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  • Manz激光切割技术:满足医疗技术方对精度和纯净度的高要求,积极进军医疗行业

    Manz激光切割技术:满足医疗技术方对精度和纯净度的高要求,积极进军医疗行业

    【2018年7月13日,中国苏州】——德国高科技设备领导制造商Manz集团宣布其激光玻璃切割技术已正式进军医疗行业领域。Manz 集团的DLC 820激光切割系统专为自动化生产超薄显微镜玻璃而开发。该技术基于Manz的M-Cut激光切割工艺,已在智能手机和平板电脑的生产方面证明其自身价值,尤以保护加工材料、工艺清洁著称。 DLC 820在医疗技术方满足对精度和纯净度的高要求 目前,全自动激光切割系统DLC 820是Manz全新DLC系列中可自由配置的激光切割系统的高端配置型号。所使用的M-Cut激光切割工艺适用于医疗技术中对精度和纯净度方面的高要求。M-Cut代表改性切割:通过切割出仅2微米宽度的线,超短脉冲皮秒激光器对加工的玻璃基板进行了轻微的结构改变(类似于穿孔)。并且之后能以可变的几何形状机械地分离显微镜载玻片和盖玻片。DLC 820可以全天候全自动运行,只需通过软件控制,就可在无需模具的情况下调整成新的切割几何形状。与传统机械切割工艺中的0.4米每秒速度相比,切割速度高达每秒1.8米。 采用M-Cut激光切割工艺,线性“穿孔”(直径仅为2微米) DLC 820意味着更高的质量标准。通过使用M-Cut工艺,质量明显高于使用金刚石砂轮的传统机械切割。传统机械解决方案会产生崩边,影响玻璃基板的抗断裂性。与其他激光切割工艺相比,例如玻璃熔化或蒸发,M-Cut工艺提供了更大的优势:边缘粗糙度小于0.5微米;M-Cut还可以防止由激光高温引起的微裂纹或轻微变色。 显微镜载玻片、透镜和显示器:M-Cut激光切割工艺在工件的几何形状方面没有任何限制 医疗研究和临床应用的显微镜载玻片和盖玻片通常采用机械方法进行切割,其种类非常多。在世界各地,需要数十种不同玻璃厚度(6~60微米)尺寸,并且用于医疗和制药行业的高达数十亿片。“使用DLC 820激光切割系统,制造商可以大大提高生产效率,不仅仅因为其产量比机械切割工艺高4倍”,Manz的DLC激光切割系统的产品经理Anders Pennekendorf强调,“此外,我们的系统不再需要复杂的设置时间,所有流程都可以单独使用软件进行配置。” 除了显微镜载玻片,整个DLC产品线还可应用于化学强化玻璃制成的显示器玻璃,以及带传感器用于分子生物学中的自动化高频分析的生物芯片。 Manz集团的DLC 820激光切割系统的技术重点: 玻璃基板加工尺寸达到1.5&TImes;1.5米 激光切割速度达到每秒1.8米,比机械切割工艺快4倍 因为切割边缘的粗糙度小于0.5微米,所以不需要重新抛光边缘 崩边非常小,可实现显微镜载玻片的高抗断裂性 全自动,无需模具,可通过软件进行配置:制造商无需停止生产进行设置,可以快速更改小批量规格 可以进行异形切割 轻松集成在线测量技术—过程中自动校正,始终保持高质量和高产出。

    时间:2020-08-05 关键词: 医疗电子 智能医疗

  • Verge Genomics获3200万美元战略融资,助力AI加速药物研究

    Verge Genomics获3200万美元战略融资,助力AI加速药物研究

    新药物的开发是一份颇具挑战性的事业。塔夫特药物发展研究中心表示,一家制药公司平均要花费27亿美元才能让一款药物出现在货架上,还有90%的治疗方案在后期的实验中也会因为效果不足或者不安全而被否决。 但毕业于Y Combinator的Verge Genomics相信在人工智能的帮助下,药物的开发进程也能被加快。这家硅谷创企今日宣布获3200万美元战略融资,投资方包括DFJ、药明康德的Corporate Venture Fund、ALS Investment Fund、Agent Capital和OS Fund “我们想要让药物的研发不再是盲目的抽奖。这轮融资将帮助我们加快寻找最有前途的临床候选药物,同时进一步扩大我们的专利数据集和治疗方案集。”Verge Genomics的创始人Alice Zhang称。 Verge Genomics的研究主要和奥兹海默症、帕金森综合征、肌萎缩侧索硬化等其他神经衰退类疾病,历史证明这些疾病让药物研发人员感到无从下手。例如,针对奥兹海默症大约进行过400次临床试验,但只有一种药物被证明是有效的,但它也只能缓解的的征兆,却不能停止整个疾病的进程。 Verge Genomics的机器学习模型是通过患者及实验室数据训练的,它能识别疾病网络中的基因,预测哪些化合物可能会阻碍这些基因的活动。公司的研究人员在动物以及干细胞分化出的神经上测试了这些化合物,并利用这些结果来进一步优化这个模型。 Zhang表示,想要在实验室生产出一款能看得到结果的药物,通常要花一年半的时间。 这些训练数据集大多是Verge Genomics独有的,是公司内部药物研发实验室和实验动物设施中得到的。Zhang声称,多亏和“一批”学术性组织以及政府组织的合作,其中最大、最复杂的一个帕金森综合征、肌萎缩侧索硬化基因数据集的开发得到了加快。 Verge Genomics成立于2015年,目前融资总额为3600万美元。

    时间:2020-08-05 关键词: 医疗电子 AI

  • 钛米获2亿B轮融资,助力特种医疗服务机器人的发展

    钛米获2亿B轮融资,助力特种医疗服务机器人的发展

    今日,医疗服务机器人上海钛米机器人科技有限公司已完成2亿人民币的B轮融资。本轮融资由金浦投资领投,鼎晖投资跟投,国科嘉和, IDG资本、科沃斯机器人继续参与钛米本轮融资。钛米机器人表示本轮资金主要用于加强钛米在医疗服务机器人行业的产品研发和市场布局。 本次融资领头方金浦产业投资基金管理有限公司总裁吕厚军表示:“钛米团队拥有较高技术壁垒的自有算法和强大的机械结构设计能力,能够挖掘医院复杂环境中的潜在需求,以产品的形式解决实际痛点,整个团队也具备极强的执行力。” 鼎晖创新与成长基金管理合伙人黄炎表示:“医疗行业是鼎晖投资布局的重点,也是人工智能近期可能突破的方向之一。鼎晖投资看中的是钛米公司在医疗服务机器人平台型的技术,在医疗服务场景中产品迅速落地能力,以及在高端手术辅助机器人领域的研发能力。” 钛米曾于2016年7月曾获得国科嘉和、上海创徒联合投资的1000万元天使轮融资,于2017年3月获得4000万人民币A轮融资,由IDG领投,国科嘉和、科沃斯和创徒基金跟投。 上海钛米机器人成立于2015年1月,是一家定位为特种医疗服务机器人,针对高端服务机器人市场提供产品和解决方案的高科技公司,目前已研发的医疗服务机器人可作为护理机器人应用于医院,完成医疗场景中的物流及引导任务。 物流机器人在手术区走廊移动 钛米研发的手术室配送机器人可通过和医院库房HIS对接的软件系统,可以实现手术室和二级库房之间的耗材、器械等物品下单及自动配送的功能,避免手术过程中产生因高值耗材运送所导致的不便。 钛米机器人除了自主研发特种机器人外也有全面兼容ROS系统的三款机器人底盘:钛坦、钛元、钛灵,三款产品载重不同,可应用于不同的场景并支持各种开源库。可选择性携带等多种传感器和其他附件,包括红外、超声、激光雷达、语音模块等以实现自主导航、避障、人机交互和无线视频图像传输等功能,从而帮助医生及时采集患者各项生理数据。 据悉,钛米的盈利模式并非以单纯的出售硬件产品来获利,也为医院提供一整套的增值服务方案。依靠自有团队对重点医院跟进部署以开展临床应用合作,后续也将会以代理商渠道合作方式为主。目前钛米机器人的商业落地已经开花结果,现与武汉协和、上海仁济、郑大一附院、安徽省立等全国30多家三甲医院达成合作。 团队方面,创始人潘晶毕业于上海交大,曾在外企进行机器人系统设计工具和系统开发工作,经手的项目包括乐高机器人EV3、MIT的猎豹机器人系统等。公司核心团队拥有机器人研究、应用领域15年的行业经验,在机器人控制系统、导航定位、人机交互和系统集成方面拥有多年的经验。

