57、个性化医疗时代的数字健康：机遇与挑战

个性化医疗时代的数字健康：机遇与挑战

1. 数字时代的前景介绍

个性化医疗有望通过为个体量身定制医疗方案，改变患者的生活，提供更有效的治疗，并比以往更快地实现最佳治疗效果。这一概念适用于患者就医的全过程，涵盖疾病的预防、诊断、治疗和监测。

医学科学在疾病诊断和治疗方面取得了显著进展，但人类生物学的复杂性与外部因素相互交织，使得每个人及其所患疾病都具有独特性。医疗领域的数字革命为收集、关联和分析大量患者数据提供了新途径，让我们能更深入地了解个体差异，从而为特定患者制定更合适的治疗方案。

数字健康解决方案对推进个性化医疗至关重要。通过可穿戴设备和智能手机应用等数字消费级技术收集的新型生物标志物，为在现实环境中持续收集数据提供了前所未有的机会，催生了比现有工具更灵敏的新工具。利用交叉连接平台将数字健康解决方案的数据与电子健康记录的数据整合，是最大化数字健康创新效益的关键，还可能直接影响临床决策。

然而，数字健康解决方案在日常临床实践和患者中的应用面临诸多挑战。技术的快速发展和敏捷的软件开发框架要求监管机构建立新机制，以确保数字健康技术领域有足够的证据和质量标准，支持相关声明，并保障患者安全。此外，医疗生态系统的复杂性需要多个利益相关者合作，接受特定解决方案及其带来的关系变化，如患者与医疗专业人员之间的关系变化，这在传统上分散且技术孤立的领域尤为困难。而且，数字健康解决方案不仅要符合监管要求，还需达到可接受的成本效益标准，克服融入日常临床实践的障碍，并以方便的方式吸引患者长期参与，而不是增加患者负担。

2. 个性化医疗背景下数字健康的机遇

2.1 医疗个性化：数据、数字技术与高级分析的关系

医疗个性化能够为个体患者更快地提供更有效的医疗服务，同时降低医疗系统的总体成本。通过利用各种来源的适当数据，可以全面了解个体健康状况，从而根据患者需求定制治疗方案，更快地实现最佳治疗效果。

个性化医疗的起点是大量新数据。与过去相比，现在从多个新来源产生的数据量巨大，包括深度数据（如综合基因组分析、数字病理学和高级成像等高精度工具产生的数据）和纵向数据（如长期收集的真实世界结果数据）。个性化医疗涉及收集和整合这些数据，并利用生成的综合数据集，从不同层面深入了解疾病，最终解决医疗过程中的未满足需求。

数字健康是支持医疗个性化的关键组成部分。数字健康是指利用数字技术通过生成证据和提供服务来改善患者结局，实现更好的医疗服务。需要注意数字健康工具和数字健康促进工具的区别。数字健康工具是为临床护理开发的，具有科学严谨性、经过充分验证并能产生临床级数据；而数字健康促进工具不受监管。数字健康技术有明确的医疗目的，能为患者带来益处，因此应证明其安全性和性能符合预期目的。

硬件的进步提供了新的数据来源，使我们能够捕捉个体疾病的临床有意义变化。传统临床测量是在特定时间点进行评估，而通过连接设备和传感器进行的远程患者监测可以实现长期连续数据收集。移动网络能力的发展和普及将促进数据的连续传输，使收集到的数据集更密集、更丰富。数字健康技术不会取代传统数据生成方法，而是在数据整理和分析得当的情况下，为疾病研究提供新见解，补充现有方法。

大量数据集的出现促使我们开发创新工具来管理、处理、可视化和分析这些数据。同时，海量数据也推动了高级计算工具的发展，这些工具需要大量数据集进行持续的自我学习。随着新硬件的发展，计算技术也在同步进步。人工智能（AI）相关方法（包括机器学习、深度学习和自然语言处理等高级分析的子类型）正在不断发展和训练，能够自我学习，甚至在某些方面模拟并超越人类能力。在实践中，高级分析工具可以实现从临床和数字来源自动提取数据、关联真实世界和临床试验的大型数据集，并对数据进行深入分析，这些任务仅靠人类难以完成。这些步骤对于从复杂的综合数据集中提取有意义的信息，将“原始信号”转化为有意义的健康指标至关重要。

