emission tomography,PET)、超聲波成像、內窺鏡等。在走訪196項企業案例中,數字化成像設備相關案例16項,占8.16%,應用以五官科疾病、心腦血管和呼吸系統疾病、神經精神系統疾病和骨科與運動系統疾病居多。支撐技術主要有傳感器、智能算法等。

3.2遠程醫療系統 遠程醫療系統是一種創新的醫療服務模式,可通過物聯網和網絡通訊技術實現優勢醫療資源與醫療需求間的互聯互通,為老年人提供高效、便捷、及時的醫療服務。遠程醫療系統廣泛應用于以下方面:(1)老年人血壓、血糖、心率等生理指標參數監測與疾病預警;(2)通過視頻會診、遠程影像解讀等實現疾病診斷和治療;(3)在線咨詢、心理治療等;(4)在線健康教育和健康管理。走訪案例中,遠程醫療系統相關案例26項,占13.27%,應用領域多不局限于具體疾病,主要通過遠程咨詢、會診等形式為老年人提供全科指導,典型案例包括好大夫在線、春雨醫生、左手醫生等。支撐技術主要有人機交互技術、數據安全技術等。

3.3醫療機器人 醫療機器人可輔助醫療專業人員和老年人等完成醫療和日常任務,提升醫療服務效率、準確度,降低風險,提高老年人生活質量[25-26]。常見醫療機器人功能有遠程手術機器人、圖像導航機器人、精細操作機器人、康復輔助機器人、社交陪伴類機器人、智能家居機器人等。走訪調研案例中,共有19項案例從事醫療機器人研發,多用于骨科與運動系統疾病、泌尿生殖系統疾病、神經精神系統疾病和消化系統疾病等。支撐技術主要有傳感器、智能算法、人機交互技術等。

3.4輔助診斷系統 輔助診斷系統旨在提供快速、準確、可靠的診斷結果,以輔助早期疾病預警,幫助醫師做出正確的診斷,提供個性化治療方案,進而在長期治療和康復過程中實時監測疾病進展。輔助診斷系統是復雜體系,需綜合應用數據、算力、算法、交互、安全等技術。走訪案例中,共有28項案例從事輔助診斷系統研發,多用于心腦血管和呼吸系統疾病、消化系統疾病、皮膚科疾病和老年病康復護理等。

4 應用軟件系統

4.1信息采集系統 信息采集系統通過感知和匯交老年人的各類體征信息,助力老年健康監測、干預和健康管理[27]。區別于數字化成像設備,信息采集系統同時兼具基于各類可穿戴、物聯網、電子化量表等形式進行數據采集的功能。同時,信息采集系統也需要兼具使用數據清洗、濾波等數據服務功能。走訪案例中,信息采集系統相關案例共16項,主要集中于心腦血管和呼吸系統疾病、內分泌與營養代謝疾病和五官科疾病等。除EHR、傳感器、物聯網、數據服務等數據相關技術外,信息采集系統也需使用人機交互技術提升信息采集效率,使用區塊鏈等技術保障數據安全。

4.2信息管理系統 信息管理系統能夠幫助老年人管理健康信息、預防疾病、監控病情發展和康復進程,以提高老年人生活質量和健康水平,主要應用于以下方面:(1)健康檔案管理;(2)健康教育和指導;(3)疾病預防和管理;(4)康復管理。走訪案例中,信息管理系統相關案例共21項,主要集中于老年病康復護理這類需要長期看護的領域。信息管理系統需使用各類算力、算法對信息進行預處理,使用安全技術保障數據安全。

4.3科普教育系統 科普教育系統旨在促進老年疾病護理相關知識普及和教育,以幫助老年人更好地了解自己的健康狀況,學習如何進行健康管理,進而提升老年人的健康水平和生活質量?？破战逃到y主要應用于以下方面:(1)健康知識普及;(2)養生知識介紹;(3)康復知識講解;(4)醫學科普。走訪案例中,

科普教育系統相關案例共計12項,占6.12%,與遠程醫療系統類似,科普教育系統同樣不局限應用于具體疾病,典型案例包括百科名醫網、聽聽專家說等?？破战逃到y主要需使用人機交互技術提升趣味性和交互自然性。

5 數字療法

5.1干預訓練康復應用系統 調研案例中,干預訓練康復應用系統相關案例50項,占25.51%,是所有數字醫療相關細分方向中占比最高的一類。主要原因是作為數字醫療的細分領域,以干預訓練或康復應用為主的數字療法提供了一種區別于現有傳統藥物治療、非藥物治療(手術、放射和物理治療)及心理行為治療方法外的全新治療方式,該治療方式可與傳統治療方法配合使用,且具有數字化特點[28-29]。發展干預訓練康復應用系統,是實現主動健康管理的重要環節。常見的干預訓練康復應用系統包括:(1)計步器和運動監測設備;(2)健康管理應用程序;(3)腦力訓練游戲;(4)遠程醫療系統。在調研的50項案例中,干預訓練康復應用系統多應用于神經精神系統疾病,共有16項案例,這也與神經精神系統疾病領域的全球臨床試驗數據吻合。干預訓練康復應用系統主要支撐技術有傳感器、交互等。

5.2藥代動力學指導下的管理干預工具 藥代動力學是研究藥物在人體內吸收、分布、代謝和排泄過程的學科,藥代動力學研究對優化老年人的藥物治療效果、減少不良反應非常重要。藥代動力學指導下的管理干預工具旨在通過一系列措施,實現藥物劑量調整、優化藥物選擇及監測藥物安全。走訪案例中,藥代動力學指導下的管理干預工具相關案例共計8項,在多類老年疾病中無明顯偏移傾向。藥代動力學指導下的管理干預工具的主要支撐技術有算力、人工智能算法和人機交互技術等。

6 存在問題

當前,數字技術在醫療健康領域中廣泛應用,打破了時空限制,帶來了數字醫藥和治療手段的創新,有效推進了公共衛生體系的完善和服務模式的變革。但由于老年人群特殊的生理和心理特征,數字醫療在老年醫學領域中的應用仍面臨以下問題:(1)數字醫療產品供應不足。部分產品未針對老年群體設計,存在應用的數字鴻溝;針對特定疾病類型,目前尚缺乏對應的數字醫療產品。(2)數據共享障礙。缺乏統一數據封裝格式和隱私保護機制,數據質量差、數量少為大模型構建帶來挑戰。(3)數據安全問題嚴峻。醫療結構安全基礎設施較為薄弱,發展與安全平衡難以把握。(4)數字鴻溝難以跨越。數字醫療產品適老化程度低,老年群體對數字產品接受度低、消費能力弱。(5)醫療資源分配不均衡。優質醫療資源多分布在發達地區和核心大城市,偏遠和欠發達地區醫療資源相對匱乏。(6)專業人才隊伍缺乏。缺乏專業老年科醫師和復合型醫工交叉人才。(7)監管政策不完善。醫療器械數字醫療指導性政策體系構建已取得重要進展,但相關產品審評審批制度、監管法規仍不完善。(8)支付模式不健全。仍需協調患者、醫療結構、醫保、政府、商保和企業等,共同完善支付模式。

7 結語

盡管數字醫療還存在不足,但是數字醫療在綜合利用人工智能、大數據、計算機傳感等技術,建立覆蓋全病程、全場景的醫療服務模式,提升醫療服務質量和醫療資源利用效率,降低醫療成本等方面取得了長足的進步。在我國老齡化不斷加劇的背景下,數字醫療技術是解決老齡化科技應對難題的可行選擇。