    时间:2020-08-05 关键词: 机器人 医疗电子

  • 人工智能变成“药神”,需要以下这三步

    人工智能变成“药神”,需要以下这三步

    “他就是想活命,他有什么罪!“ 太平间外,黄毛死后,程勇对警官大声吼道。 为了仿制药,为了活命,多少人为此付出了自己的命。 价格高昂的正版药,让患者们退无可退。不容否认,一种新药,尤其是“特效药“的研发,需要过亿的研发成本和研发周期,其能够面市,已经是诸多患者的“福音”。然而,面对高昂的售价,如何给“特效药”及疾病治疗“降降温”,AI也许能够一步步成为你的“药神”。 第一步:AI预测白血病,让白血病不再成为“突然之灾” 近期,《自然》上发表了一项研究成果——由全国多家科研机构白血病科学家组成的研究小组使用血液检测和机器学习,以达到预测健康个体是否有患急性骨髓性白血病(AML)的风险。 这意味着我们今后对AML的出现有预警,并能够提早发现AML的高风险人群并进行监测,同时可以进行研发,寻找降低该疾病患病几率的方案。 全球多家科研机构在Nature上发表的论文 AML名为“急性骨髓性白血病”,以骨髓与外周血中原始和幼稚髓性细胞异常增生为主要特征,AML患者的癌细胞在骨髓中迅速增殖,并妨碍正常血液细胞的产生,导致出现出血和感染症状,甚至危及生命。 因此研究人员开发了一种基因测序工具,针对那些与AML相关的已知基因,对124名AML患者的血液DNA进行了测序,并与676名未患有AML或相关癌症的人进行了对比。 通过大数据监测,他们发现许多患有AML的人基因中出现了遗传变化,未患有此病的人则没有出现这种变化。那些后来患上AML的患者基因中的突变数量更多,且这些突变在他们血液细胞中出现的比例也更高。 随着进一步研究,研究人员通过机器人学习模型,在大数据变量的支撑下,构建了AML预测模型,其可以在诊断前6-12个月内,就能够实现对AML预测,其灵敏度和特异性分别达到25.7%和98.2%。 AML预测模型  早在此前,Watson也诊断过一个60女性的罕见白血病,Watson 通过比对 2000 万份癌症数据报告中不同患者的基因变化,仅用了 10 分钟时间便得出了结果——不仅有精确的病症诊断,Watson 还提供了适当的治疗方案。 AI预测的出现,让人欣喜的同时也许多人对其存疑。确实,比如AI预测死亡时间的出现,这让AI的应用不再是一个技术问题,更是一个伦理问题。当你确知自己何时生病、何时辞世时,这似乎并不是一件多好的事情。 第二步:AI制药,改变药物研发模式 《我不是药神》电影中,矛盾的聚焦点就在于天价的“格列宁”,新药贵,贵在研发,研发的“试错”环节,AI也许能够帮上大忙。 从目前智慧医疗的发展情况来看,擅长模式识别的人工智能可以从海量已有的和新的基因、代谢及临床信息中筛查筛选,以破解各种疾病背后的复杂网络。反过来,这也有助于发现适用于特定病人群体的药物,同时引导药企规避可能会失败的药物。 此外,借助人工智能的生物意义,可以帮助药企根据病人情况,并参与对他们最可能见效的创新疗法的临床试验,这也许能够成为提升新药获批的可能性,比如获得美国FDA的批准。 实际上,医药研发的核心在于知识图谱,就是将实验信息、数据、临床实验结果和数据的结合起来,将零散的数据整合在一起,从而为决策提供有价值的数据支持。 从目前来看,人工智能主要作用于药物研发主要有七个场景:靶点药物研发、候选药物挖掘、化合物筛选、预测ADMET性质、药物晶型预测、辅助病理生物学研究,以及发掘药物新适应症。 人工智能作用于的制药场景 根据Tech Emergence的研究报告,AI可以将新药研发的成功率从12%提升至14%,这2%意味着能够为生物制药行业省下数十亿美元的研发成本和大量的试错时间。 但是,不容否认的是:AI药物研发一定是一场持久战。目前世界上并没有AI药物研发的成功案例,人工智能研发的药物也并没有被批准上市。 目前发展较好的国外企业应用AI研发的新药已进入二期临床,但是二期到三期的失败率高达70-80%。AI技术应用前景广阔,目前依然任重道远。辉瑞、罗氏、GSK等巨头纷纷“下注”AI公司,目前发展还需要时间检验。 但这并不意味着AI制药并无可能。如果技术能够有效缩短药物研发的效率,提高研发上市成功率,那么药物研发的成本就会大幅度降低,这样可以大幅度减轻国家医保负担,“平价药”也将成为可能。 第三步:药物数据成为AI制药关键 其实,我们也可以看到,AI在智慧医疗领域的每一步,其中都撇不开一个重要因素:药物数据。 比如,在新药研发领域,AI可以帮助科学家从巨大体量的化合物数据库中完成文献搜索,许多公司也在研究如何利用机器模拟化合物跟特定靶标的结合效果,从而大大加快新药筛选的过程。全球每年都有数千亿美元用于新药研发,AI技术的运用能够在一定程度上提高研发效率。 AI通过机器学习,不但可以加速时间,还可以提高到达后期试验阶段药物的成功概率。如果AI可以减少药物试验的风险,就可以为大型制药公司节约大量成本,使其能够腾出资源集中于寻找更有潜力的机会。 类似的人工智能应用在流行病统计、临床试验数据分析和精准医疗基因检测方面也大有可为。在人工智能精准医疗项目方面,IBM也继“Waston肿瘤医生”推出了“Waston for Genomics” 除了药物数据,医疗数据也成为医生诊断及后续药物研发的重要依据。随着健康智能硬件的兴起,医疗数据的边界不断地被拓展。 2016年4月,一款健康智能硬件记录的数据拯救了一个新泽西州男人的生命。这个男人在工作当中突发心脏病,医生通过其智能手机提取其日常的心率数据,这些数据帮助了医生排除了不必要的诊断,并配合医生迅速找到合适的医疗方法,进而拯救了一个生命。 医疗数据可不仅仅是医学期刊和医生输入电脑的医疗记录,我们的身体无时无刻不在产生海量的潜在医疗数据。但是目前来说,绝大部分的数据都处于“丢失”的状态——我们每天走了多少步、今天的心率怎么样、皮肤的温度是高还是低、今天都吃什么了等等这些数据,都只保存在本地、孤零零的几个设备和App里。 对AI医疗来说,数据的重要性不言而喻。不论是应用于药物研发还是诊断治疗方面,都有着相当大的前景,但是AI在小样本集上做的诊断或推定,被认为是不可持久的模式,因为一旦再扩大一点范围,换一个病种、换一个地方,结果可能就出现偏差,正确率下降。 总的来说,AI医疗发展至今已经有了长足的进步,虽然许多AI医疗产品暂未落地,但是不是病人的“药神”,我们走着瞧。 智能相对论:深挖人工智能这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出深浅。重点关注领域:AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。

    时间:2020-08-05 关键词: 医疗电子 人工智能

  • NGS从研究端转换到临床应用的体外诊断化发展趋势,NGS临床应用市场不断扩大

    NGS从研究端转换到临床应用的体外诊断化发展趋势,NGS临床应用市场不断扩大

    伴随式诊断(companion diagnosTIcs)最主要的目的是要能区别出最有可能受益于特定疗法产品,或因特定疗法而有增加严重副作用风险的病患,其检测结果可直接连结到药物处方决策。 截至 2018 年 3 月中旬,美国 FDA 已通过 40 款伴随式诊断产品,值得注意的是,近年开始出现次世代定序(next generaTIon sequencing,NGS)的伴随式诊断产品陆续通过 FDA 核准,2016 年通过 1 款,2017 年通过 3 款,显示出 NGS 已从研究端转换到临床应用的体外诊断(in vitro diagnosTIc,IVD)化发展趋势。 这些 NGS 伴随式诊断产品之中,又以在 2017 年 11 月 30 日通过的 FoundaTIonOne CDx 最具代表性,其可检验 EGFR、ALK、BRAF、HER2、KRAS、NRAS、BRCA1/BRCA2,共 8 个基因标的(gene locus),对应 Tafinlar、Mekinist、Xalkori、Iressa、Rubraca、Tagrisso、Tarceva、Erbitux、Vectibix、Gilotrif、Herceptin、Perjeta、Kadcyla、Zelboraf、Alecensa、Zykadia、Cotellic,共 17 款药品的用药决策,适应症用途范围包含非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)、黑色素瘤(melanoma)、乳癌(breast cancer)、大肠直肠癌(colorectal cancer,CRC)、卵巢癌(ovarian cancer),共 5 个癌症种类;相较于大部份传统的分子诊断产品一次检测一个生物标记,FoundationOne CDx 充分显现出 NGS 的技术优势。 NGS 伴随式诊断虽然为 NGS 技术在临床应用开启了明确的道路,在法规的要求下,检验结果给出的是有医学实证下的资讯,可直接对应药品处方决策,避免过多量的资讯造成临床决策的困扰。 TrendForce 生技产业研究副理刘适宁表示,在伴随式诊断市场的拓展上,仍有来自于有无保险给付(reimbursement)的挑战,换言之,除非检测标的为全新的生物标记以及对应药品为新药,否则新伴随式诊断产品做为后进者,面临市场既有产品与 LDTs(实验室自行研发检验技术)的竞争,如果没有保险给付,则其市占比与销售状况将难以乐观。例如 2014 年所发布一项调查英国 National Health Service(NHS)实验室所执行的 EGFR 检验之成本效益研究发现,有 65% 的实验室并非采用 Roche 或 Qiagen 已经核准的伴随式诊断产品,而是采用其他分子诊断产品。 刘适宁进一步指出,如今保险给付这个门在 2018 年 3 月打开。FoundationOne CDx 产品在 2017 年 11 月被美国 FDA 核准的同时,美国联邦医疗保险和补助服务中心(Centers for Medicare & Medicaid Services,CMS)发布 NGS 检测国家给付判定标准(national coverage determination,NCD)草稿,并于隔年 2018 年 3 月 16 日发布了采用 NGS 检测的国家给付判定标准的最终方案,将 medicare 的给付范围扩及涵盖 FDA 所核准针对复发、再发、顽抗型、晚期或远端移转癌症的 NGS 伴随式诊断,甚至是经 CLIA 认证实验室所执行的 NGS 实验室自行研发检验技术(Laboratory Developed Tests,LDTs)亦有机会获得给付。 此举不仅惠及已上市包含 FoundationOne CDx 在内的 NGS 的伴随式诊断产品,亦包含未来获得美国 FDA 核准的 NGS 伴随式诊断产品,而保险覆盖范围约涵盖达 1 亿 6 千万人。此外在私人商业医疗保险方面,以 Thermo Fisher 的 Oncomine Dx Target Test 为例,已被 CIGNA、Aetna、UnitedHealthcare、Independence Blue Cross、Humana 纳入给付范围。NGS 伴随式诊断产品的保险给付不确定性获得解决,打通了 NGS 临床应用市场的最后一里路。

    时间:2020-08-05 关键词: 医疗电子 智能医疗

  • 怎么样才能解决医疗数字化的数据灾难?

    怎么样才能解决医疗数字化的数据灾难?

