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未来的医疗服务将是虚拟的，这得益于传感器技术并由预测性分析驱动。这将使医疗决策更加个体化，从而为患者提供最为贴心的护理。无论患者在何处，只要他们需要，都可以获得贴心的医疗服务。在接下来的十年里，这将是医学实践的发展方向。转型过程可能会有些艰难，但我们都应该学会适应，而且最终这种变革或许会使事情变得更好。
医疗保健是一个多方面、高度复杂的行业，它的日常运营不断地与快速进步的科学、不稳定的市场、短暂的潮流、夸张的市场营销以及不可预测的人类行为交织。这些因素的正面作用和反面作用导致了无休止的冲突、矛盾，甚至混乱。对于医疗服务的数字化转型，一个最大的障碍是患者和医疗服务提供者都习惯于绕开现状，而这种惰性和不适应性是与生俱来的。新冠大流行迫使我们所有人走出舒适区，走进了一个戴上口罩和保持社交距离的世界。人们对自我保护以及日常护理的需求促使虚拟技术越来越普遍。如今，我们有了可以植入人体或嵌入各种可穿戴设备的传感器，如手表、耳机、项链、戒指、手镯、连体衣、腰带、袜子、鞋和尿不湿，其中第一代用于监测心率的传感器已经较为普遍。这反过来为传感器技术提供了机会，它们可以远程提供关于疾病状态和器官功能的客观数据，确保虚拟视频问诊可以适当地替代面对面的互动。
事实上，就像现代社会的普遍特征一样，人类的器官也正在被数字化。传感器正在快速地帮助我们主动捕获预测和预防疾病所需的信息。目前为止，医疗服务往往是按周期提供，且有明确的交易性质，但在不久的将来，它将成为一个持续的过程。结合医学界对健康和预防的日益重视，这场数字革命将有效地应对一直是医疗系统软肋的慢性疾病问题。这种大规模的转变，不仅会重塑患者和医生之间的关系，还将大大改变医院和医疗业务的运营方式。然而，为了从这种转变中获得最大的益处，我们不仅需要调整我们作为医生和病人相处的方式，还需要在财务和组织流程上相应进行整合。我们的目标是让医疗服务变得更加合理、实惠并且高效。
这是一个崭新的世界，传感器无处不在。创业公司正竞相寻找和优化能与我们的电子健康记录相互连接的最佳传感器阵列。医院系统不仅正在创建用于监控流程和效率的指挥中心，还采用传感器驱动的方法，实时管理和治疗患者。这意味着每一个拥有电子健康记录的个体都将持续被监测。这种数据匿名化的持续传输，将使我们能够预测和预防突发状况，甚至能预防疾病本身。反应式的医疗已经成为过去，现在是主动管理健康的新纪元。本书将借助真实案例，深入探讨如何在人工智能的助力下，通过虚拟医疗和传感器技术，让数字技术的广泛应用改变我们的医疗体验。
作为一名心脏电生理学家，我在过去的20年中专注于治疗突发性心搏骤停患者，伴有恶性心律失常（如心房颤动和额外心跳）的心力衰竭患者，以及因遗传或环境因素而面临猝死风险的患者。我为数千名患者植入起搏器和除颤器，找到心脏里关键的电路进行烧灼或冷冻消融。在此期间，我参与了包括基础科学、流行病学、临床试验和医学创新在内的研究。这些研究主要致力于以患者为核心改进治疗效果、防止突然死亡并缓解由心律失常引发的不适。10多年前，我和我的团队开发了第一个由传感器导出的风险评分系统，用于帮助对心力衰竭患者进行风险分层，并使用植入患者胸腔和心脏的除颤器和起搏器所收集的数据，来预测不良临床结果和死亡率。通过简单地测量身体活动、夜间心率和自主神经活动，我们可以识别出哪些患者在未来一年内死亡的风险是其他人的5倍。 [1] 最近，我研究并验证了复杂的综合传感器策略。 [2] 这些策略不仅预测准确度更高，而且在预测心力衰竭加剧、恶性心律失常、住院治疗和死亡等重大健康事件上也有更高的特异性。 [3] 识别出高风险患者的亚群，可以采取主动的干预措施，改善他们的生活质量和延长他们的寿命，坦率地说，这是医学的最高追求。 [4]
我也运用深度神经网络和机器学习来预测疾病，努力将传统的住院治疗模式转变为家庭治疗。 [5] 预计在未来10年内，我们将能够收集、整理并有效地利用大量数据，通过类似虚拟形象的数字孪生来模拟患者的临床过程。利用多种传感器为现实中的患者创建一个数字化的“双胞胎”，这将为我们提供预测健康问题并主动干预（通常是远程）的方法。 [6] 将自己数字化可以帮助我们从分析过去转向预测未来。显然，这需要数万亿的数据点、数百名数据科学家，以及从更宏观、全面的角度去考虑健康问题的专业团队。我们需要关注患者长期、完整的治疗过程。在这里，实施预防性策略将帮助我们降低成本，通过基于价值的收入模型鼓励患者自我管理，并使他们在一定程度上对自己的健康负责。 [7]
本书分为四个主要部分。第一部分阐述了传感器技术的发展和演变，包括对现有不同类型传感器的探讨，以及通过真实的患者故事展示它们的应用，同时预测它们即将实现的功能。第二部分深入探讨了远程健康医疗及其对获取和提供医疗服务的影响，认识到数字化革命对患者体验的影响、社会差距的加深，以及其他同样紧迫的问题。第三部分涉及人工智能，首先介绍人工智能是什么，然后深入探讨日益增长的数据洪流及其影响和临床应用，还讨论了我们必须考虑的伦理问题和偏见问题。最后一部分将之前三个部分的内容与当前的医疗健康环境结合起来，着重探讨了保持医疗系统持续运作所需要的关键原则，还讨论了新冠肺炎疫情对我们未来可能产生的影响，以及医疗费用报销方式的改变。此外，这部分也强调了患者在自己的医疗保健中主动参与的重要性。本书最后设想了未来医院可能的形态，这种设想既切合实际，又富有现实意义，并不是过分夸张或悲观的想象。