需要认识到，尽管数字医疗方法产生了大量数据，但要对研究和患者结局产生影响，仅有“大数据”是不够的。研究人员需要从各种来源（如临床、真实世界、成像和数字设备数据）获取适合特定目的的高质量数据，并进行精心整理、管理和分析，以得出科学或临床意义。这些有意义的数据与“大数据”不同，“大数据”虽然数量庞大，但可能因缺乏组织、整合和目的而缺乏意义。解决当前和未来的医疗挑战需要更好地整合、利用和共享数据，使数据更有意义和影响力。

2.2 数字健康测量

数字健康测量是通过数字工具收集和测量的生理和/或行为的客观、可量化指标。在很多情况下，这些测量是开发特定解决方案以促进研究、临床实践或患者护理的基础。数字结局测量分为数字临床结局评估（COAs）和数字生物标志物两类，尽管它们都基于数字测量，但存在根本区别。

COA 是用于衡量患者感受、功能或生存状况的生理和/或行为的客观、可量化指标。COA 的临床意义是重新确定的。临床结局可以通过临床医生、患者、非临床观察者的报告或基于表现的评估来确定。通过数字健康技术测量的 COA（“数字 COAs”）正在推动新测量方法的发展，这些方法可能优于传统方法，并且可以远程收集数据。

与 COA 不同，生物标志物是用于指示生物或病理过程或对干预（包括治疗干预）反应的特征。生物标志物不是对患者感受、功能或生存状况的评估，其临床意义是通过与现有验证终点的可靠关系来确定的。通过传感器收集并使用计算工具整合的数字生物标志物越来越容易获取，为将临床试验推向患者提供了机会。

当生物标志物和 COA 用作临床研究的终点时，它们具有最高的临床意义。终点是明确定义的变量，用于反映感兴趣的结果，并通过统计分析来回答特定的研究问题。终点的精确定义通常包括评估类型、时间和工具，以及其他细节，如如何整合个体的多次评估结果。数字终点可以被认为是使用数字设备生成的数据（如可穿戴技术中的传感器数据）来识别和/或监测与健康、疾病和治疗效果相关的临床症状的终点。然而，目前数字终点尚无广泛接受的定义，不同人对此的看法可能不同。

监管机构越来越认可数字技术在临床终点方面的应用。例如，基于 Sysnav 的 ActiMyo 可穿戴设备提供的数据，欧洲药品管理局（EMA）最近对在杜氏肌营养不良症试验中使用有效且合适的可穿戴设备在脚踝处测量的步速第 95 百分位数作为次要终点给予了积极的资格认定意见。欧洲目前评估数字健康技术衍生终点的途径是 EMA 的药物开发资格认定计划，该计划包括与监管机构进行多个阶段的资格认定讨论，以及最后从广泛的专家和学术界收集关于该技术使用背景的反馈。在美国，美国食品药品监督管理局（FDA）的药物开发工具计划已经实施多年，但由于程序冗长且成功率低，公司很少使用。许多美国公司通过现有的研究性新药申请与药物部门沟通，以更快地获得关于药物开发中提出的新终点的反馈。为了使数字健康技术衍生的终点成为衡量疾病的新标准，需要对现有监管途径进行调整，包括监管机构利用技术专长的机制。希望对数字化的接受度能够继续提高，使研究能够解决以前未满足的需求。

使用涵盖临床和真实世界研究的数字工具，为监管机构和支付方提供了将试验中证明的疗效与临床实践中的真实世界长期有效性联系起来的独特机会。这种基于证据的药物开发方法可以通过改善报销和准入方案来推动基于价值的医疗。因此，开发支持验证临床终点的数字健康工具可以使药物开发模式现代化，实现上市前和上市后数据生成的平稳过渡，同时为医生提供更好的治疗决策工具。

2.3 临床研究中数字健康技术的示例

数字健康工具正在被开发以满足临床试验中的未满足需求。许多疾病的一个明显未满足需求是提高试验效率。缩短试验持续时间和减少患者入组数量可以使临床研究更高效，从而更快地推出新治疗方法。由于人口老龄化，痴呆和与年龄相关的疾病领域的未满足需求日益增长，因此该领域的数字生物标志物相对先进。特别是在阿尔茨海默病（AD）中，随着临床试验进入疾病早期阶段，早期检测认知变化变得越来越必要。在这种进行性疾病中，患者早期会出现认知能力下降、行为症状和日常生活活动困难等问题。目前的评估方法难以识别有意义的早期疾病迹象，部分原因是患者之间和患者自身随时间的变异性较高。