    医疗的数字化在近些年来已经成为了大趋势,一方面是移动医疗日益发展,以已经IPO的平安好医生为例,光这一款App就拥有1.9亿用户;另一方面是传统医疗整个工作流程正在加强信息化程度,尤其是引入AI技术之后,利用医疗大数据辅助诊断和利用计算机视觉分析医疗影像图片也被证实了可以提升诊疗效率。 在理想状态下,目前医疗数字化是解决世界范围内医疗资源分配效率低下的最好方法。通过医患之间的远程沟通,节省就医时长途迁徙的成本。这样即使医疗资源过于集中在一线城市,那些生活在三四线和乡镇的人们也能通过这种方式获得更好的医疗服务。 但医疗数字化带来的绝不仅仅只有益处,它的阴暗面——数据泄露,正在带给这个世界意想不到的结果。 医疗数据泄露有多可怕?在暗网上可以买到你的孕检信息 数据泄露每天都发生在我们身边,甚至很多时候都是合规合理的。比如同一企业旗下的多款软件可以共享会员体系,从而共享用户在不同场景下的行为数据。举个例子来讲,让电商平台知道我们叫了什么外卖,对于大多数人来说好像没什么感觉。但如果让除了医院和药店之外的任何企业知道我们挂了什么号、血压有多高,恐怕大多数人都会有种被侵犯隐私的不适感。 但随着移动医疗、AI医疗影像、电子病历等等数字化程序的普及,医疗数据被泄露已经成为家常便饭。在去年九月,我们过就出现过7亿公民信息遭泄露的事件,其中就包括某部委的医疗服务信息,有大量的孕检信息遭到暴露并在暗网进行交易。几乎是同一时间,美国一家为患者提供家庭医疗服务的企业PaTIent Home Monitoring由于云端配置错误,导致47.5G的数据泄露,曝光了美国15万名患者的病历。 这些医疗数据为何会出现如此大规模的泄露事件呢?一般来说有以下几种原因: 1、 医疗数据太值钱,引起了黑客的密切关注 在互联网产业里,医疗这个关键词,总是和钱有着隐秘而又不道德的关系。医疗数据自然也会拥有比其他数据更高的价值,从而引起大量黑客关注。同时在此前《财经》对医疗数据泄露相关事件的报道中,有医院信息科工作人员表示,类似协和、华西、301等医院中有很多政要和明星的就医信息,有不少人渴望获得这些信息,进一步加大了医疗数据的诱惑性 2、 传统医院IT建设能力太太太差了,漏洞多的像渔网 作为传统医疗机构,要突然组建一套IT系统实际上是一件很困难的事。尤其现在随着线上挂号系统、医疗大数据收集等等机制的实行,人们的医疗数据开始从内网转移到公网之上,给医疗机构的信息部门增加了更多的难度。16年一年,在乌云网上被白帽子们上报的医疗机构漏洞就有600多条。而这些漏洞大多都十分低级,与今天互联网企业的数据安全水平完全不是一个世界。可见被传统医院被黑客攻击要有多么容易。 3、 移动医疗产品正在成为隐患 今年年初比雷埃夫斯大学研究人员对安卓生态中20款最受欢迎的医疗、健康类产品进行了调研,得出的结论是80%的产品涉嫌擅自传播用户数据。例如这些产品中有50%都和第三方共享用户文本、多媒体甚至医疗影像方面的数据。而且有20%的应用没有推出包含隐私问题的用户须知文件。 移动医疗App真的值得信任吗? 至于在平安好医生、春雨医生等等移动产品中,即使不把数据向外透露,也面临着一个问题——我们真的可以放心把自己的医疗数据交给这些企业吗? 首先我们要明白以下的逻辑:第一,移动医疗是一项非常烧钱的项目。第二,在中国医疗的市场化、商业化水平是非常之低的。 在平安好医生发布招股书时,曾有人根据招股书中7亿元市场推广费用、1.92亿总注册量、2100万平均月活和1.9%付费比例这些数字得出,平安好医生获取一个付费用户要花费400元左右。 这一数字已经接近当年一些P2P软件的用户获取费用了,但和P2P操控资本获利的模式比起来。移动医疗产品的获利模式通常是以下几项——家庭医生服务、付费/免费的问诊和药品/保健品售卖。所谓的家庭医生和问诊服务,大部分价格范围都在几十元一次——毕竟现如今自费挂个专家号也就50元左右。 比起这些“走量”的服务,真正能让产品获利的通常是两方面。一方面是VIP服务,概念和保险类似以包年为期限,帮助用户安排名医电话咨询、面诊、甚至承诺几天内可以住院。另一方面就是产品内电商入口所售卖的药品、保健品、中成药等等。 当我们把自己的医疗数据交给这些刚刚尝试医疗商业化的创业企业时,值得思考的问题就很多了。比如创业企业是否真的值得信任,如果未来出现了变现压力,是否会通过夸张患者病情、推荐高价药品的形式获利?同时在移动医疗这一丰富流量入口入驻的药品(保健品)厂商、合作医院等等,是否存在一个准入标准? 一位前春雨医生员工表示,在移动医疗产品中,人们更愿意去询问男科、妇科、生殖等等平时难以启齿的问题,同时这些问题由于其隐秘性和难以界定的症状,也是“莆田系”的重灾区。同时这位前员工告诉我们,比移动医疗产品数据更应该让人担忧的,是孕期记录、女性经期记录、医美等等产品的数据,很多用户只看到了这些产品的工具属性或平台属性,却没人在意这些数据最终流向哪里。 想安全的享受医疗数字化,或许以下几点会有效 我们更关心的,当然是如何改善医疗数字化带来的数据安全问题,让人们更放心的享受医疗数字化带来的便利。 第一, 增强对传统医疗机构信息安全的监督并加以惩罚措施 世界上很多国家都对医疗数据有着相关监督法规,在几年前国家卫计委出具的《远程医疗信息系统建设技术指南(2014年版)》也提出了采用统一设备采集数据、分布式离散储存等等安全保障措施。 但《指南》中提到的安全措施仅仅是浅尝辄止,像是提出了统一采集数据的想法,却没有对数据采集设备的制式制定标准。同时《指南》仅作为参照执行作用,没有完整的监督和惩罚机制,具体执行时发生了数据泄露应该如何追责更是一笔糊涂账。但美国在90年代就制定了健康保险携带和责任法案,提出对医疗数据进行倒卖、故意泄露和利用会导致25万美金的罚款和十年监禁。这一法案至今对很多医疗健康产业都有监督作用。 第二, 制定有关移动医疗的准入门槛 什么样的企业可以做移动医疗产品,目前这一规则似乎是由应用商店制定的。但医疗毕竟属于民生建设范畴,以我国当前的现状来看,如果移动医疗是大趋势,完全的市场化并不是最好的选择。公权力的介入可以对移动医疗产品产生的数据形成监管,也能避免民生资源和市场化发展之间的冲突。像美国早在2011年就发布了针对移动医疗产品的监管指导草案,其中包含了严密的审批流程。 第三, 利用新技术保障信息安全 这一点貌似是目前看来最实际的解决方法,一方面阿里云、腾讯云等等云计算企业都开始关注医疗云领域,把标准化的服务和先进的技术带给医院。另一方面区块链在医疗方面的应用也越来越多,例如在医疗信息流通过程中加入基于加密技术的身份认证。不管是几家医院联合建立私链,还是置于公链之上,都可以加一层保险。 萌芽之中的医疗数字化,一定会成为改善医疗产业现状的重要工具。想要让这颗幼苗茁壮成长,清除害虫与杂草一定是第一步。

    时间:2020-08-05 关键词: 医疗电子 智能医疗

  • 癌症研究又出新成果,西安交大成功研制出能精准杀死癌细胞的技术

    癌症研究又出新成果,西安交大成功研制出能精准杀死癌细胞的技术

    癌症研究又出了新成果! 日前,在西安交通大学举办的科技成果发布会上,该校高分子化工研究所所长陈鑫团队研发的“智能控释材料”成果,引发了各方关注。 什么是“智能控释材料”?陈鑫介绍,智能控释材料其实一种微纳米复合材料,就像是一个“纳米机器人”,具有肿瘤靶向和智能化控释功能。它搭载药物进入人体后能够主动寻找癌细胞,而且只有在找到癌细胞后药物才会被释放,从而实现在不影响健康细胞的情况下,精准杀灭肿瘤细胞,并抑制肿瘤转移。就好像是携带了“控制药物如何释放、在哪里释放、合适释放剂量”的“微型电脑”,它能根据病灶环境响应来控制释放与否、释放速度和释放程度。陈鑫说,“我们用复合材料研发设计成的这种纳米机器人,不仅能精准将药物递送到肿瘤组织,杀灭肿瘤细胞。而且在与组织工程技术相结合后,可以实现肿瘤手术治疗后组织缺损的再生,从而实现一体化的治疗过程。” 据了解,该研究成果主要有三大创新点:一是通过纳米药物载体的设计与功能化,将化学治疗、光热治疗、催化医学、靶向治疗、长效治疗、可视治疗等先进理念引入到癌症的治疗中,构筑了集多种先进治疗手段于一身的智能肿瘤治疗微纳器件,成功实现了载体在体内的长期血液循环,可主动可被动肿瘤靶向,实时荧光跟踪等,实现了对多种癌症的有效治疗及精准标记,并长期抑制其复发,显着提高了病人的存活率。 二是首次将功能化纳米药物载体与多孔纤维状高分子微球组织工程支架相结合,制备出具有仿生结构和生长因子载体的微纳复合支架,实现了大面积无归形状骨、皮肤缺陷的完全修复。在此基础上将分段式局部可控大分子释放引入组织修复过程,成功构筑了有定向诱导和转化特定细胞能力的微型细胞反应器,通过多种不同的蛋白质、核酸等生物大分子在组织工程支架上的配伍序列控释,诱导周围特定细胞的迁移并随后将其转化为功能性细胞,对炎症环境下骨损失进行了有效的预防和修复。 三是构筑了肿瘤微环境响应型纳米复合支架,通过精准医学解决目前肿瘤治疗和组织再生难以两全的问题。此复合支架不仅能够促进健康细胞的生长并诱导手术后缺损组织的再生,而且能够于术后残余肿瘤细胞周围响应性释放出肿瘤靶向纳米药物载体,在不影响健康细胞的情况下精准杀灭肿瘤细胞并抑制肿瘤转移。 陈鑫还表示:“这一技术在生活中也很实用,它可以搭载”胶原蛋白“等,让面膜变得更好吸收、更加高效,在一定程度上起到延缓人类衰老的作用。未来,它甚至可以通过搭载”增高剂“,为个头矮小的人拉长骨骼,长高个子。 目前,研究的部分成果已与多家医院及企业展开应用合作,范围涵盖医疗、美容、保健等领域。

    时间:2020-08-05 关键词: 医疗电子 智能医疗

  • 科技巨头公司只有注意发挥自己的优势,才能在这个价值数千亿美元的市场站稳脚跟

    科技巨头公司只有注意发挥自己的优势,才能在这个价值数千亿美元的市场站稳脚跟

    据报道,医疗行业的复杂性是出了名的,但这也是一个充斥着浪费和低效率的巨大市场,让大型科技公司发现了商机。 过去5年,苹果、亚马逊、Alphabet、微软和Salesforce都已大举进军这一行业,这些公司最近的一系列招聘公告、产品发布和收购活动都证明了这一点。在最近的一次采访中,苹果CEO蒂姆库克(TIm Cook)的表态,代表了大型科技公司对医疗行业的态度。当被问及苹果对医疗行业的关注是源于利他主义、资本主义还是两者兼而有之时,库克表示:“我们对这个领域非常感兴趣——是的,这是一个商业机会。” 不过,虽然IBM、微软和Alphabet等科技公司曾试图改善现有的医疗行业,但都以失败告终。正如西雅图的医疗行业投资者戴夫·蔡斯(Dave Chase)指出的那样,这些公司在医疗领域推出的项目,一些项目尽管在人才和资源方面投入了数百万美元,但还是以失败告终,如谷歌薄命的个人健康信息平台Google Health(谷歌健康)。” 但是蔡斯表示,这些公司似乎正从它们过去错误中吸取教训。科技公司高管们没有放弃这个市场,而专注于该市场中他们擅长的那些领域。他说:“把整个医疗行业视为一个价值数万亿美元的市场,这是不恰当的。实际上,医疗行业只有某些领域需要采取一系列市场方法,这是一个价值数千亿美元的市场。” 发挥自己的优势 如今,在医疗领域,科技公司正更注重发挥自己的优势。 以Alphabet为例。实际上,它旗下生命科学公司Verily并没有独自行动,而是在各种研发项目上与医疗保健公司合作。在许多项目上,一方面它受益于强生(Johnson & Johnson)和赛诺菲(Sanofi)等医药巨头在监管等领域的专业知识,同时仍专注于工程、设计和产品开发等自己的强项。 同样,谷歌的“谷歌大脑(Google Brain)”团队正在利用其在机器学习方面的专长,帮助大型医院分析和汇总医疗数据,而不是试图像过去那样打造一个像Google Health这样的消费级产品。 苹果旗下健康部门则依靠其在设计和消费者信任方面的优势取得了成功。苹果智能手表Apple Watch通过让消费者制定并坚持常规的运动目标,来帮助他们保持健康。苹果还为人们提供了一种在iPhone上编辑和存储自己医疗记录的方式——这种信息完美地体现了苹果对消费者隐私的重视和对精准广告的抵制。此外,苹果通过一家名为“AC健康”(ACWellness)的独立组织,为自己的员工提供更好的初级保健服务。 在医疗保健领域,什么是苹果不会去碰的呢?任何受到严格监管的医疗产品,比如医疗设备或药品销售,而对这些苹果也没有相关经验。库克在采访中明确表示,他不希望Apple Watch成为受监管的医疗产品。 亚马逊可能是坚持其所长的最明显例子,而其所擅长的是供应链、物流和客户体验。过去一年中,该公司在医疗保健领域采取的首次行动,就是围绕通过其B2B电商平台Amazon Business销售医疗用品和设备,以及通过其AWS向医疗客户提供云服务,实现逐步渗透。今年6月,该公司收购了PillPack,从而获得了向亚马逊Prime会员销售药品的捷径。 蔡斯表示:“以前科技公司认为自己医疗行业无所不能,现在我们已看不到这种傲慢。现在,这些公司正在花时间去了解医疗行业的特性,但同时又不受它们的束缚。”