本书的核心旨在让读者认识到即将到来的未来，并在这一进程中发挥自身的作用。我们的目的是实事求是地看待前方的挑战，同时推动监管机构和支付方了解发展趋势，从而做出相应调整。对于患者体验、成本和临床结果的积极影响将克服各种障碍，使医疗护理超越地区与国家边界。
变革是不可避免的。传感器与虚拟医疗以及基于人工智能的算法相结合，在未来几年都将推动这一变革。更多的传感器意味着更多的数据，更多的数据则需要更多的资源进行存储、分析和生成算法，而更多的算法和数据可能意味着隐私减少，因此事情可能并不那么顺利。医疗模式、工作流程、工作职责、医院经济、隐私以及整体的医疗保健在地缘政治的影响下都是不可预测的。 [8] 本书将重点解决这些问题，特别强调了我们需要更新和优化医疗程序的重要性。同时，书中还探讨了如何对现有的临床角色进行重新配置和重新定义，确保医疗机构和专业人员对其服务承担责任，从而使医疗服务更加容易获得且更加公正。
同时，学术医疗中心正在转型，并试图重新定义自身。许多临床医生离开传统医院，创办新企业，专注于提供个体化的基础医疗服务和疾病管理项目，与传统医疗交付模式不同的深层次变革正在逐步实现。 [9] 新技术和人工智能工具将带来跨越基础和专科医疗界限的新工作流程。未来的学术医疗中心将提供跨地区、跨国的三级和四级医疗服务，关注罕见和复杂的疾病，同时与当地的第三方供应商合作提供基础医疗服务。不管你是对此话题感兴趣的普通读者，还是各个领域的专家，如技术人员、医生、护士、高阶医疗服务提供者、医院管理人员或商界领袖，本书都将为你展示关于医疗健康未来数字化转型的深入见解。本书将详细探讨医学实践中的变革，以及为了确保医学的持续性所需要的报酬机制的演变。对于从事财务分析或者风险投资的人士，本书会提供一个用于制定投资策略和决策的指导框架。同时，书中还会阐述变革所需的基础结构，并对过程中所面临的各种权衡和选择进行深入探讨。
我希望读者能够通过深入了解促进身体健康、治疗慢性病或改善一些常见但严重的疾病（如癌症、糖尿病、心脏病、肺部问题等）的短期和长期策略，不断增强自己的信心和加深理解。我坚信，随着社会逐渐适应医疗领域的变化，更好地理解新开发的医疗保健途径及其复杂性将变得越来越重要。而且，相关的技术已经出现，我们现在必须理解、适应并接受它。
[1] Singh, J. P., et al. 2009.“Device Diagnostics and Long- Term Clinical Outcome in Patients Receiving Cardiac Resynchronization Therapy.” Europace 11:1647–53.
[2] Boehmer, J. P., et al. 2017.“A Multisensor Algorithm Predicts Heart Failure Events in Patients with Implanted Devices: Results from the MultiSENSE Study.” JACC Heart Fail 5:216–25.
[3] Merchant, F. M., G. W. Dec, and J. P. Singh. 2010.“Implantable Sensors for Heart Failure.” Circ Arrhythm Electrophysiol 3:657–67.
[4] Gardner, R. S., et al. 2018.“HeartLogic Multisensor Algorithm Identifies Patients During Periods of Significantly Increased Risk of Heart Failure Events: Results from the MultiSENSE Study.” Circ Heart Fail 11. e004669.
[5] Maille, B., et al. 2021.“Smartwatch Electrocardiogram and Artificial Intelligence for Assessing Cardiac-Rhythm Safety of Drug Therapy in the COVID-19 Pandemic. The QT-Logs Study.” Int J Cardiol 331:333–39.
[6] Laubenbacher, R., et al. 2022.“Building Digital Twins of the Human Immune System: Toward a Roadmap.” npj Digit. Med. 5:1–5.
[7] Zhao, M., J. H. Wasfy, and J. P. Singh. 2020.“Sensor-Aided Continuous Care and Self Management: Implications for the Post-COVID Era.” Lancet Digit Health 2:e632–e634.
[8] Chatterjee, N. A., and J. P. Singh. 2017.“Making Sense of Remote Monitoring Studies in Heart Failure.” Eur Heart J 38:2361–63.
[9] Singh, J. P. 2018.“Connecting Life with Devices.” JACC Clin Electrophysiol 4:422–23.