伴随着生活节奏的加快，糖尿病、心血管病等慢性病给个人、家庭和社会带来了巨大的身心压力，对病情严重的患者来说，慢性病治疗还将造成沉重的经济负担。根据国家卫生部公布的数据显示，目前中国确诊慢性病患者已达到2.6亿人，导致的疾病负担占总疾病负担的70%。
IBM中国研究院认知医疗服务部和辉瑞制药，联合领先医疗机构，利用大数据以及新型认知分析方法，建立符合中国人群特征的慢性病风险预测模型，通过提高模型精度实现对患者疾病风险的更精准预测, 助力加速科研发现进程。借助此疾病风险测模型与临床决策支持系统，医生预期可以大幅度提高诊疗质量，并针对病人的个体情况提出个性化诊疗建议,节约患者的医疗成本。同时,这种模式的普及,将有助于提升社区医院的循证诊疗水平,从而缓解三甲医院的就诊压力，为推进中国分级诊疗，实现智能化医疗转型升级提供支持。
目前，IBM中国研究院认知医疗部已经与北京安贞医院、某城市卫生局等全国领先的医疗、卫生机构展开合作，致力在心血管病等慢性病领域实现应用研发，汇集IBM全球12家研究院的认知研发经验，深入应用于中国医疗健康领域。受到慢性病困扰的中国家庭将有望受益于这次跨越科技、制药和公共卫生领域的多方面合作。
辉瑞中国副总裁谷成明博士曾表示：“近年来，很多国家都面临着日益严峻的慢性病挑战。认知技术的应用与推广将有利提高慢性病诊疗的精度与效率。通过与IBM以及诸多中国领先的医疗机构的跨领域合作与创新，广大饱受慢性病困扰的患者和家庭将会从中受益。我们已能看到认知技术为这个行业带来的创新契机，期待未来催生出更多协作创新，在更多高精尖医学领域实现突破。”
认知分析打造多因素、高精度疾病风险预测模型 加速医学科研新突破
IBM利用大数据分析、认知计算,例如机器学习、深度数据挖掘等创新技术，助力医学研究机构更加高效快速地从海量数据中找到风险因素，促成更多医学研究与临床新发现，同时使得医学科研人员对于疾病风险有了更深入的认识与了解，从而实现疾病的精准化预测。
在第二十六届长城国际心脏病学会议、亚太心脏大会、国际心血管病预防与康复会议上，IBM和辉瑞分别进行了主题报告。在报告演讲明确了通过认知计算技术、大数据分析等高科技手段实现心血管病风险预测、病患分群、治疗路径挖掘的实践方式，为医疗卫生机构提供了科学的精准医疗路径建议。
优化医生诊疗判断 提升患者自我管理水平 推进精准化诊疗走入社区医院
针对目前我国社区医院诊疗质量亟待提高的现状，借助认知分析技术打造的疾病风险预测模型与临床决策支持系统，此类问题将有望得到大幅的改善。在临床指南和数据分析证据的支持下，社区医生诊疗质量将得到大大提升，进而有效缓解三甲医院的就诊压力，助力实现社会医疗资源有效合理分配，并将有助于缓解“看病难”的问题。
慢性病患者在得到更为精准化、个性化治疗的同时，也将节省不必要的医疗开支。以房颤病人需接受干预为例，通过IBM认知医疗数据模型的确认和精准化分析，可以大幅地提高卒中（中风）风险预测的精度，在高风险病人中精确地找到真正需要干预的病人，极大降低病人不必要的医疗花费。
与此同时，越来越多的患者希望对自己的健康掌握更多话语权，同时也提出了更多更为个性化的需求。基于认知分析加互联网模式，患者可通过个性化医疗应用对自己的病情实现监测与风险预防。
认知时代已经到来，全球范围内诸多行业、企业也正在纷纷向认知商业转型。针对医疗行业， IBM致力于用信息科技推动医疗行业进步已经有数十年的历史。如今，IBM正积极发力认知商业，医疗行业则是其中重要的领域。结合IBM中国研究院的多年技术积累与行业经验，IBM将携手更多医药领域的合作伙伴，助力认知医疗转型。
国际案例分享：
不久前，IBM宣布了与美国顶尖的癌症治疗中心机构Memorial Sloan Kettering的合作。借助此次合作，二者希望能够研发一款基于认知计算的应用，以便分析皮肤损伤的皮肤病学图像，来辅助临床医师识别各种类似癌症疾病的状态。该技术可以通过识别医学图像中的特定图案进行学习，因此具备巨大的潜力，能够提升病例检出的数量，从而帮助临床医师更早做出诊断。
尽管努力在解决各种风险因素，皮肤癌仍然是美国最高发的癌症，每年有将近500万人接受跟皮肤癌相关的治疗，耗费将近81亿美元。而皮肤癌中最致命的黑色素瘤每年导致9000人死亡。
在一项对约3000幅皮肤镜检查图像的研究中，IBM研究院开发的技术能够以95%以上的准确率识别病态黑色素瘤。而相比之下，根据公开报道，此前由临床专家通过手动进行的检查准确率为75%~84%。
谢国彤博士
IBM中国研究院认知医疗研究总监
