9月20日下午，腾讯在北京正式发布了糖大夫二代智能血糖仪，并宣布与国内知名互联网医疗企业丁香园、国内著名医疗机构北京大学国际医院等机构的系列深度合作。北大国际医院内分泌科主任纪立农教授在会上发表了，有关糖尿病等慢性病管控的重要观点，动脉网（微信：vcbeat）为你做了整理和分享。

糖尿病其实是数字病。比如糖尿病的诊断，静脉血浆葡萄糖水平mmol/L大于等于11.1的时候，体征表现为口渴、多饮、多尿、体重下降，一型糖尿病严重的时候还有多食，这时候要靠数字来验证一下是不是高血糖引起的症状。当血糖发生这样的风险的时候，发生视网膜病变的风险增加了。如果超过了这个数字，就会确定是糖尿病。究竟是什么原因引起糖尿病，在诊断糖尿病上是不管的，只看血糖高不高。

糖尿病的诊断标准

糖尿病的控制目标，也与数字有关。这些控制目标都是由临床实验确定的，且通过流行病学的研究。如果空腹血糖在4.4到7.0之间，非空腹的状态下血糖在10以内，大概可以推测测试者糖化血红蛋白在7以内。血压、血脂，无论是总的胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白，还有包括主动有氧活动非常重要的指标，也都是数字。所以糖尿病的控制也完全围绕着数字去进行的。

不达标，就得修正。如果是血压不达标，可通过营养咨询、通过运动、药物，把数字移动到这里面是140、80以内，如果血糖不达标，通过营养咨询、运动、使用降糖药物，可让数字降到7以内，在这个范围内就安全了。所以内分泌科大夫的脑子里，都是用数字来思考问题的抽象思维。把这些数据一整合，年龄、糖尿病得的时间、糖化血红蛋白、是否吸烟，血压值，就可以算出今后十年以内大概得某种疾病的风险有多大。

当然治疗选择也是靠数字的，如果糖化血红蛋白6.5%以内，可以不用药。超过了7%，在饮食和运动都不能很好的控制的情况下，就得用药，这些数字是直接可以触发临床的行动和决策的。最后，也是用数字来判断疗效的。如果病人不达标就采取更多的手段，让数字移动到控制范围之内。

因为这些数字来自于前瞻性的流行病学，基于人群中长时间的观察最后总结出来的，所以实际上就像占卜师用水晶球一样，用现在掌握的数据来预测未来，对患者进行教育，甚至触发医疗行为。

互联网虽然增加了人和人之间的联系，信息的流动和有效性，以及信息丰富程度。但是这些并不能代替医生和患者之间的传统关系，只是让这种关系变得更加顺畅。

医生和患者之间是指导、监测、随访关系，基于互联网的管理工具，能够让患者更好地进行自我管理，也就是说病人需要了解个体化的信息。以往做糖尿病患者的教育，都是讲从A到Z，这个患者刚得糖尿病就开始告知怎么注射胰岛素，有什么注意事项。实际上患者只有需要用胰岛素的时候，他才需要胰岛素的知识。所以如果有更条理、更系统，更能精准挖掘个人的需求的管理工具，及时推送给患者，可以让患者掌握更好的医疗。这需要在移动的平台上建立起新的医患关系。

另外患者之间也需要同伴交流，不但是有同伴支持，还可以形成同伴压力。如果其他病患的糖化血红蛋白比你的好，就有压力，就有做得更好的动力。这在互联网工具下怎么实现呢？比如说这个群体有一万个患者，可以把每个患者每天的血糖平均值做一个排序，他们就知道在这里大概是什么位置，这样的话可以给他们形成一个同伴的压力。

目前采用各种APP软件去帮助患者调整治疗、监测血糖的移动健康平台，可以明显的减少血糖问题的发生频率。这些都可以随着基于互联网、基于智能手机的干预模式，来逐渐地得到非常明显的改善。

高血糖和低血糖出现的次数随着APP应用而减少

这里提出一个巡道工理论。直到现在为止，铁轨还是这么做成的，下面有枕木，为了分散压力，这里有铁轨固定在这里。这些道钉可能会松动，松动可能就会造成出轨，所以每天巡道工，每个人负责一段距离，比如他负责20公里、10公里，滑着小车，通过用榔头敲，用眼睛看的方式，检查钉子到底有没有松动。