    时间:2020-08-05 关键词: 医疗电子 智能医疗

  • 健康医疗大数据宏观环境利好,但发展的瓶颈我们也不能忽视

    健康医疗大数据宏观环境利好,但发展的瓶颈我们也不能忽视

    一般来讲,健康医疗大数据是指健康医疗活动全过程中产生的数据集合,既包括个人从出生到死亡的全生命周期中,因免疫、体检、治疗、运动、饮食等健康相关活动所产生的大数据,又涉及医疗服务、疾病防控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据的聚合。 中国特色的医疗健康困境 人口增长和老龄化问题加剧,肿瘤、慢性疾病发病率呈上升趋势,全球医疗健康产业面临医疗保健工作者不足、人力成本和研发成本上涨等问题。我国作为人口大国,面临医疗资源配置不均衡、供需结构失衡、医保收支压力大等“中国特色”的困境。 供需机构失衡。有数据表明,2016年我国每千人口执业(助理)医师2.31人;2015年我国每千人口医师数量在OECD统计的国家中排名处于25-30之间,与发达国家如德国(每千人口医师数量4.14人)、西班牙(每千人口医师数量3.85)、意大利(每千人口医师数量3.84)相比,我国差距显而易见。此外,我国进入医疗系统的优秀人才正逐年趋少,这与我国医生执业环境较差有一定关系。 医疗资源配置不均衡。据我国卫生统计年鉴统计显示,2010-2015年我国三级医院诊疗人次及住院人次复合增长率分别为14.6%和21.9%,而基层医院仅为3.8%和0.5%。这不仅导致患者就医体验差,也造成优质医疗资源浪费严重。 医保收支压力大。我国医保基金的运作管理原则是“收支平衡、略有结余”,因此控费能力较差。同时,由于医院实施的是按项目、按药品加成的收费方式,使得医生通过多开药,多开检查项目获得利润,诱导了过度医疗。据《中国医疗卫生事业发展报告2017》预测,2017年城镇职工基本医疗保险基金将出现当期收不抵支的现象,到2024年将出现累计结余亏空7353亿元的严重赤字。 因此,改善现有就医模式,推行分级诊疗势在必行;提升医保控费能力,探索创新支付机制迫在眉睫。 大数据技术在医疗健康产业中的应用价值 大数据技术的应用,将从体系搭建、机构运作、临床研发、诊断治疗、生活方式等方面为健康医疗模式带来深刻变革,不断满足人民群众多层次、多样化的健康需求,从而实现从“治疗”到“预防”的就医习惯改变,降低从个人到国家的医疗费用。其在医疗健康行业中的应用价值明显: 在医疗体系方面,通过区域信息化、在线问诊、远程医疗等技术连接各级医院,实现医疗资源优化配置、电子病历共享等,最终提升医药供给效率和能力; 在临床研发方面,通过基因测序、影像识别等技术挖掘更多维度的数据,缩短临床验证周期,提升新药研发效率; 在诊断治疗方面,通过认知计算、机器学习等技术,实现精准治疗、辅助提升医生诊断治疗效率,提高医疗服务质量; 在健康生活方式方面,通过可穿戴设备、在线问诊、远程医疗、人工智能等技术间的相互配合,为用户提供健康管理、疾病预测、提供有效的干预方案,降低医疗费用支出。 总而言之,健康医疗大数据应用发展有利于提升医疗服务效率和质量,扩大资源供给,有利于激发我国深化医药卫生体制改革的动力和活力,提升健康医疗服务效率和质量,有利于培育新的业态和经济增长点。 健康医疗大数据宏观环境利好 健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源,政策支持、技术支撑、市场认可、资本扶持是健康医疗大数据快速发展的先决条件,当前,我国健康医疗大数据已经进入初步利好阶段。 政策层面,2016年6月,国务院办公厅印发《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,将健康医疗大数据应用发展纳入国家大数据战略布局,并从夯实应用基础、全面深化应用、规范和推动“互联网+健康医疗”服务、加强保障体系建设等四个方面部署了14项重点任务和重大工程。此外,为推进和规范健康医疗大数据的应用发展,我国确定了福建省、江苏省级福州、厦门、南京、常州为第一批试点省市,山东、安徽、贵州为第二批试点省份。技术层面,健康医疗大数据领域涉及的相关技术范围广泛,有底层数据采集中包括的信息化、物联网、5G技术;有处理分析中包括的深度学习、认知计算、区块链、生物信息学及医院信息化建设等。当前,由于基因测序、穿戴设备等数据采集成本下降,导致数据爆发性增长,为大数据人工智能分析奠定了规模基础。未来,随着影像识别、自然语义、认知计算、生物信息学、区块链与应用场景的深入探索,将进一步推动其在不同应用场景下的有效模型建设。 资本层面,据不完全统计显示,自2014年起,健康医疗大数据领域的融资事件在生命健康产业中的占比逐年增长,从2014年4.9%增长至2017年的8.6%,2018年Q1健康医疗大数据领域融资事件占比快速增长至22.2%,预计未来将有更多资本进入该领域。 当前健康医疗大数据应用发展的瓶颈 健康医疗大数据建设的快速推进,使我国健康医疗信息系统和“互联网+健康医疗”服务体系正趋渐规范和完善。于此同时,问题也随之浮现,总结来讲,主要有三点: 1、大量数据壁垒导致数据无法互联互通 由于信息系统技术规范、基础信息数据标准的不统一和缺失,我国医疗数据普遍不能互通互认,这直接导致各医疗机构大量有价值的数据变成了“数据孤岛”。因此,打通数据壁垒、联通数据孤岛,实现互联互通迫在眉睫。 2、医疗大数据停滞在浅层应用难以向更深更广处推进 当前,健康医疗大数据收集和运用的方式渠道较为单一,略显贫乏。挂号、电子病历共享等应用,只是健康医疗大数据的冰山一角。如何推动医疗行业的大数据应用向更深更广处发展是行业的“痛点”也是热点。 3、处理海量、专业数据存在人才缺口 医疗和计算机属于知识密集型行业,海量的医疗专业数据需要复合型专才团队来打理,人才的缺乏是当前健康医疗大数据应用面临的一道实实在在的高门槛。因此,系统性的复合型人才培养体系建立至关重要。

    时间:2020-08-05 关键词: 医疗电子 智能医疗

  • 我国脑肿瘤注册登记研究平台上线,具有重大的学科价值和社会意义

    我国脑肿瘤注册登记研究平台上线,具有重大的学科价值和社会意义

    日前,由国家神经系统疾病临床医学研究中心历时3年组织成立,全国43家神经外科技术优势单位参与建设的我国神经系统领域首个多中心参与的平台性项目——国家脑肿瘤注册登记研究平台(NBTRC)正式上线发布。 据了解,注册登记作为明确肿瘤流行病学,了解治疗现况和观察临床疗效的研究手段在国外已得到大量开展。而在我国,脑肿瘤病例多年来缺乏统筹管理,各医院信息系统不一致,数据“孤岛”情况严重。 为有效整合资源,搭建数据统一应用平台,依托首都医科大学附属北京天坛医院在神经外科和神经内科领域卓越的科技影响力,国家神经系统疾病临床医学研究中心作为国家首批批复的国家临床医学研究中心,自2013年成立伊始,就将国家脑肿瘤注册登记研究平台(NBTRC)的建设列为首批支持的重点项目之一。这是国内基于脑肿瘤多中心登记和协同研究的第一次尝试,具有重大的学科价值和社会意义。 在科技部提供的政策和资金支持下,由北京天坛医院副院长、神经系统疾病国家临床医学研究中心副主任张力伟牵头并组织,国家脑肿瘤注册登记研究平台自2015年3月启动建设,成立了以詹启敏院士、赫捷院士为主席的科学委员会。经科学委员会多次对方法学进行研讨和完善,对利益共享机制进行讨论和修订,完成与脑肿瘤临床诊疗、临床研究个性化需求相契合的平台设计以及多中心研究中心的招募和授牌,最终实现了多中心达成共识、信息系统和软硬件环境完备的阶段性目标。 据介绍,此次上线的国家脑肿瘤注册登记研究平台(NBTRC),将在搭建专业化的临床研究公共服务平台,探索并优化临床医学研究组织和管理机制、搭建协同研究网络,组织开展大规模、多中心、高质量的临床诊疗规范研究、制定诊疗技术规范,加强基层医务工作者的技术培训和指导,优化服务模式等方面发挥重要作用。 平台发布现场,包括首都医科大学附属北京天坛医院、北京大学第一医院、首都医科大学三博脑科医院等来自全国23个省、市、自治区的43家不同级别医院进行了现场签约。据了解,为有效整合资源,平台已建成覆盖43家成员单位、年手术量超过 4万例的协同网络。 为避免以往少数上游单位独占研究成果对平台发展带来的限制,该平台独创利益共享机制,并对临床研究的组织和管理模式进行了优化。具体而言,各参与中心不仅对自家数据可随时调取使用,经严格质控后,根据肿瘤病种分配各单位的核心病种,基于其提出并批复的研究方案,还可调取多中心数据,实现贡献数据单位根据贡献大小获得利益共享,更好的调动了参研单位的积极性,为中心未来发展打下了坚实的基础。 目前,该平台已实现北京天坛医院和三博脑科医院基于前置机系统的结构化诊疗数据互联互通,近3万诊疗数据高效汇集于数据平台,试运行良好。随着平台功能的逐步完善,剩余41家会员单位将通过不同的方式,陆续接入数据,并享有调用相关数据,进行临床研究的权利。 同时,为克服信息孤岛问题,平台在设计中,除神经外科医生团队外,还与中科院深圳先进技术研究院、中科金证科技有限公司IT支持团队间搭建了战略合作关系。2年多来,经过临床医生、方法学专家和IT工程师的密切合作,针对脑肿瘤临床诊疗、患者随访等制约环节,已系统开发出较为完善、智能的功能模块,包括结构化临床诊疗数据、标准化影像数据、智能化随访体系、大数据展示和符合利益共享机制的平台管理等。 “具体来说,除数据调用的功能模块外,平台还设计了一系列医疗协同服务功能模块,如地方会员医院遇到疑难重症,有转诊需要,可通过平台转诊模块,申请向上级单位转诊,或申请多学科会诊。在患者随访模块中,平台不仅能够囊括患者在院就诊期间的数据资料,还将随时捕捉、记录患者出院后医生的随访数据,方便对患者进行脑肿瘤治疗之后的全过程的管理。” 张力伟介绍。 作为我国首个脑肿瘤专业化的临床研究公共服务平台,该平台还将进一步扩展数据采集渠道,拓宽服务功能,适应多目标、多任务的临床研究方案,适合中国国情与脑肿瘤的临床特点。 据估算,借助我国的人口优势,平台每年可增加覆盖脑肿瘤全病理谱的脑肿瘤病例4万余例。这些结构化强、覆盖地域范围代表性好的脑肿瘤大数据,未来将成为具终点事件的全球最大脑肿瘤队列之一,可开展基于真实世界的大规模、多中心、高质量诊疗结局研究和临床诊疗规范研究,开展医疗质量同质化评价研究、新技术新产品的前瞻对比评价研究,也可以开展基础与临床紧密结合的转化医学研究等。该平台有望成为国内脑肿瘤领域合作共赢的平台,诊疗行为研究的引领平台和新技术验证好转化平台。

