可穿戴设备：未来大数据智能医疗的缔造者

互联网IDC圈12月24日报道：要说今年最火爆的概念，那就非可穿戴设备无误，国际巨头谷歌、高通、三星的引领，再加上国内的华为、中兴、果壳电子等厂商的切入，使整个可穿戴市场发展到一触即发的临界点。

为何一个小小的可穿戴设备能够吸引全球厂商的瞩目呢?广阔的市场前景是一剂强心针。

根据预计2014年可穿戴设备市场需求将达到500亿美元，2015年中国可穿戴设备市场规模将达到114.9亿元。在ABI发布的关于2014年可穿戴设备市场报告详细预测了七大类可穿戴设备的出货量，包括：可穿戴照相机、智能眼镜、智能手表、可穿戴医疗健康设备、活动跟踪器、3D动作追踪器、还有智能服装(具体预测可参考图1)，全年智能穿戴产品出货量将高达9000万台。

图一

而全球的用户为什么会青睐这些被很多专家看做“鸡肋”的设备?我们从上图可以看出端倪：ABI的数据显示，在医疗健康方将会可穿戴设备发展最重要的一环，我们来剖析一下可穿戴是怎样影响医疗行业。

医疗健康的可穿戴设备，作为一个高科技产品，拥有着高精度的数据采集、处理和传送功能。我们先深入了解一下可穿戴设备如何采集高精度数据。

图二

目前市场上与医疗健康相关的可穿戴式传感器主要有两大类：

一个是体外数据采集，主要通过带G-sensor的三维运动传感器或GPS获取运动状况、运动距离和运动量。

第二是通过体征数据(如心率、脉率、呼吸频率、体温、热消耗量、血压、血糖和血氧、激素和BMI指数，体脂含量)监测来帮助用户来管理重要的生理活动。

而现阶段可以利用的体征数据传感器包括：1、体温传感器;2、热通量传感器，用来监测热量消耗能力，可以用于血糖辅助计算和新陈代谢能力推算;3、体重计量传感器，用于计算BMI指数;4、脉搏波传感器，推算血压，脉率等数据;5、生物电传感器，可用于心电、脑电数据采集，也可用来推算脂肪含量等;6、光学传感器，推算血氧含量，血流速。

通过这两种方式就会收集到每个不同的个体的数据而整合成为一个大型的数据库。这就是这几年倍受欢迎的“大数据”概念。而产生的这些数据量如何应用来给人们“提出”建议呢?

可穿戴设备在健康医疗应用的第一个方面则是对使用者的健康进行监控，根据联合国的数据，与2000年每10个人中有1个超过60岁相比，到2050年时，每5个人中就有一个人超过60岁。需要监控的慢性病包括包括高血压，晚发型糖尿病，心脏病，主要患者是老人。这意味着，用于慢性病家庭健康管理的设备需求将持续增长。

而在收集了大量的数据后，我们可以知道每个人现在的健康状况。以中国为例，在十几亿的人口中，如果我们有两亿的人口在用可穿戴设备，我们能够收集上来的数据，就能够预测整个中国一代人或者下一代人的健康状况，甚至能够影响到我们的健康、饮食、生活习惯等各种方向的变化。对整体的情况进行分析指导，这是可穿戴医疗健康应用的第二个方面。也是可穿戴设备与大数据的其中一个体现。

上文说到的数据分析预测，这只是大数据应用的最基本方面，下面我们讲述一下如何深层处挖掘这些数据的潜力。

在可穿戴设备将监测到的个人数据上传至云端后，用户的数据放到已有的数据模型中进行分析，并做纵向和横向的比对。同时也会在移动端的APP应用上，通过对所有的分析汇总成一个健康风险指数，用户每次登录会看到自己的健康风险指数和同龄、同性别人群的平均风险指数，并且能明确自己健康风险在同龄人群中的排位。同时，设备会根据使用者的实际情况进行调整，一旦数据显示异常，就会加大检测密度，反之则会拉长检测间隔。根据得出的数据对个人健康状况和医疗进行建议，这是可穿戴大数据应用的另一个体现，也是未来最注重的一个方面。

而关于这方面的应用，在外国已经做出了尝试。

日前，美国大的医疗保险公司Wellpoint已经开始通过运用IBM的超级计算机“Watson”帮助医生来针对病人的病情进行诊断，服务7000万人。以癌症治疗为例，目前需要一个月或更长时间才能制定出针对性的药物治疗方案，而未来利用Watson的认知计算技术可以将周期缩短至一天，极大提高癌症患者的治愈率。同时“Watson在医疗、医药行业可以帮助肿瘤中心做几个复杂癌症疾病的诊断和数据分析。

这种基于大数据给出的医疗建议当然只能当做一个参考建议。

当然这种可穿戴设备的大数据如果能够跟医院结合起来处理，那么就会更有效的利用这个技术来对个人健康进行监控处理。

我们可以通过由医院提供的专业随身监控设备，实现一些科目的动态体检。经过设备接收信息以后，医生可以对我们的身体状况进行评测，而我们的智能手机则会充当数据传递、展现，接收医生反馈的身体状态变化，同时及时传回一些更准确的医疗建议。通过智能设备提醒你按时服用降压药，按时吃饭，身体出现异常状况时也会发出警报通知附近的医院等等，在某些极端状况下，甚至会提供简要的应急处理建议。

因此就长远开来，医院、数据、设备三者的结合，才能完全体现出大数据与可穿戴的优势。而可穿戴设备需要解决的续航、数据处理、采集、传送和给对这些数据进行分析计算机的能力是整个行业发展的关键。当然医疗行业的支持才是引领大数据下可穿戴医疗发展方向的舵手，这在国外已经有医院进行了试水，让我们静待这一天的到来。