现在医生实际上是巡道工，这个病人有没有问题，问题是轻还是重，都要医生检查出来。但更高效率的方式是什么呢？现在如果在每一个道钉子上装一个传感器，这个传感器可以告诉你这个钉子是松了还是紧了，这样的话每天就可以通过传感器的信号来知道哪些钉子需要去修理，避免更大的灾难性车祸。所以患者用的血糖仪，或者以后可穿戴式的监测设备，实际上就是在患者身上装了一个传感器。而我们通过大数据可以把患者进行分层的。哪些患者可能不需要你每天看他三到四次，每天两次就行了，因为这些人是属于比较结实的，比较稳固的。最需要关注的是上面的，道钉已经松动的，需要去及时加固的。

所以只有我们基于互联网的大的数据长期的，特别是纵向的积累，才能回过头来将患者和特征相匹配，然后把患者进行分层，对他们进行不同程度的管理。这样的话可以大量的节省人力，也可以使得服务更加个体化，更有效率。但如果没有像腾讯今天糖大夫所做的这样的一个大规模、大样本数据收集的工作，目标是实现不了的，所以现在还是打基础的阶段。

关于大数据的应用，举一个鲜活的例子，这是在美国的一个城市。在绿色点的人，通过实际的问卷调查和检查，发现这些人不容易得糖尿病。这些点往往是健身房，还有比较健康的餐厅。红色和紫色的点是快餐店，在中国小孩过生日去麦当劳，在美国是最没钱的人吃麦当劳，而这些人群是属于容易得糖尿病的人群。

基于大数据的高危人群识别方法

分析上面的案例，可以发现，不用进行繁琐的糖尿病高危人群筛查了，只需要去高危人群聚集区做教育，可以给他们的手机里推送一些有针对性的健康方面的宣传教育。甚至把他们召集起来，对他们进行干预。所以这一点就是目前的大数据的威力，可以在很多地方帮你忙，这个还需要发挥想象力，能够把它真正的用起来。

为什么北大国际医院愿意和腾讯合作，因为糖大夫开了一个很好的开端。虽然市面上每个App都说它可以接收血糖仪传递的信息。但是这个过程是非常繁琐的，首先要建立手机和血糖仪之间的关系，有些血糖仪能连，有的血糖仪连不了。腾爱的糖大夫是结合在一起的，可以把血糖仪和医生联系起来，把智能手机在和医生连起来，而不是简单地把血糖仪和智能手机连起来。并且有全图文的指导，真正是老人和小孩都可以用的“傻瓜机”。它的数据是可以自动上传的，有微信的互通，所以可以通过微信群的方式和医生、和子女、和亲友形成不同的团体，来达到不同的交流和互相促进的功能。

这个是我的学生做的一个采用腾讯一代的血糖仪做的临床观察。可以看到患者如果依从性比较好的话，其血糖监测的次数越多，在某一个时间段以内血糖改善的就更加明显。我们也在去年的美国糖尿病年会上发表了这一观察结果。有了同伴的交流支持，血糖的监测，再加上医务人员必要时间节点的关注，可以使一型糖尿病和二型糖尿病的血糖得到非常明显的改善。

自我血糖监测频率的下降趋势

有了互联网，以及现代的一些技术，就能够发挥非常多的想象力来使这个技术能够帮助病人。再举个例子，现在的药是铝箔压缩的，也就是打开一片药的铝箔的时候，通过压力，重量，或者一些传感技术应该，能得知少了一片药。这样的话服药行为也是数字化的，可以通过这个来监测患者是否每天按照你的医嘱来服药的，来监测他的依从性。医生给病人开的胰岛素，病人都是按照医嘱，餐前一分钟或者半小时注射吗？实际上完全不是这样。如果有了能够记录患者胰岛素注射的时间和剂量，并实时上传给医生，传给后台的处理器分析患者的行为，那时候服药情况可以完全的掌控了。

在腾讯这样一个非常优秀的互联网平台上，有广大的用户，如果再能够把医生和患者联系起来的监测技术，特别是对患者进行分层，个体化诊疗和分析的手段结合起来的话，未来一定能够帮助医生更好地管理病人。中国的现状是病人非常多的，但大夫不够用。如果谁要是能把这个技术发明出来，证明它的价值，那时候，不只是风投公司投资你，企业、政府和保险公司也会购买你的技术，这样才能形成一个比较良性的发展。