    时间:2020-08-05 关键词: 医疗电子 智能医疗

  • Cirrus Logic推出旗舰产品EP9315用于医疗电子产品开发

    Cirrus Logic推出旗舰产品EP9315用于医疗电子产品开发

    当前,全球医疗电子行业正逐渐展现出诱人的发展前景,产品更新换代的速度不断提高,同时,由于医疗电子产品自身的特殊性,对元器件的性能、功耗、可靠性和集成度等方面都提出了极高的要求。全球各大著名的半导体厂商纷纷推出一系列适合该应用领域的产品。 基于ARM内核的32位嵌入式微处理器(MPU),以其高性能、低功耗和丰富的片内资源,成为目前众多医疗电子产品开发平台的首选。其中,Cirrus Logic公司推出的旗舰产品EP9315,是目前集成度最高的ARM处理器。该处理器采用ARM920T内核,拥有200MHz主频的高性能,内嵌数学协处理器、图形加速引擎,集成包括IDE和PCMCIA等接口在内的丰富的外围电路,满足工业级的标准和极具吸引力的性价比,使其在众多嵌入式微处理器中脱颖而出,成为下一代医疗电子产品开发平台的理想选择。 应用需求 医疗电子产品种类繁多,功能不一。根据其应用场合分类,包括超声成像系统、多参数监护系统、常规检验系统等。 现在的医疗电子产品总是采用最新的技术,以期获得强大的性能来完成日益复杂的算法和众多的功能,满足不断升级的临床应用需求。其应用需求主要表现在以下方面: 1. 随着产品性能的逐步提升,需要硬件来完成大量的算法和逻辑运算。如B超和高端监护仪等产品已开始大量使用FPGA器件; 2. 大尺寸显示屏和触摸屏的广泛应用。目前超声产品,多参数监护仪和一些检验产品如血球仪、生化分析仪等大多使用10‘~15’范围内的大尺寸显示屏,采用640&TImes;480、800&TImes;600或者1024&TImes;768的分辨率。另外,触摸屏在该领域的使用也越来越广泛; 3. 大数据量的存储。像B超和彩超等产品由于应用层软件的日益庞大和图像深度存储的需要,已开始外接标准IDE硬盘; 4. 外围接口的需要。如网络接口和USB接口在医疗电子产品中已不可或缺; 5. 音频Codec的应用。例如在彩超系统中,就需要通过音频Codec来完成多普勒血流音频数据的编解码; 6. 便携式产品的出现增加了对功耗的关注程度。 上述一系列的应用需求对微处理器平台提出了更高的要求,工程师在选型时往往希望速度更快、集成度更高而功耗更低,尤其是在高集成度方面,不仅可以保证设计工作的便捷性和可靠性,而且能够有效地控制成本。 EP9315的独特优势 微处理器作为系统的核心控制器件,其各项指标往往是工程师们在选型时最为关注的。与其他基于ARM9内核的嵌入式微处理器相比较,Cirrus Logic公司的EP9315无论是在整体性能、片内外围接口,以及系统成本方面,都有比较明显的优势。 EP9315各项指标如下: 1. 集成主频为200MHz的ARM920T内核以及支持Linux、Windows CE和其他许多嵌入式操作系统的内存管理单元(MMU)。拥有16KB指令缓存和16KB数据缓存; 2. 内嵌MaverickCrunch数学协处理器,显著提高了对单/双精度整数及浮点的运算速度,有助于复杂算法的运算。这在其他ARM微处理器中非常少见; 3. 集成2D图形加速引擎,通过块复制、块填充等操作,增强系统的图像处理能力。该图像加速引擎独立于微处理器,不会增加系统开销。最高可支持到1024&TImes;768的分辨率,基本满足大多数医疗电子产品的大尺寸屏应用; 4. 丰富的片内/外围接口资源,完全可以满足目前各类医疗电子产品的应用需求。

    时间:2020-08-04 关键词: 医疗电子 arm处理器

  • 善用EDA功能 强化医疗电子设计优势

    善用EDA功能 强化医疗电子设计优势

      电子技术是智能医疗设备的基础,若能善用EDA工具的功能,将可强化产品的良率与稳定性,让自身产品在医疗领域更具竞争力。   近年来电子技术在医疗产业的应用逐渐加快,进而打造出庞大的智能医疗商机,TrendForce旗下拓墣产业研究所就预估,2018年全球智能医疗服务支出将达300亿美元,映阳科技资深应用工程师吴忠链表示,如此巨额的数字中,有相当大的比例来自于电子产业为医疗应用设计的设备,而作为未来智能医疗的设备基础,电子系统的设计将对医疗与行动辅具带来重大影响,映阳科技长年深耕EDA(电子设计自动化)领域,针对医疗设备中的电子化设计提出相关建议。   吴忠链指出,现在IT技术在智能医疗系统的应用越来越多元,包括象是云端病例交换系统、实时生理监控系统、手术医疗器材、移动式紧急医疗设备,乃至于近年来各方讨论力道加强的长照等,这些设备都以电子技术做为设计基础,此状况也进一步扩大了医疗IT涵盖的电子产业,除了半导体、无线通讯、车载电子(用于救护车)外,UPS(不断电系统)与穿戴式装置等多种设备也都被纳入使用,而这些应用于医疗领域的电子设备,在设计时必须注意几个要点。   首先是可靠度,多数医疗设备使用的物理环境虽不严苛,但由于医疗设备与人体安全有直接关系,因此多需要长时间运行,例如居家的老人照护或生理监测,这些应用状况下,系统不但都要长时间运行,而且必须稳定,避免因设备的故障导致医疗照护出现缺失。   第2个要件是低耗电,需要低功耗设计的医疗设备,大部分以携带式为主,其中又以穿戴式装置为大宗,这类型设备必须要能在有限的电源供应下,稳定保持运行,设备的使用才有效益。第3个设计重点是资安,这部分则是以生理讯号量测为主,由于生理讯号是极具敏感性的个人隐私,因此在设备设计时必须特别着重,除了上述3大要项外,包括效能、精度、微型化等,也都是现在医疗设备的设计重点。   医疗用产品往往在IC开发时,就必须针对使用特点进行设计,而且其设计多需要跨系统、跨领域,因此吴忠链建议,研发工程师在设计医疗设备时,可善用EDA工具的功能,例如映阳科技代理的Cadence OrCAD PSpice能与MATLAB集成,可将设计转为数学模型,在设计阶段就可模拟其它软硬件在产品上的运行状况,协助厂商降低成本,同时提高生产率、产品可靠性与量产良率。   吴忠链表示,产品的稳定与生产良率,对医疗设备厂商来说,是其企业经营最重要的部分,良率是成本的关键要素,稳定质量则决定了企业在医疗产业的声誉,设备业者可善用EDA工具强化这两部分,进行产品开发设计,让自己在医疗领域更具竞争力。

    时间:2020-08-03 关键词: 医疗电子 eda工具

  • 中国医疗电子十强企业排名

    中国医疗电子十强企业排名

    就目前全球医疗电子市场的区域结构而言,美国、欧洲和日本仍是医疗电子的主力市场,但随着这些地区医疗电子体系日趋完善和市场规模的持续扩大,其增长空间和潜力已十分有限,而一些新兴的区域市场,如以中国、印度等为代表的亚太地区,医疗电子市场近几年一直保持着较高的增长速度,成为带动全球市场增长的重要区域,也是国际大企业竞相争夺的新市场目标。 市场规模持续扩大、区域分布城乡差异大,产品品牌集中等特点成为中国医疗电子整体市场现状的重要写照,中国市场对医疗电子产品本身的需求正朝便携化、定制化以及微创化方向进一步发展。 推动医疗电子市场向前发展的主要趋势是全球人口老龄化、医疗保健成本日益增加以及在远程和新兴地区或者家庭实施医疗诊断和治疗的需求。在未来几年内,不同的世界经济体将继续推动这些领域以及其他领域的发展趋势。因此,当前医疗电子设备厂商所面临的一些主要问题包括:便携性和小型化、连接性、安全、数据安全性和质量,以及可靠性。 医疗电子是医疗器械行业极其重要的组成部分,其以现代电子技术、半导体技术为基础,是同时将医学、机械、物理、生物医学、新器件、新材料等多学科交叉,应用于医疗研究、临床诊断、治疗、生化分析、监护、康复保健等领域的设备及系统。和简单的医用护理用具不同的是,这些电子产品研发难度大、附加值大、市场前景广阔,正在为越来越多的行业企业所重视和生产。 从我国主要企业来看,我国的医疗电子企业整体弱小,与强生、GE、西门子、飞利浦等国际巨头相比差距明显。2014年,我国医疗电子企业营收超过10亿元的只有6家,医疗电子十强企业营业收入共计约219.6亿元,总额不及强生的1/7,其中,我国最大的医疗电子企业迈瑞集团2014年营业收入为76.4亿元,不及强生的1/22。 不过,我国的迈瑞、东软、鱼跃、新华、万东等一批医疗电子民族企业正在迅速成长。这些企业的产品不仅已占据国内中低端医疗电子市场,部分高端医疗电子设备也具备了一定的国际竞争力。 以下是对我国医疗电子十强企业的盘点。 迈瑞 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司(以下简称迈瑞)是中国领先的高科技医疗设备研发制造厂商,同时也是全球医疗设备的创新领导者之一。自1991年成立以来,迈瑞始终致力于临床医疗设备的研发和制造,产品涵盖生命信息与支持、临床检验及试剂、数字超声、放射影像四大领域,将性能与价格完美平衡的医疗电子产品带到世界每一个角落。2006年,迈瑞在美国纽交所成功上市,实现了跨越式发展,同年10月获科技部批准正式挂牌成立$国家医用诊断仪器工程技术研究中心。 目前迈瑞在中国32个主要城市以及美国、加拿大、英国等23个国家设立了子公司,并在全球设有10大研发中心。在中国,近11万家医疗机构95%以上的三甲医院在使用迈瑞产品。迈瑞已在世界各地建立了强大的分销和服务队伍,产品远销全球196个国家和地区,海外销售已占到公司全年销售额的60%以上。2013年全球销售额达74.8亿元,2007年至2013年销售额复合年均增长率为25.8%。 作为国内头号医疗电子企业,迈瑞集团在2014年发展较为平稳。产品方面,推出心电图机和监护仪新品;知识产权纠纷方面,在与理邦知识产权侵权系列案件中胜诉;企业发展方面,荣获“2014年国家火炬计划重点高新技术企业”称号,同时,新一代心电图机产品再次荣获2014年红点工业设计大奖。营收方面,迈瑞以76.4亿元再次领跑全国。 新华医疗 山东新华医疗器械股份有限公司是一家集医疗器械产品设计、研发、生产、销售、制药装备、医疗服务于一体的大型综合性企业。具有军工背景,诞生于1943年的新华医疗一直是中国医疗器械行业中民族品牌阵营里的龙头企业。2002年成功上市,新华成为中国医疗器械行业第三家上市公司。目前拥有生产工厂6家、子公司6家、员工3000多人,其中工程技术人员500多人。公司现为国家医疗器械行业协会会长单位,消毒供应室设备专业委员会理事长、秘书长单位,被国家定名为消毒灭菌设备研制中心。 作为国内医疗器械行业的龙头企业之一,公司近三年的净利润年复合增长率高达50%以上,成为行业内高速增长的典范。驱动公司业绩高速增长的三驾马车分别是:以冻干机、低温灭菌、固液双腔、生物制药装备和医用耗材等新产品为代表的内生性增长加速发力;外延式并购持续推进,为公司业绩高速增长保驾护航;医疗服务业务初具雏形,正在成为公司三大主业之一。 鱼跃医疗 江苏鱼跃医疗设备股份有限公司(以下简称“鱼跃医疗”)是国家级高新技术企业,专业从事医疗设备研发、制造和销售。鱼跃牌血压计2005年获得“中国名牌”称号,是中国医疗器械行业的第一个“中国名牌”。鱼跃轮椅车2007年再获“中国名牌”荣誉称号。“鱼跃”商标2007年被国家工商总局认定为中国驰名商标。2008年4月,江苏鱼跃医疗设备股份有限公司成功上市。 公司是国内最大的康复护理、医用供氧及医用临床系列医疗器械的专业生产企业。生产的产品共计50多个品种,近400余种规格,是国内同行业生产企业中产品品种最丰富的企业之一。公司秉承做专做精的理念,力争每个主要产品做到行业前三名,目前公司前六大产品有制氧机,雾化器、血压计、听诊器、超轻微氧气阀五个产品的市场占有率达到国内第一,其中制氧机产品更是达到了全球销量第一的水平。轮椅车、电子血压计的市场占有率国内第二。

