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从可穿戴设备到智慧医疗的数据分析
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日期:2013-05-19 09:38:03来源:物联中国 点击:518
核心提示:在今天所有做穿戴式设备的公司都在抱怨,这个市场不成熟缺少足够用户,所以我们的设备成本降不下来。同时先锋用户和意见领袖们体验又不好,他们不但弃用了我们的产品还到处抱怨,这真是一个慢热的市场。要想改变这种市场必须有资金去做一个从产品外观、易用性、到数据检测精度都优秀的革命性产品,而且技术发展使生产成本降...

  在传统的医疗服务领域,当我们有感觉体征不适的时,我们前往医院去做检查,在医院里会有各种最新的精密检测设备,设备会设定一个普遍性的基准值,你检测的数据会和这个基准值进行比较,超越某个界限可能会被判断异常。同时医生可能会要求我们空腹少喝水去检测,提前一天停止服用药物,有些体征检测会要求反复测量,同时会检测者保持心静的状态,深呼吸。所做这一切都目的都是希望检测数据尽量精准,尽量排除外界干扰带来的数据差异引起误判。

  可是当我们在家中检测,用户检测的随意性就出来了,用户可能会在任意一个想起的时间进行检测,这个时间可能是刚饱餐一顿,刚喝完酒,刚爬完楼梯,刚吵完架;也有可能刚服完药,这些因素都会极大的影响检测的数据。同时普通的家庭式检测设备,为了追求用户可接受成本,无法达到医疗级设备的精度,这样得出的数据和用户真实的体征情况存在相差十万八千里的可能。

  当体征数据不能反应真实的体征状况的时候,不要说发现“未病”,发现既得疾病都成疑。

  在今天所有做穿戴式设备的公司都在抱怨,这个市场不成熟缺少足够用户,所以我们的设备成本降不下来。同时先锋用户和意见领袖们体验又不好,他们不但弃用了我们的产品还到处抱怨,这真是一个慢热的市场。要想改变这种市场必须有资金去做一个从产品外观、易用性、到数据检测精度都优秀的革命性产品,而且技术发展使生产成本降低,可穿戴式设备才有机会。

  我听到这样的言论都愿意和他们去讨论;你增加的功能解决了传统设备那些无法解决的问题了吗?或当市场发生变化的时候你满足了那些新增的需求?当你没有对需求或痛点有深刻理解的时候,闭门造车做出来的产品一定得不到用户的持续追捧。

  为了解答上面的疑问,我们来看看Fitbit 来怎么改变计步器的市场的,在Fitbit 09年进入计步器这个市场,普通人大概并不知道世间还有个产品叫计步器,也不知道在这个领域有一个30年的市场领导者:欧姆龙,它占据了这个市场的绝对份额,新兴产品面对它只能采用低价策略,但是效果并不明显。为什么Fitbit 能够颠覆这个传统市场,原因在于市场的消费主体和需求在发生变化。

  在以前,这类设备多是中老年人购买,因为人进入中老年,即需要每天保持足够量的运动减缓机体快速老化,提升新陈代谢的能力,但又不能过度运动,以防过度运动对机体和心脑血管系统带来的伤害,因此走路是中老年人最近的运动方式,而计步器则是控制运动在合理范围的有效工具。

  KK案例的借鉴意义

  随着KK(凯斯·凯利)推动的自我量化(Quantified Self)的风潮普及,年轻人在日常运动的过程中也需要对自己运动的数据有记录的功能,同时如何克服懒惰的人的天性成为需求之一,只有让更多朋友参与监督,以及为运动量设定目标并朋友比较才能有些克服懒惰天性。计步器不再只是承担一个数据记录的功能,还要把数据联网化能让使用者进行纵向和横向的比对,并满足人天生的展示的天性,很快可以数据联网化的计步器产品成为年轻人的新宠。

  我们可以通过这个案例学习到什么:

  第一、价格永远不是最核心的问题,因为Fitbit的产品卖99美金, 而传统的计步器价格只有29-59美金,你必须要发现市场的消费主体和消费需求的变化,满足他们需要解决的问题,你的产品就有机会。