为了满足这一需求，已经开发了多种可穿戴设备和传感器，用于连续收集多维数据。例如，一项研究发现，在没有重大临床行为障碍的 AD 患者中，通过可穿戴脚踝式三轴加速度计可以检测到运动变化。同样，基于家庭内被动红外传感器收集的数据，研究人员可以根据步行速度及其每日变异性区分轻度认知障碍患者和认知正常的个体。研究人员还开发了一个传感器和设备平台，用于在家庭或模拟家庭环境中收集数据，通过无线技术和数据分析，可以评估广泛的功能，包括睡眠和运动模式、服药情况、电话和计算机使用情况以及门的开关情况。在早期 AD 中，言语模式和语义连贯性的变化以及计算机鼠标移动模式的变化也可能被检测到。随着时间的推移收集和整理这些数据，可以识别行为和认知生物标志物，用于区分健康个体和认知衰退个体，从而优化试验资格标准、疗效终点和真实世界临床测量。

2.4 整个医疗服务路径中数字健康技术的示例

2.4.1 筛查和诊断

在患者就医路径的每一步，未满足的需求都为数字技术提供了发挥作用的机会。在路径的第一步，与新型患者参与方法相关的数字健康解决方案有潜力扩大筛查项目的覆盖范围，加速诊断，而早期诊断通常与更好的患者结局相关。

因此，研究人员正在测试使用苹果 iWatch 智能手表对大量人群进行筛查的可能性。手腕式可穿戴设备可以使用光电容积脉搏波描记法测量脉搏率，通过分析纵向脉搏数据可以识别潜在的心律失常，如心房颤动（AF）。无症状 AF 的风险与有症状患者相同，包括中风，但可以通过抗凝治疗降低风险。因此，尽快诊断和治疗患者非常重要。截至 2018 年 1 月，一项前瞻性单臂实用试验已招募了超过 40 万名参与者，其主要目标是测试 iWatch 算法识别指示 AF 的脉搏不规则和变异性的能力。这项研究为确定大规模完全虚拟试验的可行性提供了机会，可能为未来使用可穿戴技术检测普通人群心脏异常的研究奠定基础。

类似地，为了识别 AF，最近的一项试验评估了一种自贴式可穿戴心电图（ECG）贴片检测高危个体中 AF 的能力。

以下是数字健康技术在不同方面的应用总结表格：
|应用场景|数字健康技术示例|优势|
| ---- | ---- | ---- |
|医疗个性化|可穿戴设备、智能手机应用|持续收集数据，支持临床决策|
|临床研究|可穿戴加速度计、家庭内传感器|识别早期疾病迹象，优化试验标准|
|筛查和诊断|苹果 iWatch 智能手表、可穿戴 ECG 贴片|扩大筛查范围，加速诊断|

下面是数字健康数据处理的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[数据收集] --> B[数据整合]
    B --> C[数据分析]
    C --> D[临床决策]

2.4.2 治疗决策、监测和依从性

数字健康技术在治疗决策、监测和患者依从性方面也发挥着重要作用。传统的治疗决策主要基于定期的临床检查和患者的自我报告，但这些信息可能存在局限性，因为它们是在特定时间点收集的，不能反映患者的实时健康状况。

数字健康工具可以提供连续的患者数据，帮助医生更全面地了解患者的病情。例如，可穿戴设备可以实时监测患者的生命体征，如心率、血压、血糖等，这些数据可以通过无线传输到医生的系统中。医生可以根据这些实时数据及时调整治疗方案，提高治疗效果。

在监测方面，数字技术可以跟踪患者的治疗进展和康复情况。对于慢性病患者，如糖尿病患者，通过持续监测血糖水平，医生可以及时发现血糖波动情况，并采取相应的措施。此外，数字健康解决方案还可以提醒患者按时服药、进行康复训练等，提高患者的治疗依从性。

以下是数字健康技术在治疗决策、监测和依从性方面的应用示例列表：
- 可穿戴心率监测设备：实时监测心率，为心血管疾病治疗提供参考。
- 连续血糖监测系统：帮助糖尿病患者管理血糖水平，调整饮食和药物治疗。
- 智能药盒：提醒患者按时服药，记录服药情况，提高用药依从性。