    时间:2020-08-03 关键词: 医疗电子

  • 利用赛灵思FPGA创造一系列创新技术,加速客户医疗电子创新技术的上市速度

    利用赛灵思FPGA创造一系列创新技术,加速客户医疗电子创新技术的上市速度

    电子产品以很多种方式影响我们的生活,但在一个领域中电子设备具有生死攸关的影响,那就是医疗行业。人们的寿命越来越长,这很大程度上得益于医疗水平的不断提高,而医疗水命的提高又受益于医疗电子设备的快速进步。客户在过去三十年里利用赛灵思All Programmable器件创造了一系列创新技术。 如今,赛灵思FPGA(包括不断增加的片上系统,例如Zynq®-7000 All Programmable SoC)已成为越来越多医疗系统的核心器件。终端产品包括外科手术机器人、病人监护仪、呼吸机、医疗成像(CT、MRI和超声)、X光机、除纤颤器、内窥镜检查机、输液泵和分析仪。FPGA也是高性能计算系统的核心器件。这些高性能计算系统可以让研究人员以极快的速度进行基因组定序,让科学家和医药公司更快速地开发和精炼药品以治疗疾病症状。 FPGA在医疗领域担当如此重要角色的原因很简单。FPGA以及最近的Zynq SoC技术使医疗设备开发者能够降低失败风险并加快设备的监管审核速度。有了All Programmable器件,设计人员就可将必须满足高度可靠性的系统功能放在赛灵思器件逻辑中实现,同时在软件中运行其他不太重要的功能(图1)。 图1–Zynq SoC平台使医疗设备公司能够快速制作创新的最优化系统,并将产品引入市场。 “医疗技术正在快速发展。”赛灵思的医疗组高级产品营销工程师Kamran Khan说,“这些设备变得更智能,连接功能更强,集成度更高,更小型化,而且侵入程度更低以使患者的恢复更快。更为重要的是它们的功效也更好。”随着世界人口的增加以及人寿命增长,人们对于具有高级功能的医疗设备的需求也越来越大,这在一定程度上要得益于过去50年里医疗水平的快速发展。 活得更长,更健康 医疗行业以及医疗设备市场的最大增长驱动力是世界人口的增长预期。如今,全球人口大约73亿;预计到2050年全球人口将增长到97亿。然而,目前65岁和65岁以上人口大约占世界人口的23%,到2050年这个数字预计将达到32%或31亿人。老年人也是人口中最需要定期医疗护理的人群。 Khan说:“人的寿命比以前更长了,这是因为我们的生活质量以及对医学的理解都比以前要好。由于人们的寿命更长,所以需要在老龄时期得到更好的医疗护理,这样,我们就要为此提供副作用更少的低创伤技术。” 随着越来越多地转向国家监管式的医疗服务,人口增长和人口老龄化对于全世界的医学界以及政府来说是很大的挑战。同时,人口增长对于医疗电子和其他医疗领域而言也代表了极大的创新机遇。因此,Khan说,医疗市场预计到2019年将增长至2120亿美元,在半导体上花费预计将达到60亿美元。 Khan指出:“医疗电子行业过去非常集中,因此,西门子和通用电气这样的公司可以按照自己的节奏开发新产品。现如今,X光和超声设备已经变成商品。现在,人们意识到即便有监管问题,进入这些成熟的低风险应用领域也并不是很难。我们看到医疗设备小企业正如雨后春笋般蓬勃发展,而且这是全球化的,有很多来自中国和南美的新公司进入市场。一些国家,例如中国和巴西,特别青睐家用产品,因此出现了很多新公司来服务这些新市场。” Khan说,新的竞争肯定会增大各方面的产品上市时间压力和定价压力。同时,这样也会更快地为医疗界带来更大价值和创新,让所有人受益。 Khan说:“市场要求产品具有更多集成功能和更高的便携性。医疗设备以前都是用一台机器专门完成一项特定任务。每台机器都很大,如果需要多台不同机器,就会在医院中占用很大空间。” 另外,Khan还说,这些系统可能无法相互通信或者兼容,会产生其他问题。因此,现在需要用单个设备执行多种任务。还有,用户偏爱更小的尺寸,这样设备所占空间更小而且容易在不同房间移动。如果设备能用电池供电更好,这样在没有电源的地方或急救车上也可以使用。同时,越来越需要每个系统都能与其他设备实时进行交互,这样的好处是,例如根据患者的生命特征变化改变用药剂量。 Khan说:“举例来说,病人监护仪过去非常简单,但现在不是这样了。过去它们采集几路模拟的生物遥测信号,做一些非常简单的处理,并在监视器上显示信息。这种设备非常简单,因此很多都采用TI或Freescale等公司的嵌入式处理器。不过现在的医疗设备必须更加综合与智能。系统必须能够进行通信和协同工作。” 例如,他说,病人监护仪必须能与呼吸机和输液泵对话。如果病人的生命体征开始出现尖峰,两种系统必须做出相应的响应:呼吸泵应调整氧气混合,输液泵应调整药物剂量。Khan说:“它们还要与医院的主网络进行通信,以使员工获悉紧急情况。”另外,该信息必须作为患者长期医疗记录的一部分进行保存。 Khan说,医疗行业也使用物联网、云计算和现代网络基础设施。这些技术发展使医院能够监测门诊患者的健康并远程记录健康模式,以及对紧急情况做出实时响应。实时监测患者健康是一个蓬勃发展的新兴行业,其操作方式与家居安防公司监控财产的方式十分相似。 “如今,医疗设备必须更加综合与智能。系统必须能进行通信和协调工作。” 不断增长的监管挑战 该行业正在不断增长,医疗系统朝着更智能、更综合、更具连接性的方向发展,在此过程中,厂商需要确保设备满足全世界越来越多的监管机构所制定的越来越严格的安全与可靠性条例。 变化的监管环境经常成为医疗设备公司如今所面对的最大挑战。公司只有在通过严格的监管指南和测试后才能合法销售他们的产品。医疗设备故障会导致医疗责任诉讼。 监管审核时间主要取决于公司要上市销售的设备类型,并与之相应变化。不接触患者身体的仅完成简单任务的设备通常需要大概半年的监管审核时间,而接触患者身体执行重要功能的设备则需要大约两年的审核周期才能上市销售。 Khan说:“即使是病人监护或超声这样的成熟市场,也需要一年至一年半的监管审核周期,通常是因为要涉及到众多的文件和测试工作。公司必须建立用来支持产品的技术文件,并将文档提交至监管机构,监管机构经过长时间审核后确定产品是否予以通过。设备生产商的目标是一次通过,因为如果第一次没有通过,那么第二次审核就会更详细,并需要更长的周期。这就像美国国税局审计一样。” Khan说,真正的目标是理解和量化医疗系统的风险。Khan说:“人们的理解是医疗设备不能有故障,但监管机构清楚任何设备都会出现故障。他们想做的是让OEM厂商理解并降低故障风险,同时知道设备出故障的所有可能情况以及出故障时会发生什么。” Khan说,尽管全世界各个监管机构都会同时检查硬件和软件,但他们更倾向于仔细观察软件,因为软件故障更有可能导致系统进入未知的故障状态。Khan说:“大部分人都遇到过PC或移动设备上出现软件错误,而硬件错误并不常见,因此,医疗设备中的软件一般会面临更严格的监管审查。” 他继续说:“进入市场的很多医疗设备通常需要嵌入式处理器。它们可能不需要很多计算资源,但包含一些嵌入式处理和软件。难点在于,如何向监管机构和客户展示设备是安全的?不会伤害患者?例如,如果是一台提供日常药品的输液泵,那么我如何知道该设备能按时提供正确药量而且不会在半夜停止呢?” 随着设备变得更加复杂,用以执行多种任务,代码也会随之变得更复杂和更庞大。Khan说:“可靠的软件仍然没有被很好地理解。软件非常复杂,很难调试和理解它的风险。这种高故障可能性会导致高风险,即使对于不关乎生命的一般医疗系统亦是如此。”这也是FPGA和最近的Zynq SoC如此受医疗设备制造商欢迎的主要原因之一。有了这些All Programmable器件,公司就可以降低故障风险并加快监管审核过程。他们可将必须具备可靠性的系统功能在赛灵思器件的逻辑中实现,同时将其他不太重要的功能用软件实现。 赛灵思器件加速医疗创新 Khan说,凭借在医疗电子领域中的几十年经验,赛灵思开发出了一套全面的医疗工具箱,其中包含重要的赛灵思All Programmable FPGA和SoC。该工具箱还包含可确保质量、可靠性和冗余性的认证设计工具和方法,以及来自赛灵思和赛灵思联盟计划成员的经过验证的芯片IP和软件栈。公司最新的SDSoC™ 开发环境将使医疗领域客户能够更快速地开发最优化系统,将关键功能在Zynq SoC的逻辑中实现,并使次要功能在Zynq SoC的ARM®处理系统上运行(图2)。 赛灵思在医疗行业已服务30年,而在过去10年中,FPGA正快速在医疗设备中替代ASIC和ASSP。医疗设备的销量相对较低,因此,成本因素以及严格、耗时的测试与监管过程使得ASIC和ASSP变得难以接受。因此,当今绝大部分医疗设备都采用一定容量的赛灵思器件。 Khan说,从1980年代末和1990年代初开始,客户开始使用较小的赛灵思FPGA作为医疗设备中的传感器接口。随着时间的推移,FPGA开始取代ASIC和ASSP,公司也逐渐在这种器件中执行更重要的功能。在最新的设备中,赛灵思器件正在系统核心位置起到至关重要的作用,尤其是Zynq SoC和最近推出的Zynq UltraScale+™ MPSoC,这种器件具有超越Zynq SoC的更多安全特性。 Khan说:“凭借Zynq SoC产品组合,我们可以降低风险并加快医疗创新产品上市速度。我们利用最新的SDSoC工具开发设计的软件元素,再在可编程逻辑架构(而非软件)中实施,然后添加几层冗余以便在系统中实现更大的可靠性。” 例如,Khan说,如果某公司设计输液泵,部分系统用来控制电机,以准确地在指定时间提供准确的药量,并且所有指标完全符合医生的设定值。同时,输液泵的另一部分起到生物遥测作用,用来监测患者并确保他或她状态良好。 Khan说:“利用我们的隔离设计流程,客户可将系统分为关键和非关键功能,在逻辑中实现关键功能,并在系统中的关键功能之间建立物理屏障。他们可构建额外的安全机制,这样如果有一种故障条件出现,它就会在安全和可预测的方式下关闭。此外,他们可向监管机构展示他们使用业经验证的赛灵思架构来构建设计。然后,他们可以使用IDT工具生成的报告向监管机构展示信号路径、可预测的结果以及故障保护。” 完整的医疗工具箱降低风险,缩短开发和认证时间 图2–赛灵思具有经过验证的设计工具,可降低风险并加快设计的监管审核速度。 凭借赛灵思最新的SDx开发环境(SDAccel™,用于将C、C++和OpenCL™设计输入FPGA;以及SDSoC,用于将C/C++设计输入Zynq SoC),医疗设备公司可以用C语言开发系统的原型设计;确定哪种功能(关键和非关键)最适合在硬件还是软件中运行;然后使用隔离设计流程更详细地实现硬件功能,并添加冗余层以获得更高可靠性。Khan说:“使用系统级方法最后可将设计周期缩短数月。” Khan指出,赛灵思在军事和航空航天领域拥有丰富的经验,因此医疗设备中所使用的赛灵思商用器件已经超越了任何辐射要求。另外,赛灵思竭力确保其器件、Vivado®设计套件以及IP(公司自己的IP核以及服务于医疗设备市场的联盟成员的IP核)都符合严格的质量和安全标准。其中包括ISO 60601 第3版和ISO 13485医疗器件设计标准;国际标准包括ICE 61508(功能安全)和ICE 62304 (RTOS集成)。最终结果就是加快客户最终产品设计的监管审核过程。 Khan说:“客户必须对其最终产品而非单个器件进行认证,而我们所做的是确保我们的器件、工具和IP符合这些标准。例如,ICE 62304是一种RTOS集成标准。联盟成员QNX的RTOS已经预先通过了62304认证,因此在Zynq SoC上使用其产品可将认证过程缩短六个月。同样,联盟成员TOPIC Embedded Products 提供出色的IP产品以进一步加速原型开发与设计。他们的IP、设计流程和SOM板通过了预先认证,已符合ISO 13485质量管理标准。这使客户能够进一步缩短监管审核过程。”(可访问Youtube观看相应视频,图3) 图3–TOPIC Embedded Products的 Dyplo IP有助于加速医疗产品的设计与开发。 平台策略 随着监管负担和产品上市时间压力的加重,如今有很多医疗公司都在采用围绕Zynq SoC的平台设计业务战略。 Khan说:“市场正快速意识到不能每款产品都从零开发,需要实施可扩展的产品线方案。基于平台的设计和成本很巨大,例如,在医疗成像领域,公司产品线中包含便携版本、低端、中端和高端版本。通过针对高端产品设计基于Zynq SoC的平台,就可以为每个产品等级使用相同硬件,并对功能进行扩展,通过减少功能来适应每个终端市场的需求。” Khan说,与包含多个分立部件的平台相比,围绕Zynq SoC而构建的平台方案具有很多优势。他说:“医疗设备在市场中的生命期通常为10至15年,比消费了产品长得多,后者通常只有2至3年的生命期。医疗设备的设计时间一般是3年,监管审核时间为1至3年,最后在市场中的生命周期为10年以上。但是,当今大多数嵌入式处理器的生命周期大约为5年,然后就会出现更新的器件版本。这是因为大多数都针对消费类市场而设计。但是在医疗设备行业,如果芯片因为旧版本停产而需要更换为新版本,那么整个产品就需要再次进行监管审核。” Khan说,Zynq SoC和MPSoC系列产品能为客户提供嵌入式处理器或多处理器的性能优势,以及灵活性、产品差异化和编程安全性。最为重要的是可提供I/O灵活性,以适应多种协议、传感器和视频配置。Khan说:“Zynq SoC和MPSoC系列产品中集成了多种系统功能,这样与多芯片平台相比可显著节省空间、材料成本和功耗,并加快医疗创新产品的上市速度。”

