近日，中國疾控中心慢病中心公示了《第一批慢性病防治典型數(shù)字產(chǎn)品與服務征集與遴選結果》，平安健康醫(yī)療科技有限公司(股票簡稱“平安好醫(yī)生”,1833.HK，以下簡稱“平安健康”)旗下智慧醫(yī)療“平安慢病管家”入圍了第一批慢性病防治典型數(shù)字產(chǎn)品與服務目錄（2022年）。
本次入圍目錄，標志著“平安慢病管家”正式成為全國慢性病防治領域技術先進、成效顯著的數(shù)字產(chǎn)品與服務，助力健康中國建設和健康數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
圖：平安慢病管家入圍第一批慢性病防治典型數(shù)字產(chǎn)品與服務目錄（2022年）
慢性病防治典型數(shù)字產(chǎn)品與服務征集與遴選，是在國家衛(wèi)生健康委規(guī)劃發(fā)展與信息化司、工業(yè)和信息化部電子信息司的指導和支持下，由中國疾控中心慢病中心和中國信息通信研究院聯(lián)合主辦。該目錄名單后續(xù)還將在中國疾控中心重要慢性病行業(yè)會議上面向全國發(fā)布，并在全國慢性病綜合防控示范區(qū)進行應用推廣。
平安慢病管家落地生活方式醫(yī)學新方法
平安慢病管家，依托平安醫(yī)療科技領先的AI技術和大數(shù)據(jù)分析模型，以“生活方式醫(yī)學理念”為基礎，聯(lián)合國家代謝性疾病臨床醫(yī)學研究中心等權威機構，采用了“3131模式”，即：三大智能預知平臺——風險預知、方案預知、疾病預防；一大服務保障：四師服務共管——醫(yī)師、營養(yǎng)師、健康管理師、心理咨詢師，7×12小時服務；三大智能引擎提供高效服務：AI智能測評引擎、AI智能方案引擎、AI智能管理引擎；一大健康數(shù)據(jù)庫奠定AI大數(shù)據(jù)分析基礎：健康檔案庫、電子病歷庫、疾病庫、醫(yī)療產(chǎn)品庫、管理數(shù)據(jù)庫。
該模式根據(jù)患者的病史、家族史和生活習慣等信息，為患者提供血壓監(jiān)測、科普患教、膳食方案和運動建議等在線管理方案，并通過餐食點評、社群打卡和患教通關等形式，塑造和再造健康生活方式。平安慢病管理方案的多項創(chuàng)新獲得大眾和行業(yè)的肯定。
值得一提的是，平安慢病管家經(jīng)過一年多的發(fā)展，截止2023年3月已深度服務用戶90余萬人，依從性84.26%，血糖管理達標率80.09%，用戶滿意度達99%。
創(chuàng)新一：引入CBT認知療法，提升用戶依從性
平安慢病管家在慢病管理中創(chuàng)造性地融入“認知行為療法（Cognitive Behavioral Therapy，CBT）”，運用跨理論模型，分5大階段實施相應督促的策略和動作，同時對入組用戶分別選取各自適合的TOSS驅動模式的（“懶人模式、要命模式、要美模式、從眾模式”）四個方向進行有效管理，幫助用戶更好地理解自己的思維和行為模式，并幫助他們改善自己的生活質量，從而大幅度提升用戶的依從性。
創(chuàng)新二：研發(fā)生活方式醫(yī)學黃金行為法則，提升管理效果
創(chuàng)新研發(fā)黃金行為法則，基于權威醫(yī)學指南，提煉管理邏輯，針對6大生活方式進行對因管理：戒煙限酒、睡眠、飲食、運動、壓力、人際關系，為用戶設置簡單可執(zhí)行的微小行動計劃，“無痛”改善用戶的日常行為習慣，使用戶疾病醫(yī)學指標達到正常范圍值，提升管理效果。
圖：糖尿病體重管理黃金行為計劃
創(chuàng)新三：AI科技技術驅動慢病管理，提升管理效率
平安慢病管家以大數(shù)據(jù)、人工智能等技術為核心滲透慢病管理的重要環(huán)節(jié)，如AI疾病風險預測系統(tǒng)、AI健康管理師。
AI疾病風險預測系統(tǒng)，可預測12類疾病，疾病預測模型精準度可達90%以上。AI健康管理師，自動識別用戶餐食，并給出可改進的餐食建議，將健康管理師的服務效率提升了5倍。
不斷創(chuàng)新，打造人人可享的慢病管理服務
平安慢病管家致力于成為國內(nèi)生活方式醫(yī)學的引進者和倡導者，將持續(xù)發(fā)展慢病管理模式，不斷創(chuàng)新，輸出生活方式管理標準，開展圍繞營養(yǎng)、運動、睡眠、心理、社會學等行業(yè)培訓，與全國各級醫(yī)院合作落地生活方式醫(yī)學中心，通過生活方式醫(yī)學管理系統(tǒng)LMIS幫助醫(yī)院建立生活方式管理體系。
未來，平安慢病管家將積極與全國各級醫(yī)療機構、企業(yè)展開合作，普及健康干預工具，用AI技術傳遞科技溫度，推動生活方式醫(yī)學服務的惠民化發(fā)展，幫助每一個人、每一個家庭、每一個組織實現(xiàn)人人可享的高品質慢病服務，共同推動我國醫(yī)療健康事業(yè)的發(fā)展。
數(shù)據(jù)說明：
1、管理規(guī)模數(shù)據(jù)：90萬用戶數(shù)據(jù)來源為該服務截至2023年3月服務管理數(shù)據(jù)；
2、依從性計算公式：社群內(nèi)依從人數(shù)/社群管理總人數(shù)；84.26%的依從性數(shù)據(jù)來源為2022年10月14日結營班數(shù)據(jù)，該依從性數(shù)據(jù)，統(tǒng)計（108人）進行公式計算；
3、血糖達標率：血糖異常人數(shù)中有前后血糖對比達標人數(shù)/開營管理人數(shù)血糖異?？側藬?shù)，80.09%的數(shù)據(jù)來源為2023年3月服務管理數(shù)據(jù)；
4、服務滿意度計算公式：用戶滿意人數(shù)/收集到滿意度的人數(shù)，評分大于8計為滿意；99%的滿意度數(shù)據(jù)來源為2023年2月該服務隨訪統(tǒng)計數(shù)據(jù)；
5、AI疾病風險預測數(shù)據(jù)模型準確率90%的數(shù)據(jù)來源為：
①A predictive model of symptomatic hypoglycemia in6 months for type2 diabetes patients with longer duration.EASD 2019;
②Machine learning method displays factors related to6-month HbA1c target in patients.IDF 2019 with type 2 diabetes.
③Predictive model for achieving quick HbA1c control in Chinese type2 diabetes patients:results from ORBIT study.IDF2019等。
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