2.4.3 患者满意度、生活质量和生存

数字健康技术对患者满意度、生活质量和生存也有积极影响。通过提供便捷的医疗服务和实时的健康信息，患者可以更好地参与自己的医疗过程，提高对医疗服务的满意度。

例如，远程医疗服务允许患者在家中接受医生的诊断和治疗建议，减少了患者前往医院的次数，节省了时间和精力。同时，数字健康工具可以提供个性化的健康建议和干预措施，帮助患者改善生活方式，提高生活质量。

在生存方面，早期诊断和及时治疗是关键。数字健康技术在筛查和诊断阶段的应用可以帮助医生更早地发现疾病，从而采取更有效的治疗措施，提高患者的生存率。

以下是数字健康技术对患者满意度、生活质量和生存影响的分析表格：
|影响方面|数字健康技术作用|示例|
| ---- | ---- | ---- |
|患者满意度|提供便捷服务，增强患者参与感|远程医疗服务|
|生活质量|提供个性化建议，改善生活方式|健康管理应用|
|生存|早期诊断，及时治疗|可穿戴设备用于疾病筛查|

2.4.4 远程医疗和数字干预

远程医疗和数字干预是数字健康的重要组成部分。远程医疗通过通信技术实现医生与患者之间的远程沟通和诊断，打破了地域限制，使患者能够获得更广泛的医疗资源。

数字干预则是利用数字技术提供个性化的健康干预措施，如心理健康辅导、康复训练等。例如，基于智能手机应用的心理健康干预程序可以为用户提供心理评估、放松训练和认知行为疗法等服务。

以下是远程医疗和数字干预的工作流程 mermaid 流程图：

graph LR
    A[患者发起请求] --> B[远程医疗平台接收]
    B --> C[匹配医生]
    C --> D[医生诊断和建议]
    D --> E[患者接受干预]

3. 数字健康解决方案全生命周期的挑战

3.1 数字健康技术推向市场的挑战

将数字健康技术推向市场面临着诸多挑战。首先是技术方面的挑战，包括数据安全和隐私保护。数字健康解决方案涉及大量患者的敏感信息，如个人健康数据、基因信息等，确保这些数据的安全和隐私是至关重要的。

其次是监管挑战。数字健康技术的快速发展使得监管机构难以跟上其步伐，需要建立新的监管框架来确保技术的安全性和有效性。例如，数字健康工具的认证和审批流程需要进一步完善。

此外，市场竞争也是一个挑战。随着数字健康市场的不断扩大，越来越多的企业进入该领域，竞争日益激烈。企业需要不断创新和提高产品质量，以在市场中脱颖而出。

以下是数字健康技术推向市场挑战的总结列表：
- 技术挑战：数据安全和隐私保护
- 监管挑战：建立新的监管框架
- 市场挑战：激烈的市场竞争

3.2 数字健康技术采用的挑战

数字健康技术的采用也面临着一些挑战。在临床实践中，医生和护士需要接受相关的培训，以了解如何使用这些新技术。此外，医疗系统的复杂性也使得数字健康技术的集成和应用变得困难。

对于患者来说，数字健康技术的接受度也是一个问题。一些患者可能对新技术存在疑虑，担心数据安全和隐私问题。另外，数字健康解决方案的易用性和便捷性也会影响患者的使用意愿。

以下是数字健康技术采用挑战的分析表格：
|挑战对象|挑战内容|解决方案建议|
| ---- | ---- | ---- |
|医疗人员|缺乏相关培训，系统集成困难|提供培训课程，优化系统集成|
|患者|接受度低，担心数据安全|加强宣传教育，提高产品易用性|

4. 结论

数字健康在个性化医疗时代具有巨大的机遇。它可以通过收集和分析大量数据，推动医疗个性化，为患者提供更有效的治疗方案。在临床研究、筛查诊断、治疗决策等各个医疗服务路径中，数字健康技术都有广泛的应用前景。

然而，数字健康解决方案的发展也面临着诸多挑战，包括技术、监管、市场和采用等方面的挑战。为了充分发挥数字健康的潜力，需要政府、企业、医疗机构和患者等各方共同努力。政府应加强监管，建立健全的政策框架；企业应加大研发投入，提高产品质量和安全性；医疗机构应积极推广和应用数字健康技术；患者应提高对数字健康的认识和接受度。通过各方的合作，我们有望实现数字健康在个性化医疗中的广泛应用，为患者带来更好的医疗体验和治疗效果。