    时间:2020-08-02 关键词: FPGA 医疗电子

  • 海善时全新垂直管理新模式,艾滋病等高危人群的福音

    海善时全新垂直管理新模式,艾滋病等高危人群的福音

    即使在今天,谈到重大传染病,很多人还是会避之唯恐不及。听到“艾滋病”,不少人的第一反应仍然是,这还有救吗?国家在入学、就业体检中取消乙肝项目检测,不过是近十年的事,部分人的记忆思维里,乙肝患者仍被另眼相看。 其实,艾滋病自上世纪80年代被发现至今,已经经历了不治、难治和鸡尾酒疗法三大阶段;虽然目前还不能彻底治愈,但在全球范围内,它已经像糖尿病、高血压一样,成为了一种可控的慢性病。 通常,行业内把艾滋病称之为功能性治愈,而把乙肝称之为临床治愈,其核心目标一致,即在病毒储存库不能被完全清除的前提下,通过良好的临床策略,实现患者病毒得到有效抑制,身体免疫机能正常,不用服药,也不会传播,疾病不会进展。这将是重大传染病史上一个了不起的突破。 现在,海善时以艾滋病高危人群为服务群体,通过互联网技术优势和手段,解决艾滋病高危人群的检测需求和艾滋病感染者的治疗及健康管理需求,现已初见成效。 广阔市场下,精准的检测技术才是硬实力 至2015年底,全球约有3700万艾滋病病毒携带者,新增感染人数为210万,110万人死于艾滋病病毒相关病症,其中有40%即超过1400万人不知晓其感染状况。 为契合患者的需求,海善时依托全球独创的“微量精准检测技术”和多渠道的社会医疗资源,在2017年年中初步搭建了海善时商城,在商城里为互联网用户提供匿名的艾滋病自检、疾病科普教育、医生转介绍以及疾病管理服务。 海善时的“微量精准检测技术”是基于母公司广州海力特生物科技有限公司的分子诊断专利技术。该技术检测支撑起了专业的第三方检测平台——国内首家以重大传染病治愈为导向,在东莞市政府与暨南大学两方支持下,共建的东莞微量精准检测研究院。 指导治疗、精准筛选目标人群,长期安全随访,微量精准检测,助力临床治愈早日实现 临床面临的难点之一在于如何更多、更准确地找到这些已经临床治愈的患者,真正帮助他们实现临床治愈;如何让更多接近于临床治愈的患者得到关注,通过良好治疗达成临床治愈;如何让已临床治愈的患者实现良好预后,预判、防范可能的复发风险,保持长期、健康的生活。 海善时以此为目标,通过微量精准的病毒库检测,引导临床治愈的实现;慢病垂直管理,可以为无数的患者提供最个性化、最优的临床治愈方案。 “斩草须除根”,只要草根还在,还能萌芽,毒草就始终会长出来。艾滋病也好,乙肝也好,都是病毒性疾病,虽然现在各种抗病毒药物已经可以很好地抑制病毒,但只要病毒库还在,病毒就会被重新复制出来,所以,要实现临床治愈,需要持续观察病毒库的大小。在治疗的过程中,病毒库得到有效的抑制表现为其数量变少,活跃度下降。当病毒量无法再检测出来的时候,病毒库的观察,取之成为指导治疗的路标。 通过检测病毒库,临床医生更好地找到已经实现临床治愈的人,找到接近于临床治愈的人。就像我们放眼的是整个大海,而不只是眼前的这片沙滩时,精美的珍珠自然会更多地发掘出来。 早发现、早治疗,有助于临床治愈 典型案例的成功,为临床医生和科学家们更好地发现和找到治疗的途径,提供了新的探索之路。例如全球首例艾滋病的功能性治愈,“密西西比婴儿”,出生30个小时就接受抗病毒治疗,也是全球第一个通过抗病毒治疗实现功能性治愈的案例。 因此,后续南非婴儿、法国婴儿更多地报道,他们中有的停药长达12年没有产生病毒反弹。行业内的共识是:早发现早治疗,将有助于实现功能性治愈。 而海善时基于微量精准技术推出的HIV-1 DNA干血斑检测,使艾滋病的极早期发现成为可能。相比窗口期3周-3个月的传统抗体检测,HIV-1 DNA病毒库作为感染的核心标志物,窗口期只需要3-7天,是目前国际上艾滋病检测窗口期最短的艾滋病检测技术。 同时,基于DNA的稳定性,用户可以在家中自行采集末梢血(指尖血),快递寄回专业医学检验所,即可获知准确结果,不单简单、方便、快捷,而且全程匿名,充分保障用户隐私。 因此,海善时不但能极早发现艾滋病感染,同时能帮助担心自己感染的人群,更方便地进行检测,更确定地排除感染。 根据北京市疾控中心的报道,截至2017年10月底,互联网+干血斑HIV核酸匿名传递检测工作共采集1202份合格干血斑样本进行检测,总计发现HIV核酸阳性者149份,其中18例核酸检测阳性、抗体检测阴性,提示极早期感染病例,占比为12.08%。这一检测工作证实干血斑核酸更有效杜绝各种假阴性。 通过及时、准确的检测,排除患者心理负担,才是真正的健康。长期的担忧容易使患者形成亚健康状态,甚至造成免疫力降低,形成“阴滋病”。 按照美国疾控中心的推荐,所有健康人都至少应进行一次艾滋病的检测,毕竟,今天艾滋病人群已经不是原来的吸毒人群、卖血人群这样的特殊群体,而是通过同性性行为、异性性行为进行传播。在检测方便易得、充分隐私保护的前提下,通过海善时平台进行检测,对自己的多一份保护,更是彻底排除心底的一点担忧。 慢病健康管理,重大传染病的全新垂直管理模式 当前,海善时的市场布局主要是线上线下两条腿并行。线下,依托强有力的专家资源和社会医疗资源,在全国与多家医院、疾控中心和社会公益组织展开合作,线上,从潜在用户的集结处——微博KOL,微信大V,志愿者联盟,网红医生以及其他可触发的流量入口处吸纳用户,打造权威科普平台,建立医患直播交流平台和科普社区,为医生解惑,为患者答疑。 用户一旦有检测需求,只需要直接通过平台下单,平台就会将自助检测包邮寄给用户,检测包主要包括采血血斑、采血针、消毒棉、创可贴以及说明等,用户在采取血液后,再以同样的方式将血液样本寄回平台。整个流程,平台不仅可以帮助用户做到足不出户采血,充分保障用户的隐私安全,还可以做到24小时内同时快速出具细胞数和病毒数。 一旦检出用户有病毒数,海善时平台可以按照以下步骤为用户提供后续服务: Step 1:主动联系用户,通过合理的方式告知用户并询问是否需要提供医生转介绍服务 Step 2:推荐用户到当地医院进行合理早期治疗 Step 3:定期推送相关疾病治疗与健康管理资讯 Step 4:提供病友社交群,方便后续治疗以及提高依从性 Step 5:在用户允许的情况下进行电子病历的录入、定期分析和提醒 Step 6:对用户治疗过程进行持续检测服务,指导优化治疗 Step 7:在达到临床治愈后,持续进行长期随访,防范病毒反弹 Step 8:据用户的状况提供营养、运动等相关健康建议。 在具体的服务中,海善时会遇到一些特殊病例,这些案例在一般的医疗机构很难获得快速的确诊,但通过平台的快速检测和服务,就可以很快得到确认。比如,曾经西南地区某医院有1名患者,该患者口腔、肺部发生了非常严重的真菌感染。这类情况往往只能发生在免疫力低下的艾滋病患者身上。该医院用传统的抗体检测检出该患者呈弱阳性,这种情况下,绝大多数医生主观上会认为该患者携带了艾滋病病毒;但由于是弱阳,医院不确定,遂与海善时平台联系后在取得该患者血样后,检测该患者DNA并没有检出,因此医院最后判定该病人不是艾滋病患者,只是单纯的真菌感染。 因此,医院按照单纯的真菌感染给患者进行了治疗,并在事后的随访中,也确认了患者确实并未感染HIV。当患者不久后顺利治愈出院时,再三感谢医生,说曾经误以为自己感染了HIV时,恐艾到想要自杀,是医生给了他新的生命。 这些案例不仅为海善时参与的国家科研项目提供强有力的数据支持,也促进平台医生端和用户端的桥梁的搭建,更有利与用户自己的健康数据管理。 以艾滋病检测作为市场切入口,吾将上下而求索 基于“supbio微量精准检测技术”,海善时以检测服务为核心,横向构建以艾滋病为核心向慢性乙型肝炎、结核、癌症等的重大慢性病的检测服务;纵向构建以检测服务为核心,不断拓展成为“在线问诊+医疗社区+慢病管理+健康商城”四位一体的O2O综合垂直慢病管理平台。 海善时平台目前全网科普覆盖人群100多万,服务人数超过25000人,目前正在搭建在线问诊工具平台,目前可以提供艾滋病HIV-1 DNA干血斑和全血定量检测服务,慢性乙肝HBV DNA、HBV pgRNA、HBV cccDNA检测服务,以及基于两种的疾病的医疗转介绍、问诊和医疗资讯以及科研服务。 未来,海善时将继续关注重大传染病的慢病健康管理,让更多的人群排除感染,大众远离感染;让已感染者接近临床治愈,实现临床治愈;通过长期持续的随访,让患者有更好的预后,,通过专业的医生咨询,落地实际临床解决方案。最终海善时希望更多人能受益于临床治愈,不用终生服药,能够完全回归正常社会健康生活。