  第二、也是核心的一点,硬件的价值不再由硬件成本本身来决定,而是由每天产生的数据量和数据的流动性能力以及通过数据的对比分析得出价值来决定。 硬件将只扮演的一个数据采集工具的角色,我们可以把它当作一个数据源。硬件+数据传输+数据分析+数据反馈形成一个完整的服务平台,从整个平台来讲,它的价值与数据源的数量成正比关系。

  从上面的例子我们可以做出总结,在未来可穿戴式设备一定无法和大数据脱离,单纯的硬件设备和建立在设备上的模式化数据分析即没有解决问题,又徒然增加了成本。 用户不再看重可穿戴式设备的计算能力,更重视设备的外观(作为个性化的品味的展现),轻薄程度和数据采集对正常生活的无妨碍性,这些决定了数据采集的密度。

  只有足够的数据密度,才能让设备体现出价值。而对于厂商来说,要从根本抛弃硬件时代的盈利模式。硬件销售将不再是盈利的唯一来源,如何让用户认可服务、持续提供数据,并根据用户数据给出个性化的改善建议吸引用户持续付费才是持续利润的源泉。

  在新的模式里,硬件和服务都要具备快速迭代的能力,硬件将更舒适、更方便、更小型化、更无感化同时集成更多的传感器,数据来源将越来越丰富,而数据分析服务将利用更多种类的数据来交叉分析,无需用户干预而通过数据智能化学习就能把人一天重要的生理活动描绘出来,通过数据把行为量化。用户把数据进行对比寻找自己的健康状态在同状态人群中的位置感,强化他的反应行为,也可以让平台提供优化他生活规律的个性化方法。当用户接受并依赖它时,持续为服务付费将成为收入的主流。

  数据误差的解决

  这时会有读者提出,在上文中提到的关键性的问题还没得到解答,怎么避免外界因素造成的数据误差和设备精度带来的数据误差? 其实在前面虽然没针对性的解答这一问题,但是还是给出了答案:那就是用全新的分析方式去看到数据,不再对单一数据进行解读,而是继续连续数据的波动性规律(以下简称:节律)来进行分析并寻找异常。

  因为人是一个精密的组织体,任何体外和体内的异常变化,中枢神经感应到后都会分泌激素,调节体征对意外情况产生应激性反应,所以发现异常的关键在扑捉到体征的有异于自身规律的变化。

  不同年龄和性别的人群,健康人的体征有稳定的节律,建立不同年龄性别人群的基准节律情况,当任何使用者通过监测连续体征数值得出自己的体征节律后可以跟基准节律进行对比来发现异常情况;同时建立的自己的基准体征节律后,在体征数据捕捉过程中的意外因素影响形成的零星噪点很容易通过算法剔除掉,而短暂的体征波动变化则可以反应临时的健康变化情况,持续的长期体征节律异常则能反应中长期的疾病风险。

  所以在连续数据的分析模型下,可穿戴式设备数据采集的一致性的就非常重要,因为分析的基础不再是单点的体征值而是体征的变化规律,对精度的需求就没有那么强烈。这样在硬件设计的过程中我们可以平衡采集精度和成本之间的关系了。

  通过可穿戴式设备结合大数据的分析模型,我们就有机会在形成病症之前发现体征节律的异常并及时介入进行调整,避免疾病的形成。而介入方案则是通过传感器协同描述重要生理活动的数据化特征进行调整,改变自己的运动、饮食和睡眠以及服药的时间点来用最低成本代价恢复到稳定的健康状态。

  并且可穿戴式设备采集用户体征数据频率在数据分析的基础上可以进行双向调节,当用户某些体征显示异常征兆和外界环境发生剧烈变化时,可以提高设备的采集频率提高发现的敏感度,而用户身体状况稳定,可以降低数据的采集频率。这样用户在家中就能随时通过自己体征节律的变化情况来评估身体健康状况的变化情况,来原来只有在医院才能实现的“发现-处置-评估”的完整闭环。让人少生病、不生病,比提高医疗服务的质量更有积极意义。

  同时我们也能感受到,在医疗服务的前端市场:健康管理的市场的主体消费人群和消费需求正在形成。因为4-2-1的家庭结构,年轻人将越来越无力承担家中老人突然生病带来的巨大经济成本压力和生活秩序的混乱,他们会对疾病前兆判断的工具和服务形成越来越强的依赖,而满足这种需求最有效方式之一将是可穿戴式设备结合大数据分析,这个市场的爆发指日可待。

出处:物联中国
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