    时间:2020-08-02 关键词: 医疗电子 智能医疗

  • 可追踪伤口愈合过程新型智能创可贴面世,方便医务人员处理患处

    可追踪伤口愈合过程新型智能创可贴面世,方便医务人员处理患处

    据外媒报道,塔夫茨大学的研究人员开发了一种新型智能创可贴,可以通过内置传感器以及处理器检测伤口愈合过程,便于医务人员对患处的后续处理。 开发团队表示,内置微型处理器将通过传感器感知伤口是否处在合适的PH值、氧气水平、温度、发炎情况等,捕捉伤口愈合情况的信号,反馈到移动设备上,从而管控一天内伤口所需的药物剂量,促进伤口愈合。 此外,这款正在实验室测试的创可贴还有望帮助解决由于烧伤、糖尿病和其他疾病引起的慢性伤口皮肤的再生问题。

    时间:2020-08-02 关键词: 医疗电子 智能医疗

  • ADI移动医疗电子方案--全体征信号监测技术方案

    ADI移动医疗电子方案--全体征信号监测技术方案

    近年来,随着IoT的广泛应用,数据采集结合无线传输成为有利搭档,大大提高了人们对数据变化监测的力度。瞬时间,人们发现传感器带来的价值被进一步放大了。结合创新的体征信号采集、处理技术,以及例如供电技术、新型通讯技术等传感器相关领域周边技术的发展,催生了一批以创新传感器技术为核心的医疗健康新兴产品与服务模式,以可穿戴为代表的移动医疗市场正是这样兴起。 中国移动医疗市场初长成背后的思考:医疗数据的“多面性” 近年来,移动医疗市场持续增长,特别是中国移动医疗市场始终保持2位数以上的高增长。然而回归高增长后的行业洞察,医疗行业其实是一个数据密集型行业,相对于传统医疗,移动医疗对于数据的依赖更为突出,可以说移动医疗的本质就是用户医疗数据的管理。 一方面,医疗健康领域应用采集的数据多种多样,大致可分为如下几个类型: 生理生物数据采集,这也是医疗传感器最常用到的领域,包括人体体征数据、生理标识,以及因生物性反应产生的生化、生电、热力、光学等变化数据; 对健康可能造成影响的环境数据采集; 包括动作、姿势、压力等物理类数据可能影像健康安全状态; 摄入食物是否符合健康标准,而对食物成分新鲜度等进行数据采集。 图1. 传感器在医疗健康领域的数据采集类型(来源于:蛋壳研究院)。 另一方面,对于数据准确性的高要求也已成为众多创新医疗传感技术真正进入医疗市场的主要障碍。可以说,作为医疗健康数据的入口,数据的准确度是医疗传感技术最大的应用价值。 盘点:ADI重量级移动医疗体征数据监测方案大起底 作为《2017年移动医疗与健身传感器全球市场分析报告》深刻剖析全球市场后总结出的行业领头羊,ADI在信号链前端达到了全体征监测技术覆盖,例如光电,阻抗,生理电势,体温,运动以及环境等: 图2. 一图汇总ADI移动医疗全体征监测方案。 光电测量:在体征信号监测技术中,光电测量手段其实是近年来非常火的技术,可用于测量心率、血氧含量以及血压等。而为什么这几年这么火,也是因为精细的结构、光学设计等技术的突破,据ADI介绍,就如何抑制内部反射光与外部环境光,即降低干扰这一点而言,业界就花了1~2年时间才搞定。 事实上,在光电法测量生理体征信号方面,ADI的ADPD系列传感器及信号处理方案正在被几乎所有大的品牌客户设计使用,例如代表性的ADPD174可以说是目前市面上集成度非常高的光电测量模组,在集成光电二极管,LED,模拟前端采集AFE,LED驱动器以及环境光抑制等的同时,兼具小体积,低功耗(源于其灵活的配置),不仅可用于专业医疗诊断级产品也可适用于消费级的产品相关体征信号的采集。 图3. 工艺和设计才是光电测量技术关键,ADI在光电领域积累多年。 生理电势&阻抗:目前,生理电势&阻抗测量最成熟的应用就是测量呼吸以及心电图(ECG)。就ECG而言,ADI其实提供了单导联和多导联两种方案,以性价比为优势的单导联ADI心率监护仪模拟前端AD8233因其超小体积和超低功耗等特点,目前已被多家心电手环和心电胸贴厂商看重并应用。而对应单导联方案,ADI另外一款高集成度的ADAS1000集成多导联心电,呼吸及起搏器检测等功能于一身,是高性能诊断级ECG监测的首选方案; 图4. 从面向移动医疗的单导联到针对专业医疗的多导联,ADI推出系统级ECG方案。 其次,生理电势&阻抗测量的另一重要应用就是体脂(BMI) 分析以及对情绪的监测。一方面,通过阻抗测量技术监测PPG信号,测量压力,另一方面,结合光电测量法,测量心率变异性,通过算法将二者结合,即可分析出更深入的情绪压力监测产品。 图5. 情绪压力监测已成移动医疗新方向,ADI提供相应模块助力客户TIme to market。

    时间:2020-07-31 关键词: adi 医疗电子

  • 器官芯片面世,生物芯片产业未来商业潜力巨大

    器官芯片面世,生物芯片产业未来商业潜力巨大

    近期,在美国波士顿召开的2016年器官芯片移动大会上,美国CN生物医疗公司展出了价值2600万美元的人体内脏芯片系统。虽然此前已有集合肝脏、肺和一部分肠道的生物芯片,但此次展出的系统首次连接了7个主要器官芯片,实现高度模拟人体生理机能的功能。 单个器官芯片的制作技术和微型集成电路芯片制作技术类似,但额外添加了多孔型隔膜和营养液,使芯片能模仿人类血液流动和细胞生长。CN生物医疗研究人员表示,首先考虑将芯片系统用于新药临床试验,有望代替现在药物测试的志愿者和临床动物实验。在此次大会上,哈佛大学Wyss生物工程研究所团队同时表示,已拥有可以测试辐射研究的骨髓芯片。未来将参考CN生物公司的技术,生产类似的人体芯片系统用于测试人体对核废料反应。 器官芯片作为近几年出现的新科技,今年已被世界经济论坛列为2016年度十大新兴技术之一,和区块链、无人驾驶、人工智能生态系统并列入选。分析人士认为,在生命科学研究中,生物芯片技术是继基因克隆、基因自动测序技术后的又一次革命性技术突破,未来在医学科研及临床药物设计等领域具有广阔的应用前景。 国外不少科研团队已经着手用器官芯片进行药物开发合成、病毒测试和药物筛选等研究。今年初,美国范德堡大学研发出可替代的人工肾脏芯片,将其植入身体后能使肾病患者彻底摆脱透析烦恼,相关人体实验有望在2017年底启动。同时,美国国防部也对生物芯片抱有极大的兴趣。在美国微生物协会举办的大会上,美国太平洋西北国家实验室的微生物学家表示,已开始对炭疽病毒植入兔子肺部芯片进行研究。同时,美国国土安全部有意愿使用人体芯片系统进行炭疽测试。 我国对生物芯片领域也已开展研发,如中科院大连化学物理研究所团队利用芯片技术构建了肿瘤细胞培养模型。长江证券研报认为,生物芯片市场正在以年复合增长率19%的速度扩大。目前,我国生物芯片总销售额超过3亿元,已出口到美国、欧洲等14个国家和地区。我国生物芯片主要集中在基因芯片和DNA芯片检测领域。随着技术的不断成熟以及研究领域扩张,生物芯片产业未来商业潜力巨大。

    时间:2020-07-31 关键词: 医疗电子

  • IBM新“芯片”:可以过滤血液,预测癌症,监测自己的健康状况

    IBM新“芯片”:可以过滤血液,预测癌症,监测自己的健康状况

    远离疾病的最好方法除了增强抵抗力,还应该做到早预防。目前你可以采取的方法是经常去医院检查身体,但是这种做法比较昂贵,而且很费时。IBM 最新研究的“芯片实验室”病毒检测技术可以让患者在家中分析自己的血液、唾液和尿液,监测自己的健康状况。 图:IBM 的血液分类芯片 IBM 在纳米级 DLD(确定性侧向位移:nanoscale determinisTIc lateral displacement)领域取得了突破性的进展,DLD 是一种从液体样本中将病毒和其他健康威胁从 DNA 中区别出来的方法。这款芯片的操作过程就像弹球游戏机,但是随机性不强:它将血液或体液通过一系列的小型支柱过滤,根据细胞的不同大小对其进行区分。这项技术之前曾被用于将寄生虫和其他大型目标分开。现在,IBM 使用硅技术开创了一个可以针对“外来体”的纳米级 DLD 过程,证明DLD 可以用户过滤 20-110纳米之间的物体。它足够小,可以检测病毒或者与潜在的癌细胞。 图:使用硅技术创造的支柱,可以过滤微小粒子 癌细胞一开始很小,只能用纳米来衡量,例如一些有破坏性的 DNA、RNA和蛋白质。因此,癌症检测趋向于检测更小的细胞,在肿瘤出现之前,通过“液体活检”过滤血液和其他体液,检测细胞或细胞碎片。 当然,这项技术还处于研究的早期阶段,IBM 声称它需要花费更长的时间研究这种技术在分析液体时是否可行、可靠。如果可行,这项技术在检测疾病时会更加实惠,并且有可能在家用设备上使用,可以进行自我检测,为全新的早期治疗方案打开了一扇门。

    时间:2020-07-31 关键词: 医疗电子 智能医疗

  • 人工智能上线 在电话中就可判断病情

    人工智能上线 在电话中就可判断病情

    医院急救接线员有个艰巨的任务,就是如何更好地通过提问来确定求助人的情况,拯救病人的生命。不久之后,新研发出的人工智能技术将会帮助急救接线员完成这一任务。 从2016年12月开始,在哥本哈根,急救接线员得到了名为CorTI的人工智能接线员的帮助,它能够理解对方在电话中说的话和发出的声音,还能识别病人是否心脏骤停,然后可以向急救专业人员进行提示,帮助他们更精确地进行诊断。 CorTI在其他方面也能帮上忙。比如,它可以提醒接线员问清楚事故发生地,确保在途中的救护车走向正确的目的地,但它更多的价值还是在于通过检测背景线索来诊断疾病。 据报道,在一次事故中,接线员推断一名男士摔倒了,被损坏的屋顶砸到了背部。此时,CorTI开启了声音识别模式,它听到了微弱的震动声,病人虽然心脏骤停但还在试着呼吸,CorTI识别了这一场景。 目前人工智能还在训练模式中,无法为接线员提供直接的建议,未来将会开发一系列更合适的指令帮助接线员确定病人的情况。 Corti是由荷兰一家创业公司研发的,目前该技术还在开发中,和其他机器学习平台一样,Corti也在不断改进自己的诊断能力,尝试读取更多的信息。或许在将来的某一刻,这家创业公司会把Corti的人工智能技术引入美国。

    时间:2020-07-31 关键词: 医疗电子 人工智能

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